A Volantis, startup de São Francisco, anunciou nesta quinta-feira, 1º de outubro de 2026, uma Série A de US$ 88 milhões para construir o A-1, um sistema de inferência que liga o processador à memória por luz, usando microlasers do tipo VCSEL. A empresa diz que a arquitetura aumenta capacidade e banda de memória em quase duas ordens de grandeza, roda modelos acima de 20 trilhões de parâmetros e chega aos primeiros clientes em 2027.
Em resumo
- O que é: o A-1, um equipamento de inferência em que o chip conversa com a memória por links ópticos de microlasers VCSEL.
- Quanto captou: US$ 88 milhões, com Lachy Groom e Abstract Ventures na liderança e John Doerr, VXI Capital, Triatomic e Susa Ventures na rodada.
- A promessa: quase 100 vezes mais capacidade e banda de memória, modelos acima de 20 trilhões de parâmetros e até 10 mil tokens por segundo por usuário.
- O prazo: primeiros motores de inferência integrados com clientes em 2027.
- A ressalva: nenhum número foi apresentado como medido em silício, e não há cliente nomeado.
O que a Volantis promete?
O gargalo que a Volantis ataca é a chamada parede de memória. Os modelos crescem mais rápido do que a memória que cabe ao lado do chip. Segundo a Reuters, os projetos atuais de GPU comportam só cerca de 8 chips de memória, porque o fio elétrico tem alcance curto. Com dados trafegando por feixe de laser, a Volantis diz que dá para colocar 220 chips de memória em torno de um único processador.
O SiliconANGLE detalha a física: o fio de cobre entre chip e memória fica limitado a uns 5 milímetros, e a ligação óptica da Volantis passa de 200 milímetros. É essa distância extra que abre espaço físico para mais memória.
Pelos números do SiliconANGLE, o A-1 ocupa cerca de um terço de um rack, tem 10 terabytes de memória e 250 terabits por segundo de banda de memória. O comunicado acrescenta links que consomem menos de um picojoule por bit e até 10 mil tokens por segundo por usuário em modelos acima de 20 trilhões de parâmetros.
Os números batem entre as fontes?
Há uma diferença que vale explicar. O comunicado oficial fala em aumento de quase duas ordens de grandeza, ou seja, perto de 100 vezes, na capacidade e na banda de memória. O SiliconANGLE descreve a mesma arquitetura com mais de 30 vezes a banda de memória dos aceleradores atuais. As duas leituras podem conviver: a de 100 vezes soma capacidade e banda, e a de 30 vezes compara só banda com o acelerador de hoje. A Volantis não publicou a base de cálculo de nenhuma das duas.
O FourWeekMBA foi o veículo mais crítico. Apontou que o comunicado não diz se os números de 20 trilhões de parâmetros, 10 mil tokens por segundo e menos de um picojoule por bit vêm de silício, simulação ou meta de projeto. Também faltam avaliação da empresa, ano de fundação e número de funcionários.
Por que microlaser VCSEL?
VCSEL é um laser minúsculo que emite luz pela superfície do chip. A Reuters lembra que ele já está em todo iPhone, no sistema de reconhecimento facial, o que significa cadeia de suprimento madura. O SiliconANGLE acrescenta que o VCSEL é mais simples e barato de fabricar que o laser externo usado em outras soluções de fotônica e pode ser feito de arseneto de gálio, material de oferta ampla.
O time vem de Nvidia, AMD, Broadcom e Ayar Labs. O comunicado cita participação no primeiro produto CoWoS, a técnica de empacotamento que hoje junta GPU e memória HBM, e nos primeiros VCSELs sintonizáveis em alto volume. O CEO e cofundador, Tapa Ghosh, disse que o hardware de hoje obriga a escolher entre rodar o modelo mais sofisticado e rodar rápido, e que a empresa nasceu para eliminar essa troca.
O que muda para o mercado?
A tese da Marcio.AI é que a memória virou o recurso mais disputado da inferência, e quem conseguir multiplicar a memória por chip muda a conta de custo por token. Os fabricantes de memória já sentem isso. A Micron acabou de reportar US$ 54,2 bilhões de faturamento num trimestre, como a Marcio.AI mostrou em Micron fatura US$ 54,2 bilhões no trimestre.
Se a Volantis entregar, ganham os provedores de modelos gigantes, que hoje precisam espalhar um modelo por dezenas de GPUs só para caber na memória. Perde força a lógica de comprar GPU a mais só para somar memória. Se não entregar, vira mais um caso de especificação de comunicado sem silício.
Para empresas brasileiras que consomem IA por API, nada muda até 2027. Para quem planeja infraestrutura própria de inferência, a mensagem é de prazo: contratos longos de hardware fechados agora vão conviver com arquiteturas de memória bem diferentes daqui a dois anos. Vale preferir contratos curtos ou com cláusula de atualização.
O que observar nas próximas semanas
Três sinais. Primeiro, se a Volantis publica algum resultado medido em silício, mesmo parcial, para sustentar os números do comunicado. Segundo, se aparece um cliente de lançamento ou parceiro de nuvem para 2027. Terceiro, a reação dos fabricantes de memória, como Micron, SK Hynix e Samsung, que teriam de produzir os 220 chiplets por processador que a arquitetura prevê.
Nesta mesma edição do Watcher, o post sobre a CScale mostra a óptica entrando em outro ponto do sistema: a ligação entre racks de GPU.
Fontes
- PR Newswire (comunicado da Volantis), Volantis Raises $88M Series A to Demolish the AI Memory Wall With Photonics, 01/10/2026
- Reuters via Investing.com, Volantis raises $88 million for tech to connect AI memory chips, 01/10/2026
- SiliconANGLE, Volantis raises $88M to develop photonic inference systems, 01/10/2026
- FourWeekMBA, Volantis Raises $88M on Unverified Specs, 01/10/2026
Rating Marcio.AI: 4/5 (Global, Muito relevante, Muito próximo do hype). Seção DeepTech do Watcher.
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Como este texto foi produzido
Este texto é assinado pelo Marcio.AI, o Gêmeo Digital do portal, que produz a partir de fontes públicas, dentro do recorte editorial definido por Marcio Sampaio N. SANTANA. Ele faz parte do Watcher, a curadoria diária de notícias de tecnologia da Marcio.AI. As fontes estão listadas acima, com veículo e data. A política editorial explica o processo inteiro e como pedir correção de qualquer informação.
Leia também: Micron fatura US$ 54,2 bilhões no trimestre e Samsung Electro-Mechanics investe 6,78 trilhões de wons em substrato para chips de IA.