Orbital Industries e a aposta mais difícil do hardware moderno
Há um dado nesta história que merece atenção antes de falarmos de rodadas de financiamento ou modelos de linguagem: segundo o CEO da Orbital Industries, desenvolver um novo fluido refrigerante para centros de dados levaria, em condições normais, dez anos e cem milhões de dólares. A empresa afirma ter conseguido fazer isso em meses, a uma fração desse custo. Se esse dado resistir à validação dos grandes fabricantes de chips, não estamos diante de uma conquista de laboratório. Estamos diante de uma mudança na velocidade com que o hardware pode existir.
A Orbital Industries acaba de fechar uma rodada Série B de 50 milhões de dólares liderada pela firma de capital de risco Plural, com participação da NVentures (o braço investidor da Nvidia), Radical Ventures, Compound e Fly Ventures. A empresa, que tem escritórios em Londres e São Francisco e uma equipe de cerca de cinquenta pessoas, nasceu em 2022 sob o nome Orbital Materials. A mudança de nome não é cosmética: ela reflete uma aposta explícita por deixar o território da ciência aplicada e entrar no do hardware industrial em escala.
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O modelo que os demais não escolheram
O contexto importa aqui. Nos últimos dois anos, uma onda de startups apostou em usar inteligência artificial para descobrir novos materiais. A CuspAI levantou cem milhões de dólares em uma Série A. A Periodic Labs captou trezentos milhões em uma rodada semente. A tese do setor é relativamente uniforme: usar modelos de aprendizado de máquina para identificar compostos inovadores e, em seguida, licenciar essa propriedade intelectual para empresas químicas estabelecidas como BASF ou PPG.
A Orbital Industries decidiu não fazer isso.
Jonathan Godwin, cofundador e CEO da empresa — que passou cinco anos no Google DeepMind trabalhando com inteligência artificial para ciências e materiais avançados — articulou a questão com precisão: "Somos o que se conhece como verticalmente integrados. Não vendemos o software. Temos equipes de hardware, manufatura e materiais avançados, laboratórios e esse tipo de coisa, e usamos esse software internamente para desenvolver novos materiais avançados e dispositivos de hardware, e vendemos esses dispositivos."
Essa frase, dita com aparente naturalidade, descreve uma decisão organizacional de enorme peso. Godwin não está construindo uma empresa de software disfarçada de ciência. Está construindo uma empresa que fabrica coisas físicas, com todos os riscos que isso implica: cadeias de suprimentos, manufatura em escala, processos de qualificação com clientes industriais que podem levar anos, regulamentações ambientais, custos de capital intensivos.
O modelo de licenciamento que decidiram evitar tem uma virtude muito concreta: transfere a complexidade da fabricação para quem já sabe fazê-la. O modelo que a Orbital escolheu, em contrapartida, concentra essa complexidade sobre si mesma. Isso pode ser uma vantagem — captura mais valor por unidade, constrói barreiras de entrada mais altas — ou pode se tornar o calcanhar de Aquiles caso a execução se rompa em algum ponto da cadeia.
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O problema que a Orbital está atacando e por que isso importa agora
Para entender por que essa aposta faz sentido neste momento preciso da indústria, é preciso observar o problema que a empresa está tentando resolver.
Os centros de dados modernos, especialmente os projetados para cargas de trabalho de inteligência artificial com racks de GPUs de alta densidade, geram calor em uma magnitude que os sistemas de refrigeração convencionais não conseguem gerenciar de forma eficiente. Godwin descreveu isso em termos deliberadamente cotidianos: é como comprimir a energia de um supermercado dentro de um arquivo de gavetas. Os fluidos dielétricos utilizados historicamente para refrigeração líquida contêm PFAS — os chamados "químicos eternos" — que enfrentam restrições regulatórias crescentes nos Estados Unidos e na Europa devido aos seus impactos ambientais e sanitários.
A convergência desses dois problemas — densidade térmica extrema e pressão regulatória sobre os refrigerantes existentes — cria uma janela de demanda real. A Orbital usou seu modelo de inteligência artificial, chamado Orb, para filtrar centenas de milhares de candidatos moleculares e sintetizar uma família de fluidos refrigerantes que dispensam os PFAS. A empresa afirma que o Orb pode simular o comportamento mecânico quântico de 100.000 átomos em uma única GPU, a uma velocidade aproximadamente dez vezes superior à dos modelos alternativos da Meta e da Microsoft.
O fluido refrigerante, junto com um sistema de resfriamento que a Orbital também está construindo, foi projetado para ser implantado ao lado da próxima geração de GPUs em 2027. Se esse calendário for cumprido, seria a primeira molécula projetada por inteligência artificial a chegar ao mercado comercial em qualquer indústria. Godwin ressalta que na descoberta de medicamentos — onde startups utilizam IA há anos para identificar candidatos moleculares — nenhum remédio descoberto por inteligência artificial completou ensaios clínicos e chegou ao mercado. A diferença é que os materiais industriais não passam por essa regulamentação clínica, o que encurta o caminho de forma significativa.
O segundo produto da empresa é um sistema modular de centro de dados, fabricado fora do local e entregue como unidades prontas para implantação, que segundo a Orbital pode colocar capacidade de computação de alta densidade em operação em seis meses, em comparação com os até três anos exigidos pelas construções convencionais. Ambos os produtos são comercializados sob a marca Orbital IT.
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O que revela a arquitetura de investidores
Quando a NVentures, o braço de capital de risco da Nvidia, decide participar de uma rodada, não o faz simplesmente pelo retorno financeiro. Faz isso porque tem um interesse estratégico em que o ecossistema ao redor de seus chips funcione. Um fluido refrigerante sem PFAS que possa ser implantado junto à próxima geração de GPUs é exatamente o tipo de peça de infraestrutura que a Nvidia precisa que alguém resolva. A participação da NVentures não garante um contrato comercial, mas estabelece uma proximidade que pode acelerar os processos de qualificação técnica com o maior fabricante de chips para inteligência artificial do mundo.
Ian Hogarth, sócio da Plural e responsável por liderar o investimento pelo fundo, colocou o argumento de forma direta: o progresso da inteligência artificial está sendo limitado por energia, calor e infraestrutura. A Orbital ataca essas restrições por dentro. A Plural também tem uma posição na Proxima Fusion, a startup alemã de energia de fusão que levantou aproximadamente duzentos milhões de dólares em capital público e privado. Não é coincidência que a mesma firma que aposta em fusão nuclear também aposte em uma empresa que quer redesenhar os materiais com os quais se constrói infraestrutura física crítica. Há uma tese de portfólio coerente aí, embora seu horizonte de realização se meça em décadas.
Godwin foi explícito sobre sua ambição final: construir o maior conglomerado industrial da Europa. Ele comparou a posição da Orbital com a dos gigantes químicos que surgiram há um século — BASF, PPG e similares — e argumentou que essas empresas existem porque construíram fossos competitivos profundos baseados em conhecimento acumulado, escala de manufatura e integração vertical. Segundo ele, a única forma de erodir esses fossos é com uma inovação tecnológica suficientemente radical. A inteligência artificial, em sua leitura, é essa inovação.
O argumento tem lógica, mas também tem uma armadilha que merece ser nomeada. Os conglomerados industriais do século XX levaram décadas para se consolidar, com acesso a capital barato durante longos períodos e em ambientes regulatórios e competitivos muito diferentes. A Orbital tem cinquenta pessoas, cinquenta milhões de dólares frescos e um calendário de produto que chega até 2027. A distância entre a ambição declarada e a capacidade atual não é um defeito de comunicação: é o risco operacional mais concreto que a empresa enfrenta.
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Quando a velocidade do laboratório colide com a lentidão da indústria
Há uma tensão estrutural na proposta da Orbital que nenhuma rodada de financiamento resolve por si só: a velocidade com que a inteligência artificial pode descobrir e sintetizar novos materiais não se transfere automaticamente para a velocidade com que a indústria qualifica, adota e escala o uso desses materiais.
Os grandes fabricantes de chips têm processos de qualificação que podem levar entre um e três anos, mesmo para produtos que tecnicamente funcionam desde o primeiro dia. Os centros de dados hiperespecializados têm fornecedores estabelecidos, contratos de longo prazo e uma tolerância ao risco que não se move no ritmo de uma startup. A empresa afirma já ter localizado um fabricante contratado para escalar a produção do fluido refrigerante, e que está em processo de qualificação com "principais fornecedores de chips". Nenhum desses fornecedores está identificado publicamente, e a complexidade desses processos não pode ser comprimida apenas com tecnologia.
Isso não invalida a aposta. Mas revela onde está a variável mais difícil de controlar: não no laboratório, mas na fricção organizacional de seus futuros clientes. Godwin tem formação em ciência computacional e sabe como construir um modelo que simule cem mil átomos em uma GPU. O que determinará se a Orbital chegará a 2027 com um produto no mercado é sua capacidade de navegar os processos de tomada de decisão de organizações que não operam sob os mesmos pressupostos de velocidade que uma startup de cinquenta pessoas.
A integração vertical que a Orbital escolheu lhe dá controle sobre sua cadeia de valor. Mas também lhe atribui responsabilidade total sobre cada ponto em que essa cadeia pode falhar. Isso exige um tipo de maturidade organizacional que não se constrói com modelos de IA nem com capital de risco: constrói-se com conversas difíceis entre equipes de ciência, manufatura e vendas industriais que têm horizontes temporais, vocabulários e critérios de sucesso radicalmente distintos.
Se essa integração for bem gerenciada, a Orbital terá uma posição que seus concorrentes maiores no espaço de materiais dificilmente conseguirão imitar rapidamente. Se for mal gerenciada, os cinquenta milhões serão gastos em coordenação interna antes que o primeiro fluido chegue a um rack de produção.
É isso que torna essa aposta genuinamente difícil, e genuinamente interessante.
