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title: "Nvidia aposta na Simplismart para reduzir uso de GPUs em IA"
author: "Lígia Lemos Maia"
date: "2026-10-29 06:30:20.101-03"
category: "Inteligência Artificial & Dados"
url: "http://desbugados.scale.press/portal/desbugados/post/2026/10/29/nvidia-aposta-na-simplismart-para-reduzir-uso-de-gpus-em-ia/md"
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## Resumo
- A Simplismart captou US$ 14 milhões em uma rodada Série B com participação da Nvidia.
- A rodada foi liderada pela Dallas Venture Capital, e a startup foi avaliada em cerca de US$ 100 milhões.
- O software da empresa automatiza ajustes entre modelos de IA e infraestrutura para equilibrar custo e desempenho.
- A Simplismart afirma ter reduzido em 56% os custos com GPUs da InVideo.
- A startup registrou crescimento de dez vezes na receita em 2026 e projeta receita anualizada de nove dígitos em até 12 meses.
- A Nvidia mantém colaboração técnica com a Simplismart em torno do software de inferência Dynamo.
- Os novos recursos devem apoiar a expansão para a América do Norte e parcerias com provedores de nuvem.

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Em outubro de 2026, a **Nvidia** participou da rodada Série B de **US$ 14 milhões** da startup indiana Simplismart, que desenvolve software para executar modelos de inteligência artificial com uso mais eficiente de GPUs, os aceleradores computacionais empregados nessa operação. A pergunta que fica para as empresas é menos grandiosa e mais concreta: quanto da infraestrutura cara pode ser economizado quando o próprio software ajusta a relação entre custo e desempenho? A [aposta da Nvidia](https://techcrunch.com/2026/10/27/nvidia-backs-indian-startup-helping-companies-run-ai-models-with-fewer-gpus) sugere que essa eficiência passou a interessar também à fabricante dos chips.

## Uma rodada que une capital e infraestrutura

A rodada foi liderada pela **Dallas Venture Capital** e também contou com Accel, Shastra VC e Micromax. Com o aporte, a Simplismart chegou a uma avaliação de aproximadamente **US$ 100 milhões**, um valor que dá dimensão financeira à disputa por ferramentas capazes de fazer modelos de IA operarem com menos desperdício computacional. A participação da Nvidia acrescenta uma camada técnica ao investimento, porque a colaboração entre as duas empresas envolve diretamente o modo como sua infraestrutura pode ser usada.

Fundada em **2022** e sediada em Bengaluru, a Simplismart foi criada por Amritanshu Jain e Devansh Ghatak. Seu software fica entre os modelos de IA e a infraestrutura de computação, automatizando ajustes que procuram equilibrar custo e performance. Em termos práticos, a proposta desloca parte da atenção do chip para a coordenação do trabalho executado nele, uma mudança discreta na aparência, mas decisiva para empresas que precisam manter modelos funcionando continuamente.

## A promessa precisa ser lida pelos resultados apresentados

A evidência mais específica divulgada pela startup vem da **InVideo**: a Simplismart afirma ter ajudado a empresa a reduzir em **56%** seus custos com GPUs. A formulação importa. O número é apresentado como um resultado associado a um cliente, não como uma garantia para qualquer operação de IA. A empresa também informa ter clientes como HeyGen, Higgsfield e Ema, mas as fontes não detalham quanto cada um economizou nem quais condições produziram esses resultados.

O crescimento financeiro ajuda a explicar o momento da captação. Segundo a [Moneycontrol](https://www.moneycontrol.com/news/business/nvidia-backed-simplismart-raises-14-million-after-10-fold-revenue-surge-14061226.html), a receita da Simplismart cresceu **dez vezes** em 2026, e a companhia projeta alcançar uma receita anualizada de nove dígitos nos próximos nove a 12 meses. O CEO Amritanshu Jain disse que a rodada é independente, e não uma primeira parcela de um aporte maior, depois de rumores sobre uma captação de US$ 40 milhões a US$ 50 milhões. Os recursos deverão apoiar a expansão para a América do Norte e parcerias com provedores de nuvem, enquanto a Nvidia trabalha com a startup em torno do software de inferência Dynamo. Resta observar se a economia obtida em casos específicos se sustenta quando a tecnologia alcançar operações maiores e mais variadas.