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A demanda por armazenamento de dados distribuído, especialmente impulsionada pelo vertiginoso avanço das empresas de inteligência artificial (IA), atingiu um novo ápice. Nesse cenário de alta procura por capacidade computacional e armazenamento eficiente, a Tigris Data, uma startup disruptiva, anunciou a captação de US$25 milhões em uma rodada Série A de investimentos. A rodada foi liderada pela Spark Capital e contou com a participação de investidores já existentes, como a renomada Andreessen Horowitz. Esta informação foi obtida em primeira mão pela TechCrunch.
Fundada pela mesma equipe visionária responsável pelo desenvolvimento da robusta plataforma de armazenamento da Uber, a Tigris Data está construindo uma intrincada rede de centros de armazenamento de dados geograficamente localizados. A promessa da empresa é atender às necessidades complexas e intensivas de computação distribuída das cargas de trabalho de IA modernas. Conforme explicado por Ovais Tariq, co-fundador e CEO da Tigris Data, a estratégia é clara: “Sem armazenamento, a capacidade computacional é nula”, ressaltando a interdependência crítica entre os dois componentes na era da IA.
Startup Tigris Data levanta US$25 mi para armazenamento distribuído
Com essa significativa infusão de capital, a Tigris Data se posiciona estrategicamente para desafiar os gigantes estabelecidos do setor de nuvem, os quais Tariq categoriza como “Big Cloud”. Empresas como AWS, Google Cloud e Microsoft Azure, embora dominem o mercado, arquitetaram seus sistemas primordialmente para manter os dados adjacentes aos seus próprios recursos de computação. Essa abordagem centralizada, na visão da Tigris, apresenta sérias limitações e ineficiências para o ecossistema descentralizado e de alta velocidade que a IA moderna demanda.
Armazenamento de Dados para a Era da IA
As demandas contemporâneas da infraestrutura e das cargas de trabalho de IA convergem para um modelo de computação distribuída, e a Tigris Data estende essa filosofia ao armazenamento. A plataforma inovadora da startup é descrita como “AI-native”, o que significa que ela foi projetada para atuar em sinergia com o processamento. Ela move os dados de forma fluida com a capacidade computacional, replicando-os automaticamente para as regiões onde as GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) estão ativas. A solução é capaz de gerenciar bilhões de arquivos de pequeno porte e oferece acesso com latência ultrabaixa, característica indispensável para o treinamento de modelos, inferência em tempo real e operações de agentes inteligentes de IA.
Um dos argumentos mais fortes apresentados por Ovais Tariq contra os grandes provedores de nuvem é a questão dos custos e da eficiência. Tradicionalmente, essas plataformas aplicam as famigeradas “taxas de egresso” – termos às vezes pejorativamente apelidadas de “imposto da nuvem” no setor. Tais tarifas são cobradas quando os clientes desejam transferir seus dados para um provedor diferente, realizar o download de informações, ou até mesmo quando optam por utilizar GPUs mais econômicas ou treinar modelos simultaneamente em múltiplas partes do mundo. Essa prática, análoga a pagar uma multa para deixar sua academia, gerou insatisfação. Batuhan Taskaya, chefe de engenharia da Fal.ai – uma das mais de 4.000 clientes da Tigris, majoritariamente startups de IA generativa –, revelou que essas taxas eram responsáveis pela maior parte dos gastos da Fal.ai em nuvem.
O Desafio da Latência e o Controle dos Dados
Para além dos onerosos custos de egresso, Tariq aponta que a latência representa um problema inerente aos provedores de nuvem com armazenamento centralizado. Ele afirma que as taxas de egresso são apenas um sintoma visível de uma questão mais profunda: “o armazenamento centralizado que não consegue acompanhar as necessidades de um ecossistema de IA descentralizado e de alta velocidade.” A velocidade de acesso aos dados é absolutamente crítica, especialmente em aplicações como agentes de IA com áudio localizado, onde até a menor das interrupções ou atrasos pode comprometer drasticamente a experiência do usuário e a funcionalidade.
As grandes nuvens não foram concebidas e otimizadas para gerenciar as demandas específicas e intensas das cargas de trabalho de IA. A transmissão de volumosos conjuntos de dados para treinamento ou a execução de inferência em tempo real entre várias regiões pode introduzir gargalos de latência, impactando diretamente a performance dos modelos. Em contraste, ter acesso a um armazenamento de dados distribuído e localizado da Tigris significa que os dados são recuperados muito mais rapidamente. Isso se traduz em uma capacidade para os desenvolvedores de executar suas cargas de trabalho de IA de maneira mais confiável e, notavelmente, com maior custo-benefício, utilizando as vantagens das nuvens descentralizadas.
Outro motivador crucial para as empresas buscarem soluções como a da Tigris é a crescente demanda por soberania de dados. As organizações estão cada vez mais conscientes do valor de suas informações. Tariq cita o caso da Salesforce, que bloqueou empresas rivais de IA de utilizar dados da plataforma Slack, como um exemplo da importância que as empresas atribuem ao controle de seus próprios ativos de dados. Ele destaca que “as companhias estão percebendo cada vez mais a importância dos dados, como eles alimentam os LLMs e toda a IA. Elas desejam ter mais controle, não deixando que outra parte o exerça.”
Imagem: techcrunch.com
Para a Fal.ai, cliente estratégico da Tigris, a plataforma oferece uma vantagem competitiva inegável. Taskaya relata: “A Tigris nos permite escalar nossas cargas de trabalho em qualquer ambiente de nuvem, providenciando acesso ao mesmo sistema de arquivos de dados de todos esses locais, e sem nos cobrar taxas de egresso.” Essa capacidade permite que a startup usufrua da flexibilidade de uma arquitetura multi-cloud sem incorrer nas desvantagens financeiras tradicionalmente associadas.
O impressionante crescimento da Tigris Data é um testemunho direto dessa demanda emergente. A empresa registrou uma expansão de oito vezes anualmente desde sua fundação em novembro de 2021. Os recém-adquiridos fundos da rodada Série A serão integralmente utilizados para a expansão contínua de seus centros de armazenamento de dados. Atualmente, a Tigris já opera três data centers estrategicamente localizados nos Estados Unidos – Virgínia, Chicago e San Jose. Seus planos ambiciosos incluem a ampliação de sua pegada global, com novos centros previstos em Londres, Frankfurt e Singapura, estendendo seu alcance para a Europa e a Ásia.
A importância do armazenamento distribuído transcende a eficiência e o custo. Ela se estende a setores de alta regulação, como o financeiro e o da saúde. Nesses campos, a segurança e a conformidade dos dados são imperativos para a adoção de ferramentas de IA. A arquitetura distribuída, com seu controle granular e proximidade de dados, oferece soluções mais robustas e flexíveis para atender a esses requisitos regulatórios estritos, garantindo que as empresas possam gerenciar seus dados de maneira mais segura e alinhada com as normativas vigentes.
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O recente investimento na Tigris Data não é apenas um marco para a empresa, mas também um forte indicativo de que as futuras infraestruturas de inteligência artificial dependerão de soluções de armazenamento flexíveis, eficientes e de ultrabaixa latência, integradas de forma nativa com a computação distribuída. Para ficar sempre atualizado sobre as mais recentes inovações e as notícias mais quentes do mercado de tecnologia e IA, continue acompanhando a editoria de Tecnologia do Hora de Começar. Acesse seu portal de notícias completo em horadecomecar.com.br/tecnologia.
Créditos da imagem: Tigris Data
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