A corrida por modelos de inteligência artificial mais avançados está criando uma nova demanda no mercado de tecnologia: infraestrutura capaz de fornecer dados atualizados, estruturados e especializados para agentes de IA.
É nesse segmento que a Firecrawl, startup norte-americana cofundada pelo brasileiro Nicolas Silberstein Camara, acaba de levantar US$ 75 milhões, aproximadamente R$ 400 milhões, em uma rodada Série B.
O investimento foi liderado pela Smash Capital, com participação de Altos, Nexus, Y Combinator, Freestyle e Offline Ventures.
Os recursos serão direcionados à expansão da companhia e ao desenvolvimento da Alexandria, nova plataforma que pretende reunir pesquisas científicas, códigos, documentos públicos e informações em tempo real para utilização por modelos e agentes de inteligência artificial.
A nova captação acontece apenas um ano depois de uma Série A de R$ 81 milhões, liderada por Nexus e Y Combinator, e acompanha o crescimento da demanda por infraestrutura de dados voltada à IA.
Startup já alcança 1,5 milhão de desenvolvedores
Fundada há dois anos por Nicolas Silberstein Camara, Caleb Peffer e Eric Ciarla, a Firecrawl nasceu com a proposta de facilitar o acesso de desenvolvedores e agentes de inteligência artificial às informações disponíveis na internet.
Atualmente, a tecnologia é utilizada por mais de 1,5 milhão de desenvolvedores e atende empresas como Shopify, Apple, Lovable e Canva.
O projeto também ultrapassou 175 mil estrelas no GitHub e integra o Top 100 global entre os projetos mais populares da plataforma, segundo dados divulgados pela companhia. Agora, a estratégia é avançar para além da coleta e estruturação de informações disponíveis na web.
“Receber uma nova rodada de investimento apenas um ano após a Série A reforça a confiança dos investidores na infraestrutura que construímos e na capacidade da Firecrawl de atender à crescente demanda por dados para inteligência artificial”, afirma Nicolas Silberstein Camara, CTO e cofundador da Firecrawl.
Dados se tornam infraestrutura estratégica para agentes de IA
A tese por trás da nova plataforma parte de um dos desafios que acompanham o avanço dos agentes de inteligência artificial.
Embora os modelos estejam ganhando capacidade para executar tarefas mais complexas, boa parte das informações necessárias para essas atividades continua distribuída entre publicações científicas, códigos, documentos governamentais, bancos de dados privados e sistemas de diferentes organizações.
A Alexandria pretende funcionar como uma camada de infraestrutura capaz de concentrar e disponibilizar essas fontes para diferentes aplicações de IA.
O acervo previsto inclui artigos científicos públicos nas áreas de medicina, biologia e inteligência artificial e conhecimento presente em 70 milhões de bases de código.
Também serão incorporadas dezenas de milhões de documentos governamentais, incluindo materiais de tribunais, da Securities and Exchange Commission (SEC) e bases relacionadas à legislação e regulamentação federal dos Estados Unidos.
Plataforma terá informações atualizadas em tempo real
Além de conteúdos científicos e públicos, a Alexandria deverá integrar centenas de provedores de dados em tempo real.
As informações abrangem áreas como mercado financeiro, macroeconomia, comércio eletrônico, varejo, restaurantes, delivery, mercado imobiliário, viagens, hotelaria e vagas de emprego, além de dados B2B, redes sociais, newsletters, lojas de aplicativos e modelos de inteligência artificial. A própria infraestrutura da Firecrawl será utilizada para disponibilizar conteúdos atualizados da internet.
“Existe uma quantidade enorme de conhecimento que ainda não está facilmente acessível aos modelos de IA, seja em pesquisas científicas, bases de empresas ou na experiência de profissionais”, explica Nicolas Silberstein Camara.
A proposta também prevê que empresas, profissionais e agentes de IA possam contribuir com novas informações, transformando a plataforma em um repositório continuamente atualizado.
Firecrawl quer operar de forma independente dos modelos
Outro ponto da estratégia é não vincular a infraestrutura a um único laboratório ou modelo de inteligência artificial.
A Alexandria está sendo desenvolvida para funcionar tanto com modelos abertos quanto proprietários e poderá ser acessada por API, MCP (Model Context Protocol) e interface de linha de comando.
Com a nova rodada, a Firecrawl entra em uma disputa que tende a ganhar relevância à medida que agentes de IA assumem tarefas mais complexas: quem controla e organiza a infraestrutura de conhecimento utilizada por esses sistemas.
Se os primeiros anos da inteligência artificial generativa foram marcados principalmente pela corrida por modelos cada vez mais poderosos, a próxima etapa também coloca dados, contexto e acesso a informações atualizadas no centro da competição tecnológica.
