A Cohere pisou no acelerador. Dois meses depois de levantar US$ 500 milhões a um valuation de US$ 6,8 bilhões, a desenvolvedora canadense de modelos de IA para o mercado corporativo adicionou US$ 100 milhões em uma extensão e cravou US$ 7 bilhões de valor de mercado.
O cheque veio de BDC e Nexxus Capital Management, somando-se a investidores como Radical Ventures e Inovia. No captable, a companhia também reúne Nvidia, Salesforce e AMD, de acordo com o “Startups”.
Junto do aporte, a Cohere anunciou parceria com a AMD: a família de modelos Command foi otimizada para GPUs Instinct, enquanto os modelos North passam a integrar o portfólio de IA empresarial da fabricante. O movimento reforça a tese de multicloud/multihardware e a proposta de soberania de IA — manter dados e modelos sob controle do cliente, sem depender exclusivamente de data centers de terceiros. Apesar do estreitamento com a AMD, a Cohere indica que seguirá colaborando com a Nvidia.
Estratégia da Cohere: menos hype, mais enterprise
Fundada em 2019 por Aidan Gomez (um dos autores do paper de transformers), a Cohere cresceu mirando clientes corporativos e parcerias com marcas como SAP e Salesforce. Em vez de perseguir o varejo de usuários, a empresa posiciona LLMs “prontas para produção”, com foco em governança, segurança e integração a dados proprietários.
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Segundo reportado, a receita anualizada passou de US$ 100 milhões em maio e a meta é superar US$ 200 milhões até o fim de 2025.
A extensão de rodada em tão pouco tempo sinaliza apetite por capacidade computacional e pressa em consolidar distribuição no enterprise. Ao mesmo tempo, o mercado vive consolidação: concorrentes escalam rápido e o debate sobre custo por tarefa, latência, privacidade e lock-in de fornecedor define quem captura o orçamento de IA em 2025–2026.
Se entregar qualidade estável, TCO competitivo e governança de ponta a ponta, a Cohere pode ser o “segundo polo” de LLMs corporativas, menos dependente de uma única nuvem ou arquitetura de chip. A corrida agora é operacional: benchmarks úteis ao negócio, pipelines de dados governados e contratos de GPU/energia que fechem a conta. No enterprise, quem padroniza LLMOps e reduz risco antes, fatura antes.
Editor-chefe
Formado em jornalismo pela Universidade Federal da Bahia, também realizou o curso de Jornalismo Econômico do Estadão. Foi editor do BP Money e repórter do Bahia Notícias.
