A história do hardware de IA nos últimos dois anos não tem sido brilhante — a Humane foi vendida para a HP e encerrou as operações, a Rabbit demitiu metade da equipe, a Friend foi duramente criticada após as entregas. Um problema comum: Empresas de hardware não sabem fazer software.
A Era, que acaba de levantar US$ 11 milhões, quer criar exatamente essa camada.
Primeiro, a rodada de financiamento
- Total: US$ 11 milhões
- Série Seed A: US$ 9 milhões, liderada pela Abstract Ventures e BoxGroup, com participação da Collaborative Fund e Mozilla Ventures
- Pré-seed anterior: US$ 2 milhões, da Topology Ventures e Betaworks
O time de investidores-anjo é ainda mais notável: Caterina Fake (cofundadora do Flickr), Ken Kocienda (criador do teclado do iPhone), Tony Wang (fundador da OAS), ShaoBo Z (ex-CPO da Rabbit), Kelin Zhang (Poetry Camera) — esses nomes são basicamente o "grupo de criadores" da eletrônica de consumo e software móvel dos últimos 20 anos. O fato de um ex-CPO da Rabbit também apostar em uma empresa que constrói uma camada de software para hardware de IA é um sinal interessante por si só.
Os currículos dos três fundadores dizem mais do que a própria empresa
- Liz Dorman (CEO): Anteriormente na Humane trabalhando com orquestração de IA, entrou para a HP após a aquisição da Humane
- Alex Ollman (CTO): Veio da HP, onde trabalhou em frameworks agenticos empresariais
- Megan Gole (CPO): Anteriormente na Sutter Hill Ventures, envolvida no projeto io de Jony Ive e Sam Altman
O ponto em comum nos três: todos participaram diretamente ou testemunharam de perto como o hardware de IA falha. Humane e io foram as duas tentativas mais observadas nesta onda de hardware de IA; a primeira já provou que hardware é um beco sem saída, a segunda foi comprada pela OpenAI por US$ 6,5 bilhões e ainda está guardando algo grande.
A avaliação da Dorman é direta:
"Eu quero recuperar o poder de escolha sobre meus próprios dispositivos."
Ela quer que a camada de software da Era "substitua a camada de aplicativos" — ou seja, no futuro, seus óculos, anel, pingente não terão uma série de aplicativos instalados, mas se conectarão a uma camada inteligente unificada.
O que a Era realmente vende?
Não é hardware, mas uma plataforma de software para fabricantes de hardware:
- Roteamento entre modelos: Conecta mais de 130 LLMs de mais de 14 fornecedores
- Processamento de entrada multimodal: Voz, imagens, dados de sensores podem ser processados
- Roteamento dinâmico: Escolhe o modelo automaticamente com base na tarefa, rede e custo
- Gerenciamento de conectividade: Lida com situações de dispositivo offline ou rede fraca
- Escalável para milhões de dispositivos
O posicionamento soa como "iOS para hardware de IA", mas uma descrição mais precisa seria "Vercel para hardware de IA" — você faz o hardware, e a inferência de modelo, roteamento, degradação e faturamento ficam por conta da Era.
Fatores de forma de hardware alvo: óculos, anéis, pingentes, caixas de som domésticas.
Por que agora?
A maior mudança de percepção nesta onda de hardware de IA é que todos finalmente admitiram uma coisa: O hardware por si só não pode se tornar o portal para a IA.
As razões são realistas:
- Estrutura de custos invertida: O pin da Humane vendido por US$ 699 ainda dava prejuízo porque os custos de inferência queimavam dinheiro continuamente
- Ninguém quer pagar uma taxa mensal por um único hardware de IA: Os usuários já pagam pelo ChatGPT, Claude, Gemini; não vão pagar uma taxa extra pela "IA" embutida nos óculos
- Modelos iteram duas vezes por ano, hardware não é trocado nem em três anos: Os fabricantes de hardware simplesmente não conseguem atualizar sua própria pilha de modelos a tempo
Este é o ponto de entrada da Era: Os fabricantes de hardware precisam de uma camada de software que possa atualizar modelos continuamente, escolher automaticamente a rota mais barata e não ficar presa a um único fornecedor. Fazer isso internamente seria muito trabalhoso e com ROI muito baixo.
Uma analogia: No início da era dos smartphones, ninguém podia obrigar todos os fabricantes a escrever seu próprio iOS; no final, o Android se tornou a solução para os fabricantes de hardware. A Era quer ocupar o nicho do Android no mundo do hardware de IA.
Mas existem alguns problemas reais
Primeiro: 130 modelos parecem muitos, mas quantos deles podem realmente rodar no contexto de hardware? A inferência no dispositivo tem requisitos de tamanho de modelo, quantização e latência completamente diferentes da nuvem; apenas conectar APIs não é suficiente.
Segundo: Os fabricantes de hardware realmente querem ser controlados por uma camada de software de terceiros? A Anthropic acabou de derrubar o preço das ações da Figma em 6,8% por causa do Claude Design; o CPO renunciou ao conselho da Figma na mesma semana — os fabricantes de hardware são muito sensíveis à ideia de que "minha camada de software é gerenciada por outra pessoa".
Terceiro: US$ 11 milhões, diante da velocidade com que o hardware de IA queima dinheiro, não duram muito. A próxima rodada da Era precisará de compromissos de pelo menos alguns clientes de peso, senão a história não se sustenta.
Uma frase
Todos os desvios que a onda de hardware de IA fez nos últimos dois anos provam uma coisa: Este negócio requer uma equipe que entenda tanto de hardware quanto de orquestração de modelos. A equipe da Era, pelos currículos, parece ter pelo menos um vislumbre dessas duas coisas. Mas se o negócio vai dar certo, dependerá de saber se, daqui a um ano, os primeiros hardwares rodando na plataforma da Era serão realmente utilizáveis.
Fonte de referência: CocoLoop, Era raises $11M to build a software platform for AI gadgets (TechCrunch); Era raises $11M from Abstract Ventures and BoxGroup to bring AI to smart gadgets (TechFundingNews)