EquiLibre, o laboratório de ex-DeepMind que levou a IA do pôquer para ganhar dinheiro em fundos quantitativos

Três ex-pesquisadores da DeepMind que desenvolveram uma inteligência artificial capaz de derrotar jogadores profissionais de pôquer decidiram levar a mesma tecnologia para o mercado financeiro, e a aposta está dando retorno financeiro e de reputação. A EquiLibre Technologies, laboratório de IA com sede em Praga fundado pelo trio, alcançou avaliação de 500 milhões de dólares após uma rodada Series A com valor não divulgado.

O investimento foi liderado pelo fundo europeu Creandum, que descreve o aporte como o maior cheque único já feito pela gestora em uma empresa, embora não revele números exatos. A conexão entre pôquer e Wall Street está no uso de aprendizado por reforço, técnica em que modelos aprendem sozinhos orientados por recompensas continuamente avaliadas. Segundo o CEO Martin Schmid, o atrativo dos mercados financeiros é que a métrica de sucesso é direta: basta medir quanto dinheiro o agente conseguiu gerar.

A parceria com a firma quantitativa Tower Research Capital levou os algoritmos da EquiLibre a operar bilhões de dólares em volume diário, negociando ações ligadas aos índices S&P 500 e Nasdaq. A empresa afirma que seus agentes começaram em mercados de cripto em 2025 e depois migraram para bolsas de valores, mantendo até agora um histórico sem meses negativos, ou seja, sempre encerrando cada período com resultado positivo agregado.

Ao oferecer tecnologia para fundos quantitativos, a EquiLibre atua em um segmento que já é altamente automatizado, em que ganhos de eficiência podem se converter rapidamente em retorno financeiro. Esse potencial de geração de valor em um dos maiores mercados do mundo foi um dos fatores que chamaram a atenção da Creandum, que vê espaço para lucros superiores aos de muitos casos clássicos de sucesso em venture capital. Apesar disso, a startup se apresenta como um laboratório de pesquisa antes de se definir como empresa financeira, reforçando seu foco em inovação de longo prazo.

Schmid e os cofundadores, o diretor de tecnologia Rudolf Kadlec e o diretor científico Matej Moravcik, não vêm do mercado financeiro e dizem que não são movidos principalmente pela lógica de eficiência de mercado. O CEO afirma que o que motiva o grupo é construir coisas inéditas e tecnicamente desafiadoras, e que ver essas criações funcionarem em ambientes complexos como os mercados globais é especialmente estimulante para a equipe.

A EquiLibre integra um movimento mais amplo de laboratórios de fronteira em IA fundados por ex-talentosos da DeepMind, alvo preferencial de investidores de risco em busca da próxima grande onda tecnológica. Um exemplo recente é a Ineffable Intelligence, que levantou 1,1 bilhão de dólares para desenvolver modelos capazes de aprender sem depender de grandes volumes de dados humanos. Muitos desses projetos estão concentrados no Reino Unido, mas há exceções, como a própria EquiLibre na Europa Central.

Os três fundadores se conheceram melhor na unidade internacional de pesquisa em IA da DeepMind em Edmonton, no Canadá, criada pelo Google e encerrada em 2023. Lá, eles desenvolveram o DeepStack, primeiro programa de IA a vencer profissionais em pôquer sem limite, modalidade conhecida como Texas hold ’em, e trabalharam com professores que hoje compõem o conselho consultivo da startup. Entre eles está Rich Sutton, referência em aprendizado por reforço que recebeu o prêmio Turing em 2024 por suas contribuições na área.

Ao decidir abrir a empresa, o grupo optou por voltar para o país de origem, a Tchéquia, e construir o laboratório em Praga, aproveitando uma rede de talentos locais e uma forte diáspora tcheca em gigantes de tecnologia como o Google. Segundo Schmid, a ideia foi convidar pessoas com quem já haviam trabalhado e que se interessassem em voltar à região, o que facilitou a montagem da equipe inicial em 2022 e a expansão até chegar a cerca de 25 colaboradores. O CEO argumenta que, em comparação com São Francisco, é mais fácil reter profissionais na cidade, já que não surge uma nova “coqueluche” em IA a cada poucos meses.

Praga, contudo, vem se consolidando como hub relevante de IA na Europa, e a EquiLibre divide prédio com outras startups promissoras, como a BottleCap AI. Os planos do laboratório envolvem ampliar de forma significativa sua infraestrutura de computação, com a meta de operar um dos maiores clusters de processamento de dados da Europa Central e Oriental. A empresa não detalha quanto já levantou no total, mas revela duas rodadas anteriores, incluindo uma semente de 10 milhões de dólares liderada pela Blossom Capital, em avaliação de 140 milhões, segundo dados da plataforma Dealroom.

Para a EquiLibre, a nova avaliação de 500 milhões representa um salto relevante, em linha com a mudança de percepção sobre aprendizado por reforço, especialmente em aplicações de trading. Schmid lembra que, quando começaram, parte do mercado era cética quanto ao potencial da técnica, mas hoje ela é vista como padrão em vários contextos, o que, na visão da empresa, reforça a vantagem de ter iniciado o trabalho quatro anos antes dessa virada.

Ainda assim, o cenário competitivo inclui gigantes como a Jane Street, casa de trading que declara usar aprendizado por reforço com modelos de linguagem e outras abordagens para treinar sistemas robustos em grande escala. A firma afirma contar com dezenas de milhares de GPUs de alto desempenho, enquanto a EquiLibre busca extrair o máximo de muito menos recursos, tentando fazer mais com menos poder de computação. Diante da lucratividade da Jane Street, a startup tcheca sabe que precisará jogar bem suas cartas para se consolidar como “o laboratório de IA em trading” no imaginário global.

Schmid, porém, destaca que, diferente do pôquer, o mercado financeiro não necessariamente se organiza como um jogo em que um único vencedor leva tudo. Na avaliação do executivo, há espaço para múltiplos players com abordagens distintas, e o avanço de aprendizado por reforço e de outras técnicas de IA aplicadas a investimentos pode beneficiar mais de um participante relevante ao mesmo tempo.