Veteranos da Datadog criam Niteshift, código que aposta contra o “cativeiro” das Big Tech

A Niteshift, nova startup focada em agentes de IA para desenvolvimento de software, levantou uma rodada seed de 7 milhões de dólares liderada por Jerry Chen, da Greylock. O investimento pode parecer modesto dentro da atual euforia em torno de IA, mas a lista de investidores-anjo inclui nomes de peso como Reid Hoffman, os cofundadores da Datadog Olivier Pomel e Alexis Lê-Quôc, Ankur Goyal, da Braintrust, e Misha Laskin, da Reflection AI.

Criada pelos engenheiros Sajid Mehmood e Conor Branagan, que participaram do crescimento da Datadog desde os estágios iniciais até atingir múltiplos bilhões em valor de mercado, a Niteshift entra em um mercado já disputado de ferramentas de IA para código com uma tese específica. A dupla parte da premissa de que poucas empresas deveriam entregar seu ativo mais sensível, o código que sustenta seus produtos, diretamente nas mãos de fabricantes de modelos como OpenAI e Anthropic, especialmente em um contexto em que essas mesmas empresas de IA lançam aplicativos e serviços que concorrem com seus próprios clientes.

Mehmood, hoje CEO da Niteshift, compara o momento atual à ascensão inicial da Datadog como plataforma de monitoramento. Na época, muitos clientes de e-commerce preferiam não depender da Amazon Web Services, ao mesmo tempo em que disputavam consumidores com a própria Amazon, protagonista do chamado “apocalipse do varejo”. Na visão dele, a versão em IA desse movimento já começou, com players como Anthropic e OpenAI avançando sobre diversos nichos de software como serviço, em um cenário que alguns chamam de “SaaSpocalypse”.

A aposta da Niteshift é que as empresas vão buscar cada vez mais uma camada de infraestrutura que separe o modelo de IA de todo o restante da orquestração necessária para garantir que o código gerado seja testado, auditado e mantido de forma segura. A proposta também passa por trabalhar com um fornecedor que não tenha um “agenda” competitiva direta com seus clientes corporativos.

Em termos práticos, a Niteshift não pretende substituir agentes de código populares como Claude Code ou Codex. A ideia é reduzir a dependência de um único fornecedor ao criar uma nuvem de código com IA capaz de rotear chamadas entre diferentes modelos, incluindo opções proprietárias e de código aberto, conforme as necessidades de cada projeto ou equipe de engenharia. Mehmood destaca que a possibilidade de alternar entre modelos como GPT e Claude se torna essencial em um ambiente em que todos temem ser atropelados pelos grandes laboratórios de IA.

Essa estratégia de “desacoplamento” foi o que convenceu Greylock a liderar o aporte. Para Jerry Chen, conforme os laboratórios de fronteira sobem na pilha de software e passam a oferecer soluções cada vez mais completas, abre-se espaço para plataformas que ofereçam um caminho alternativo aos clientes, permitindo separar agentes, modelos e infraestrutura. A Niteshift quer ser justamente essa camada para agentes de código, ajudando empresas a investir profundamente em suas ferramentas de desenvolvimento sem ficarem amarradas a um único fornecedor.

Outro ponto em que a startup tenta se diferenciar está no modelo de negócios. Em vez de cobrar com base em tokens de IA consumidos, a Niteshift se posiciona como uma provedora de infraestrutura, com uma precificação mais próxima da nuvem tradicional, baseada em uso por minuto. Na formulação de Mehmood, enquanto muitos concorrentes vendem “inteligência para substituir trabalho humano”, a Niteshift continua vendendo software, só que agora direcionado a agentes em vez de pessoas.

Apesar da tese, a empresa encara um cenário competitivo intenso. A independência em relação a modelos não é uma ideia inédita, e vários rivais já estão em estágios bem mais avançados, com produtos no mercado e valuations bilionárias. Entre eles estão soluções como Cursor, que pode ser adquirida pela SpaceX, a Cognition, que recentemente captou 1 bilhão de dólares a uma avaliação de 26 bilhões, a plataforma Amazon Bedrock e o gateway de modelos OpenRouter, que levantou 113 milhões a uma avaliação de 1,3 bilhão de dólares, entre outros nomes que disputam o mesmo espaço.

Mehmood responde a essa pressão destacando a experiência da equipe fundadora. Segundo ele, tanto ele quanto Branagan não apenas estudaram o problema como também viveram, na prática, os desafios de escalar o Datadog diante das dores de crescimento que hoje grandes times de engenharia enfrentam ao adotar código gerado por IA. Para esses clientes, o desafio não é só gerar código, mas conseguir executá-lo, testá-lo e validá-lo de forma autônoma em ambientes reais de produção, com uma infraestrutura construída por quem já operou em grande escala.