A startup de IA Cohere, sediada em Toronto, atingiu um marco significativo ao dobrar sua receita anualizada para US$ 100 milhões em maio de 2025, segundo fontes próximas à empresa. Esse crescimento é resultado de uma mudança estratégica iniciada no terceiro trimestre de 2024, quando a companhia passou a focar em implantações privadas voltadas para clientes corporativos de setores altamente regulados, como finanças, saúde e governo.
O CEO da Cohere, Aidan Gomez, detalhou essa nova direção em um memorando de fim de ano, destacando o foco da empresa no desenvolvimento de modelos de IA personalizados para usuários corporativos, em vez de competir na corrida por modelos fundacionais cada vez maiores. A estratégia se mostrou altamente lucrativa, com cerca de 85% dos negócios da Cohere agora provenientes de implantações privadas, que entregam margens de lucro em torno de 80%.
Fundada em 2019 por ex-pesquisadores de IA do Google, a Cohere já levantou mais de US$ 900 milhões de investidores como Nvidia, Cisco e Inovia Capital. A empresa foi avaliada pela última vez em US$ 5,5 bilhões após uma rodada de financiamento de US$ 500 milhões em julho de 2024. Diferentemente de empresas de IA voltadas para o consumidor, como OpenAI e Anthropic, a Cohere manteve sua abordagem exclusivamente empresarial, atendendo clientes como Oracle, Fujitsu e Notion.
Em janeiro de 2025, a Cohere lançou o North, uma aplicação no estilo ChatGPT projetada para ajudar profissionais do conhecimento em tarefas como sumarização de documentos e análise de dados. Essa plataforma segura de trabalho com IA permite que usuários criem e implementem agentes de IA sem necessidade de conhecimento em programação, mantendo controles rigorosos de privacidade de dados. A plataforma pode ser implantada em nuvem ou localmente, inclusive em ambientes isolados (air-gapped) para máxima segurança.
A mudança da Cohere para modelos menores e especializados reflete uma tendência mais ampla no setor de IA. À medida que empresas relatam retornos decrescentes ao aumentar o tamanho dos modelos, a indústria está priorizando cada vez mais ferramentas específicas para determinados domínios, em vez de sistemas generalistas de grande porte. Essa abordagem tem ressoado com clientes corporativos que buscam soluções de IA seguras e personalizadas, capazes de resolver desafios empresariais específicos e manter o controle sobre dados sensíveis.