Três anos atrás, o cofundador da Luminal, Joe Fioti, estava trabalhando no design de chips na Intel quando chegou a uma conclusão. Enquanto ele trabalhava para criar os melhores chips possíveis, o gargalo mais importante estava no software.
“Você pode fazer o melhor hardware do mundo, mas se for difícil para os desenvolvedores usá-lo, eles simplesmente não vão usá-lo”, ele me disse.
Agora, ele fundou uma empresa que se concentra inteiramente nesse problema. Na segunda-feira, a Luminal anunciou US$ 5,3 milhões em financiamento inicial, em uma rodada liderada pela Felicis Ventures com investimento anjo de Paul Graham, Guillermo Rauch e Ben Porterfield.
Os cofundadores da Fioti, Jake Stevens e Matthew Gunton, vêm da Apple e da Amazon, respectivamente, e a empresa fez parte do lote Summer 2025 da Y Combinator.
O principal negócio da Luminal é simples: a empresa vende computação, assim como empresas neo-cloud como Coreweave ou Lambda Labs. Mas onde essas empresas se concentram em GPUs, a Luminal se concentrou em técnicas de otimização que permitem à empresa extrair mais computação da infraestrutura que possui. Em particular, a empresa se concentra na otimização do compilador que fica entre o código escrito e o hardware da GPU – os mesmos sistemas de desenvolvedor que causaram tantas dores de cabeça a Fioti em seu trabalho anterior.
No momento, o compilador líder do setor é o sistema CUDA da Nvidia – um elemento subestimado no grande sucesso da empresa. Mas muitos elementos do CUDA são de código aberto, e a Luminal aposta que, com muitos na indústria ainda lutando por GPUs, haverá muito valor a ser ganho na construção do resto da pilha.
Faz parte de um grupo crescente de startups de otimização de inferência, que se tornaram mais valiosas à medida que as empresas procuram maneiras mais rápidas e baratas de executar seus modelos. Provedores de inferência como Baseten e Together AI há muito se especializam em otimização, e empresas menores como Tensormesh e Clarifai agora estão surgindo para se concentrar em truques técnicos mais específicos.
A Luminal e outros membros do grupo enfrentarão forte concorrência das equipes de otimização dos principais laboratórios, que têm o benefício de otimizar para uma única família de modelos. Trabalhando para clientes, a Luminal tem que se adaptar a qualquer modelo que surja. Mas mesmo correndo o risco de ser superado pelos hiperescaladores, Fioti diz que o mercado está crescendo rápido o suficiente para que ele não esteja preocupado.
“Sempre será possível passar seis meses ajustando manualmente uma arquitetura de modelo em um determinado hardware, e você provavelmente superará qualquer tipo de desempenho de compilador”, diz Fioti. “Mas nossa grande aposta é que, qualquer coisa abaixo disso, o caso de uso para todos os fins ainda será muito valioso economicamente.”
