Nous Research confirma valor de US$ 1,5 bi e lança agentes para empresas
A criadora do Hermes Agent levantou US$ 90 milhões em rodada Série B liderada pela Robot Ventures e lança o Hermes for Businesses, para agentes corporativos.

A Nous Research, desenvolvedora do agente de código aberto Hermes Agent, confirmou nesta quarta-feira (7) uma rodada Série B de US$ 90 milhões com avaliação de US$ 1,5 bilhão. Segundo reportagem do TechCrunch, assinada por Marina Temkin, a empresa confirma informações que o próprio veículo havia adiantado em 13 de julho de 2026.
Com a nova rodada, o total captado pela startup, que tem três anos, chega a US$ 158 milhões. A liderança ficou com a Robot Ventures, e participaram também Nvidia, Union Square Ventures, Menlo Ventures, Samsung e a 1789 Capital, fundo em que Donald Trump Jr. é sócio.
Uso, receita e o que é o Hermes Agent
O Hermes Agent é um agente de IA de código aberto. Segundo estimativas da própria Nous, ele já foi clonado mais de 24 milhões de vezes e responde por cerca de 2,5% de todo o uso global de tokens de IA. São números informados pela empresa, sem verificação independente na reportagem.
Sobre receita, o TechCrunch cita informação do Wall Street Journal: a Nous tinha cerca de US$ 36 milhões de receita anualizada em meados de setembro de 2026 e espera passar de US$ 100 milhões antes do fim do ano. Receita anualizada projeta um mês ou trimestre para o ano inteiro, e por isso não equivale ao que a empresa efetivamente faturou.
O que é o Hermes for Businesses
O dinheiro vai financiar uma frente corporativa chamada Hermes for Businesses. A proposta é permitir que empresas implantem agentes de IA personalizados, capazes de executar fluxos de trabalho de várias etapas mantendo os dados privados e seguros. A reportagem não nomeia outros agentes e não traz informações sobre preço ou disponibilidade.
O movimento acompanha uma tendência clara do mercado: empresas que começaram com projetos abertos agora tentam transformar a popularidade em receita recorrente com ofertas voltadas a clientes corporativos. O Portal da AI já mostrou outros exemplos recentes, como a Verda, que captou US$ 189 milhões e virou unicórnio de nuvem para IA, e a Reflection AI, que lançou um modelo aberto.
Quem está por trás da rodada
A lista de investidores ajuda a entender o recado do mercado. A Nvidia, que fornece os chips usados para treinar e rodar modelos, aparece como participante, o que sugere interesse em ecossistemas de agentes que consomem muita capacidade de processamento. A Samsung também entrou, e a Union Square Ventures e a Menlo Ventures são fundos conhecidos por apostar cedo em infraestrutura de software. A presença da 1789 Capital, em que Donald Trump Jr. é sócio, foi destacada pela reportagem e mostra que a rodada reuniu perfis bem diferentes de investidores.
A rodada liderada pela Robot Ventures também tem um significado simbólico. A Nous Research é conhecida pela comunidade de código aberto, e receber capital de fundos grandes mostra que projetos nascidos fora das gigantes de tecnologia conseguem chegar a avaliações na casa de bilhões de dólares, ao menos quando conseguem mostrar uso em escala.
Para a empresa, o desafio agora é converter essa base de usuários em contratos. Um agente aberto que milhões de pessoas clonam não gera receita por si só, e a oferta para empresas é justamente a tentativa de cobrar por suporte, personalização e garantias de privacidade que times corporativos exigem antes de colocar um agente para lidar com dados reais.
Por que isso importa para você
Para o leitor brasileiro, a notícia interessa por dois motivos. O primeiro é que agentes de código aberto reduzem a dependência de uma única empresa: quem tem equipe técnica pode rodar e adaptar um agente próprio, em vez de depender só de serviços fechados. O segundo é que o interesse de grandes investidores, entre eles a Nvidia, indica que o mercado de agentes corporativos segue aquecido.
Para pequenos negócios e profissionais autônomos, o caminho mais prático ainda é usar agentes prontos ou ferramentas de automação. O guia sobre como ganhar dinheiro criando e vendendo agentes de IA personalizados explica as opções, e o texto agente de IA, chatbot ou automação: qual a diferença ajuda a escolher o nível de complexidade certo para cada necessidade.
Cuidados ao avaliar agentes corporativos
Quando uma empresa promete agentes que mantêm dados privados e seguros, vale perguntar como isso é feito na prática: onde os dados ficam armazenados, quem tem acesso, que registros o agente deixa das ações que executa e como se limita o que ele pode fazer sozinho. A reportagem não detalha nenhum desses pontos para o Hermes for Businesses, e por isso a promessa ainda precisa ser verificada em documentação técnica e em auditorias.
Também vale separar o código aberto da oferta comercial. O Hermes Agent aberto e o produto para empresas são coisas diferentes, e a reportagem não esclarece quais recursos ficam só na versão paga. Para quem pensa em adotar, comparar o custo total, incluindo suporte, hospedagem e manutenção, é mais útil do que olhar apenas o preço da licença.
O que observar daqui para frente
O primeiro ponto é o lançamento comercial: preços, planos e clientes de referência do Hermes for Businesses ainda não foram divulgados. O segundo é a meta de receita. Passar de US$ 100 milhões em receita anualizada até o fim do ano, como projeta a empresa segundo o Wall Street Journal, exigiria um crescimento muito acelerado em poucos meses.
O terceiro é a competição. Grandes empresas de IA e startups de agentes disputam o mesmo cliente corporativo, e a vantagem de ser aberto pode ajudar na adoção, mas não garante vendas. Por fim, vale acompanhar se a estimativa de 2,5% do uso global de tokens se confirma em dados de terceiros, já que é um número que a própria empresa calcula.
Fonte original
TechCrunch
techcrunch.com

Quem escreveu
Bruno Danello
Editor e fundador do Portal da AI
Bruno Danello é o criador do Portal da AI e do projeto Vocação de Pai. Escreve todos os dias sobre como pessoas comuns podem entender, usar e ganhar dinheiro com inteligência artificial, sem jargão técnico e com exemplos reais.