- Estudo da CB Insights com 431 startups que encerraram operações desde 2023 aponta que a falta de encaixe do produto no mercado (43%), o cenário macroeconômico desfavorável (29%) e unit economics insustentáveis (19%) são as principais causas dos problemas de fluxo de capital; 70% dos fundadores apontam a “falta de caixa” como motivo final, mas não a origem.
- Cerca de 72% das startups que faliram tiveram deterioração de 15% na saúde financeira e no potencial de mercado no ano anterior ao fechamento (Mosaic Score).
- Houve queda de 44% na atividade de parcerias e negócios nos 12 meses anteriores ao fim, indicando perda de relevância comercial e fôlego operacional.
- As startups analisadas levantaram, juntas, US$ 17,5 bilhões em equity antes de sucumbirem; casos como Olive e Convoy ilustram que valuations bilionários não garantem sobrevivência em mercados adversos.
- O tempo mediano entre a última captação e o encerramento é de 22 meses; quase 50 mil startups apoiadas por venture capital não levantaram capital desde o início de 2023.
A CB Insights divulgou um estudo que acompanha 431 startups que encerraram operações desde 2023. O objetivo é entender padrões antes do fechamento, não um único causador.
O estudo mostra que 70% dos fundadores apontam a falta de caixa como motivo final, embora não seja a causa raiz. Fatores críticos são: falta de encaixe do produto no mercado (43%), cenário macroeconômico desfavorável (29%) e unit economics insustentáveis (19%).
A análise aponta sinais de fraqueza muito antes do encerramento formal. Cerca de 72% das startups apresentaram queda de 15% na saúde financeira e no potencial de mercado no ano anterior ao fechamento, segundo o Mosaic Score. Além disso, houve queda de 44% na atividade de parcerias nos 12 meses anteriores.
O volume de capital destruído é relevante: as empresas analisadas levantaram, somadas, US$ 17,5 bilhões em equity antes de desistirem. Exemplos como Olive, de automação em saúde, e Convoy, corretora de fretes, mostraram que valuations elevados não garantem sobrevivência diante da mudança de cenário.
O estudo aponta um abismo de financiamento: o tempo mediano entre a última captação e o fechamento é de 22 meses. Hoje, estima-se que quase 50 mil startups com apoio de venture capital não tenham captado recursos desde o começo de 2023, sinalizando uma possível onda de consolidação.
Por setor, saúde e biotecnologia lideram as perdas, com US$ 5,1 bilhões, efeito da necessidade de grandes capitais para ensaios clínicos. No segmento de fintechs, problemas concentram-se em estágios iniciais e mercados emergentes, com 60% das startups fechadas fora dos EUA. Em alimentos e agricultura, proteínas alternativas também aparecem entre as apostas de alto risco.
Core AI
A fintech Core AI captou US$ 4,5 milhões em rodada seed para escalar infraestrutura de crédito com IA. Os fundos participantes incluíram 14B, Big Bets, Nameless, BFF e Norte, além de nomes ligados a grandes empresas, como André Street e Eduardo Pontes, da Stone, e Fersen Lambranho, da GP Investimentos.
A plataforma oferece uma camada modular e white-label que permite estruturar operações de crédito em cerca de 25 dias. Agentes de IA organizam dados e constroem motores de risco proprietários, reduzindo o tempo de resposta de dias para segundos.
Com o aporte, a Core AI planeja fortalecer a plataforma e expandir para novas verticais. Atualmente atua em antecipação de aluguel e recebíveis médicos, e mira setores da gig economy e creator economy.
Centeni
A healthtech Centeni levantou R$ 2,5 milhões em rodada com mais de 40 investidores-anjo, incluindo fundadores da Alice e da 99, além de executivos da Apple. O capital visa ampliar o alcance global no mercado de saúde e bem-estar, estimado em mais de US$ 5 trilhões.
O modelo de negócio envolve assinatura anual que utiliza dados clínicos e comportamento para monitorar a saúde dos usuários. A proposta é antecipar problemas e personalizar o cuidado com evidências em tempo real.
A Centeni aposta no uso de wearables, que movimentam mais de US$ 60 bilhões globalmente, para reduzir custos assistenciais ao longo do tempo, com ganhos de eficiência e prevenção. O recurso deve permitir escalonamento da base de usuários e aperfeiçoamento dos algoritmos.
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