A estratégia da startup de deep tech full-stack

Há tempos traduzo e escrevo artigos sobre o conceito de “startup full-stack”, proposto por Chris Dixon em 2014.

A combinação dessa startup full-stack com deep tech é a “startup de deep tech full-stack”. Quem a propõe é Ian Rountree, da Cantos Ventures, um fundo de venture capital dos Estados Unidos.

A característica da startup de deep tech full-stack é

oferecer um “produto final”, em vez de vender uma “tecnologia inovadora”

No setor espacial, isso significa que, em vez de ter como negócio “vender motores de foguete avançados”, a startup de deep tech full-stack vende o foguete (ou o serviço que ele proporciona).

Eu mesmo sinto com frequência que, justamente por serem startups de deep tech, elas se dão melhor com uma orientação full-stack.

Então por que o deep tech combina mais com o full-stack? Ouvi o podcast da Energy Impact Partners do início do ano, do qual Ian participou, e senti de novo que essa maneira de pensar deveria ser conhecida mais amplamente no Japão. Por isso a resumo também neste artigo.

Resumo rápido

A abordagem full-stack é uma estratégia em que a startup absorve por conta própria os diversos atritos (de integração, operação, venda e responsabilidade), aumentando a velocidade de aprendizado e de implementação. Como resultado, ela também leva à ampliação do TAM e a barreiras de entrada.
Por outro lado, como o escopo do negócio se amplia, a startup passa a carregar riscos de CAPEX, de regulação e de operação. Por isso, avaliar se a abordagem serve ou não ao negócio e ter uma boa concepção do negócio são fundamentais.

O problema: por que as startups de deep tech estacionam na Série A?

A startup de deep tech é vista como uma forma de empreender que busca crescimento acelerado como negócio ao comercializar, principalmente, “tecnologias com Technology Readiness Level baixo, mas com grande potencial”, como as que vêm de pesquisas universitárias.

O alcance abrange áreas variadas, como espaço, materiais, descoberta de medicamentos e eletrônicos.

O ponto em comum é que a própria tecnologia se torna a competência central do negócio.

Por isso, a abordagem tradicional das startups de deep tech era “vender uma tecnologia inovadora a empresas já estabelecidas”.

A tecnologia é apenas uma “engrenagem”

Contudo, como expliquei nos slides sobre a estrutura em camadas, a tecnologia é apenas uma parte do sistema que é o produto.

Em outras palavras, a tecnologia é uma das “engrenagens” para que o produto funcione bem.

E o produto é uma engrenagem da produção na fábrica e de outras atividades, e, além disso, uma engrenagem da atividade de geração de lucro da empresa.

Substituir o todo por causa de uma única “engrenagem”?

Uma engrenagem exerce plenamente sua função quando se encaixa bem com as outras. Mas, se o encaixe é ruim, ela não funciona com suavidade.

Melhorar o desempenho do negócio como um todo significa que é importante que essas engrenagens se encaixem de forma contínua, ou seja, que o chamado fluxo de trabalho corra. Por isso, por melhor que seja uma única engrenagem, dificilmente se chega à decisão de mudar todo o resto para adotá-la.

Como resultado, torna-se fácil que ocorra a decisão de que

“por melhor que seja uma única engrenagem, é difícil decidir trocar todas as outras para adotá-la”

Exemplo) Digitalização rápida de cartões de visita

Um exemplo concreto do dia a dia ajuda a entender melhor.

Por exemplo, no nosso fluxo de trabalho habitual, mesmo que nos digam “com IA, a digitalização de cartões de visita fica 5 vezes mais rápida”, dificilmente pensaremos em trocar o CRM de gestão de cartões. Isso porque a digitalização de cartões é apenas uma pequena parte do fluxo de trabalho como um todo.

Problemas e riscos que surgem com facilidade na “venda de tecnologia”

No modelo tradicional de “vender a tecnologia como componente”, costumam surgir os seguintes atritos.

Atrito de integração: os ajustes e as customizações para se adequar ao fluxo de trabalho existente se multiplicam
Atrito de decisão: a dinâmica interna do cliente (aprovações formais, compras, sistemas de informação, área operacional, jurídico, auditoria) faz a conclusão demorar
Atrito de operação: a carga operacional após a implantação (treinamento, manutenção, monitoramento, atendimento a auditorias) tende a aumentar
Atrito de aquisição: com um ROI de otimização parcial, é difícil entrar nas rubricas do orçamento, ou se considera que “o que temos hoje é suficiente”
Ruptura entre a demonstração e o uso comercial: a prova de conceito passa, mas o projeto para nos requisitos da operação em produção (qualidade, fornecimento, segurança, regulação)

O que torna tudo ainda mais difícil é que, como esses atritos só são percebidos depois, as especificações e os requisitos exigidos da tecnologia mudam sem parar, e a própria direção do desenvolvimento tecnológico pode mudar.

Por mais recursos que se tenha investido no desenvolvimento da tecnologia, se as especificações mudam, o desenvolvimento feito até então muitas vezes se perde.

O “progresso do desenvolvimento tecnológico” como “falso progresso”

Parece-me que, no deep tech, essa dificuldade se revela na Série A e depois dela.

Nos primeiros momentos do negócio, o avanço do próprio desenvolvimento tecnológico é “valorizado”. Algumas investidoras e alguns investidores permitem chegar até a captação inicial. Em consequência, a equipe acaba achando que “estamos na direção certa” e segue avançando no desenvolvimento tecnológico.

Mas, quando a tecnologia chega a certo nível de desempenho e se tenta aplicá-la de fato no local do cliente, surgem os atritos descritos acima. Assim, a direção do desenvolvimento tecnológico muda cada vez mais, e o dinheiro que sobra vai para mais desenvolvimento tecnológico.

E, ao se aproximar da Série A, o critério de avaliação dos investidores deixa de ser o “progresso tecnológico” e passa a ser a “receita” e o “potencial de escala”. Mas as equipes que não estão preparadas para isso, em geral, já têm dificuldade de mostrar, com o dinheiro restante, um progresso de negócio (não de tecnologia) suficiente para corresponder às expectativas dos investidores, e não lhes resta senão tocar o desenvolvimento tecnológico com subsídios, de um jeito ou de outro... Isso acontece com facilidade.

Por não prever essa mudança qualitativa no progresso que é avaliado, e por causa da alta avaliação dada pelos investidores recentes “apenas pelo progresso tecnológico”, torna-se fácil não conseguir alocar recursos às atividades que realmente seriam necessárias.

A solução do problema pela startup de deep tech full-stack

É aí que entra a startup de deep tech full-stack (Full-stack Deep Tech Startup: FDTS).

A startup de deep tech full-stack absorve por conta própria esses atritos que costumam surgir na “venda de tecnologia” e estende a cadeia de valor, mudando de

Tradicional: venda de componentes
FDTS: venda de produtos

Falando de forma um pouco mais abstrata, penso que, embora atritos surjam em qualquer lugar, a ideia é internalizar a parte dos atritos intensos com o exterior que existiam antes e estender a cadeia de valor até um ponto com poucos atritos externos, reduzindo assim os atritos de maneira relativa.

Se for uma commodity, trata-se de oferecer esse produto commodity, e por isso passa a ser venda de produtos, e não de componentes.

No entanto, conforme o caso, pode ser oferecer um módulo, ou oferecer um serviço que vai além do produto.

Vantagens da startup de deep tech full-stack

Adotar a abordagem da startup de deep tech full-stack traz as seguintes vantagens.

(1) Aumenta o que a empresa pode controlar, e o aprendizado e a implementação ficam mais rápidos

Primeiro, aumenta o escopo que a empresa pode controlar. Diminui o que depende do ritmo externo (a conveniência das empresas estabelecidas), e o ciclo de tentativa e erro gira. Para uma startup, a “velocidade” deve ser não só a velocidade de desenvolvimento, mas a velocidade de aprendizado.

Diz-se que, para uma startup, a velocidade é vital. Nos artigos “Os limites da startup enxuta” e “O primeiro pinguim do lado da demanda”, escrevi que “o cliente determina a direção do negócio”, e o full-stack é um método para pensar em como evitar que a própria velocidade seja limitada por fatores externos.

É claro que, se for possível superar essa restrição com vendas conduzidas pelo topo da empresa, por exemplo, isso muda.

(2) É possível buscar um mercado (TAM) maior

Vender a tecnologia como componente corresponde, em princípio, à parte intermediária da curva do sorriso, a menos que essa tecnologia tenha um monopólio considerável.

Por outro lado, ao estender a cadeia de valor, passa-se a cobrir também as partes de alta rentabilidade e a alcançar um TAM ainda maior. Além disso, ao aprimorar a tecnologia e as operações, a margem de lucro também cresce. Ao conquistar clientes, também se torna possível desenvolver mais produtos.

A SpaceX não vendeu motores de foguete: construiu foguetes e vendeu a infraestrutura que é o serviço de lançamento de satélites. Por isso nasceu a indústria espacial, e foi possível criar novos serviços próprios, como o Starlink.

(3) É possível erguer barreiras de entrada

O full-stack também tem grandes desvantagens (CAPEX e complexidade organizacional), mas, no sentido inverso, se for possível superar essa montanha alta, a empresa se torna difícil de imitar.

Por exemplo, é bem difícil imitar a Tesla. Por isso, quem vence por completo tem grande chance de ver a margem de lucro aumentar.

Por que a startup de deep tech full-stack agora?

Assim como acontece com as startups, esse tipo de conceito precisa de uma hipótese sobre “por que agora”.

(1) Uma oportunidade de reconstrução por meio de software

O software passou a ser usado em muitos lugares de formas que não passam pelas empresas estabelecidas, e a conectividade está aumentando. Na transição da fábrica movida a vapor para a movida a eletricidade, o que se mostrou necessário não foi a mudança técnica da fonte de energia em si, mas o fato de que os motores elétricos mudaram o layout da produção; o ponto está em mudar a filosofia de projeto da fábrica (a arquitetura de produção).

Também se aponta que, ao contrário, as fábricas tradicionais já tinham equipamentos e já haviam investido neles, e por isso demoraram a migrar para a nova tecnologia, a eletricidade. (Entre os trabalhos recentes, por exemplo, Damron (2025), da Duke.)

Também se pode dizer que, ao combinar bem a certeza do software determinístico tradicional com a flexibilidade que o software probabilístico (IA) desenvolveu nos últimos anos, aumentam o alcance em que as máquinas podem atuar de forma agentic e a sua aplicabilidade.

Em certo sentido, uma das razões do Why now é que, hoje, é possível criar uma “Full-stack Deep Tech Startup” “Software-native”.

(2) Facilidade de obter recursos financeiros

Em comparação com dez anos atrás, ampliou-se o ambiente em que as startups podem captar grandes volumes de capital. Como o full-stack exige capital no início, essa mudança estrutural é importante.

(Provavelmente, dez anos atrás essa seria uma ideia que nem sequer merecia atenção.)

(3) Mudanças na demanda (descarbonização, geopolítica etc.)

Está surgindo uma demanda diferente da tradicional, como a demanda por produtos verdes e a demanda por reorganização das cadeias de suprimentos em razão de riscos políticos.

Essa onda não é passageira e pode se ligar à reconstrução da estrutura industrial; por isso, aumentam as situações em que os players full-stack que “fabricam e fornecem” conseguem capturar valor com mais facilidade.

Exemplos de startups de deep tech full-stack

Vamos então olhar para trás e ver se de fato existem startups assim.

Entre as mais antigas, acho que as seguintes entrariam nesta categoria.

Empresa	Comum	Full-stack
SpaceX	Vender motores de foguete	Prestar serviços espaciais
Tesla	Vender baterias para a GM	Vender veículos elétricos

Entre as recentes, há as seguintes startups.

Empresa	Comum	Full-stack
Anduril	Vender SaaS para a indústria de defesa	Vender produtos de defesa
Solugen	Vender tecnologia de biomanufatura	Vender produtos químicos
Hadrian	Vender SaaS para a indústria de manufatura	Vender peças de alumínio

Não é deep tech, mas o mesmo vale para o setor de software.

Empresa	Comum	Full-stack
Flexport	Vender software para empresas de logística	Vender serviços de transporte
Uber	Vender SaaS para empresas de táxi	Vender serviços de táxi

Desvantagens

O full-stack não é uma solução universal. As principais desvantagens são as seguintes.

É preciso um grande capital logo no início (CAPEX)
Além do risco tecnológico, a startup passa a carregar riscos de operação, qualidade, fornecimento e regulação
Quanto mais se aproxima do serviço, mais a escalabilidade pode cair (por exemplo, com a intervenção de pessoas na última milha)

Mas a vantagem do full-stack é justamente poder ganhar velocidade a ponto de superar essas desvantagens.

Negócios para os quais o full-stack não serve

No entanto, não é verdade que todas as startups de deep tech combinem com o full-stack; provavelmente não é o caso. Por exemplo, os negócios a seguir talvez não precisem ser uma startup de deep tech full-stack.

A descoberta de medicamentos atual é um caso à parte: como é fácil que um grande negócio se sustente apenas com a tecnologia, provavelmente não é preciso assumir o risco do full-stack, que inclui os canais e outros elementos.
Tecnologias que não geram atrito de integração e que funcionam sozinhas, tal como são, também não precisam buscar o full-stack.
Se o TRL/MRL/ARL for extremamente baixo, a validação científica da tecnologia passa a ser o gargalo, e pode não haver o que fazer mesmo com a injeção de recursos.
Se for um componente ou material muito importante dentro do produto final e tiver desempenho cerca de 10 vezes melhor que o existente, haverá quem o queira mesmo como componente ou material, e a venda de componentes e materiais pode funcionar.
Também pode ser difícil no caso de produtos finais em que o valor sensorial, como o valor da marca, é alto. No entanto, como a Tesla, se for possível construir uma marca para o produto final, há também a vantagem de obter lucros acima do normal.

Negócios para os quais o full-stack serve

Por outro lado, também parece haver negócios para os quais o full-stack serve.

(1) Produtos com baixo risco de demanda

O primeiro são os produtos com baixo risco de demanda.

Se, uma vez que seja possível fabricar o produto, os clientes o comprarão e ainda há um grande mercado à espera, o risco de demanda é baixo. (Veja também o artigo sobre risco de demanda e risco de oferta.)

Depois disso, basta reduzir o custo, diminuindo o risco de oferta por meio do desenvolvimento tecnológico e das operações.

Por exemplo, nas commodities de energia e produtos químicos, a função do produto final é a mesma, qualquer que seja o modo de produção. Se é mais barato, é comprado.

Como o full-stack significa assumir o risco do lado da oferta, num grupo de produtos com baixo risco de demanda é mais fácil equilibrar os riscos.

(2) A otimização do sistema e a curva de aprendizado se tornam vantagem competitiva

Os negócios em que hardware, software e operação são fortemente acoplados, ou seja, em que o acoplamento entre as camadas é forte e a tecnologia isolada não gera valor, também se adequam ao full-stack.

Além disso, deve haver muitas áreas em que a curva de aprendizado atua, como o aprimoramento do produto por meio do feedback de dados operacionais ou a redução de custos com o volume de produção.

(3) Negócios em que a demonstração é difícil

O ponto bom de buscar o full-stack é que, desde que haja capital (e licenças e autorizações), é possível encurtar de uma vez o tempo até a demonstração.

No caso de um componente ou material pouco importante, ou mesmo importante mas com uma melhoria de algumas dezenas de por cento, provavelmente o cliente não decidirá refazer tudo por causa dele, e convencê-lo levaria anos.

Por isso, existe a alternativa de, mesmo em escala pequena, construir primeiro o full-stack e, com a expansão da escala, ir encurtando a cadeia de valor sob responsabilidade da própria empresa. De fato, algumas startups adotam essa abordagem: primeiro demonstram em full-stack por conta própria e, depois, reduzem a cadeia de valor apenas às áreas em que o lucro próprio é alto, transferindo as demais atividades de valor agregado para parceiros.

(4) Negócios que podem lançar vários produtos

Quando o full-stack é alcançado, a tendência é passar a ter vários produtos. Como há muitos pontos de contato com os clientes e o capital é grande, é fácil ter vários produtos, e isso também faz a receita subir.

Como muita coisa é feita internamente, se o desenho da organização for bem-sucedido, é possível garantir velocidade e flexibilidade, e assim assegurar também a competitividade.

Quanto às áreas de negócio, o artigo da a16z diz que as seguintes áreas podem ter potencial.

Construção
Educação
Transporte de cargas
Fabricação de semicondutores
Serviços públicos

Acho que há muitas outras além dessas, mas as cito como referência.

Indo além do output, rumo ao outcome

A startup de deep tech full-stack proposta pela Cantos tinha como output o “produto final”. Mas, quanto mais se vai além disso e se chega perto do outcome, mais fácil fica aumentar a receita.

Por exemplo, penso que a Waymo tem a avaliação que tem hoje justamente porque presta um serviço de transporte de pessoas, e não porque vende o software de condução autônoma nem o produto “veículo autônomo”.

De fato, SaaS, Robot as a Service (RaaS) e serviços de garantia de condução, por exemplo, passaram a ser oferecidos não como produtos, mas como serviços com SLA, porque, ao oferecer um serviço que vai além do produto, a empresa obtém dados e pontos de contato com os clientes e pode usá-los para melhorar ainda mais.

Por outro lado, há serviços cuja escalabilidade fica comprometida quanto mais próximos estão do outcome. Por exemplo, a RIZAP oferece o outcome de “emagrecer” e “ganhar massa muscular”, mas, justamente por isso, precisa da intervenção de pessoas, e a estrutura dificulta a escalabilidade na última milha. A Uber resolve com o matching a parte em que, no fim, é preciso haver intervenção de pessoas, mas isso também tem limites.

Além disso, quanto mais se aproxima do serviço, mais crescem as operações e os riscos. Acho que como mitigar esses riscos com software e outros meios é onde se mostra a habilidade.

O How da startup de deep tech full-stack

A partir daqui, o peso de hipótese de trabalho é bem maior, mas falarei da parte do How que penso neste momento.

(1) Capacidade de concepção

Esse negócio full-stack consiste em otimizar todo o sistema de fornecimento.

Assim como Edison pensava no sistema inteiro, incluindo não só a lâmpada, mas também a geração e a transmissão de energia e o custo do cobre, exige-se uma “capacidade de concepção” que combine uma visão bem elevada com experimentos bem detalhados.

O importante aqui é que não se trata apenas de conceber o roteiro da tecnologia: peço que não se esqueça de que é uma concepção do todo, que inclui

Fabricação, fornecimento e manutenção
Aquisição, contratos e delimitação de responsabilidades
Regulação e certificação
Preço e estrutura de lucro

(2) Processos como o stage-gate

Ao subir uma ordem de grandeza por vez, como 1➡10➡100➡1000, provavelmente será necessário estabelecer stage-gates. Diversificar desde o início, como fez a Lilium, é difícil, e tentar construir algo grande de uma vez, como fez a Northvolt, aumenta a chance de fracasso.

Ainda assim, dependendo do ambiente competitivo do negócio, pode ser que se assuma o risco de pular algumas ordens de grandeza e subir duas de uma vez; e, dependendo da tecnologia, pode ser necessária uma validação técnica diferente entre a escala uma ordem acima e a escala duas ordens acima, e nesse caso pode ser mais racional subir duas ordens de uma vez, em vez de intercalar o passo de uma ordem.

(3) Garantir velocidade

Entre um stage-gate e outro, é preciso fazer de uma vez o alinhamento do sistema como um todo.

Além disso, no início o aprendizado é vital, mas, quando se parte para gerar receita, qualidade, prazo de entrega e operação passam a dominar. Rodar os dois na mesma linha tende a levar ao colapso, de modo que também é importante como a organização será operada.

(4) Garantir recursos

Exige-se habilidade para reunir recursos como dinheiro e pessoas em grande quantidade e usá-los com eficácia. Quanto ao dinheiro, é preciso conhecer diversas formas de captação, e não só o equity: subsídios, dívida, project finance e outras. Além disso, no Japão há muito investimento de empresas operacionais, e será preciso explorar esse modelo aproveitando bem esses investimentos.

Quanto às pessoas, é preciso reunir um leque amplo, que vai de pesquisadores a responsáveis pelo desenvolvimento de produtos, pela operação e pela regulação, e integrá-las como negócio.

A conversa entre empreendedores e investidores

Escrevi várias vezes que a startup de deep tech não é a comercialização de uma tecnologia. Acho que este conceito de startup de deep tech full-stack também pode ser útil nesse tipo de discussão.

No entanto, é preciso ter em mente que essa abordagem full-stack aumenta o risco do lado dos investidores, porque o risco de capital sobe e os riscos além da tecnologia também aumentam.

Por outro lado, um financiamento morno a uma startup de deep tech pode acabar permitindo apenas uma estrutura de negócio que gera atritos com os clientes, sem conseguir ganhar velocidade, e pode matar não só o potencial dessa startup, mas também o da tecnologia que lhe deu origem.

Na questão de como superar a parte em que há atrito no início, investir desde o começo um valor razoavelmente grande e considerar também a integração vertical das partes que não são tecnologia pode ser um caminho que reduz o risco tanto para investidores quanto para empreendedores.

Mesmo que não seja full-stack, acho que estender a cadeia de valor também pode reduzir os atritos.

Espero que, a partir deste artigo, empreendedores e investidores possam discutir

“até onde convém estender a cadeia de valor no início”
“o que detalhar para mitigar os riscos que nos preocupam”
“se é possível traçar uma concepção grande o bastante para acomodar esses riscos”

Conclusão

Para gerar startups de deep tech full-stack no Japão, é necessário destinar somas maiores às startups que têm boas concepções e incentivá-las a traçar concepções maiores e mais refinadas.

Como é preciso muito dinheiro já desde o início, se parte dos investidores e dos responsáveis por subsídios não reconhecerem que essa estratégia existe e não passarem a apoiá-la, provavelmente prevalecerá o julgamento de que “o risco é alto demais”, e deixará de haver startups capazes de adotar essa estratégia.

Inversamente, com o aumento do número de investidores que têm essa ideia e essa estratégia, as startups capazes de adotá-la serão mais numerosas.

Este texto é uma hipótese minha e uma espécie de discurso. Mas acredito que seja um discurso do tipo em que, quando muitas pessoas entram em contato com ele e alguns investidores passam a ter uma convicção próxima dele, o dinheiro se reúne e empreendedoras e empreendedores passam a poder realmente assumir esse desafio.

Penso que compartilhar essa estratégia tem sentido como forma de procurar companheiros nessa jornada, e por isso a escrevo aqui.