01
A dor ainda não existe no Brasil.
Minha tese depende de uso de IA em altíssima escala — a dor só aparece quando uma empresa consome IA em grande volume, e a maioria das brasileiras ainda não chegou lá. O cliente que sente essa dor está no Vale.
Link Lodge · 1 ago → 26 set 2026 · Palo Alto
Da Link pro Mundo.
60 dias em Palo Alto pra avançar em quatro frentes: construir a Nest, aprofundar minha base técnica em IA, mergulhar na cultura californiana — e crescer como pessoa, não só como fundador.
01 · Business
Validar a tese e transformá-la em produto.
Objective — Validar a tese da e transformá-la em um produto real com tração inicial: provar que o problema existe, que a solução funciona e que o mercado tem interesse.
Foco em empresas pós-PMF onde a IA é o produto, mas que não treinam modelos próprios — logo, dependem de modelos externos e sentem custo, latência e qualidade na pele.
Direta Ponte Cold
Gabriel PereyraCo-founder / President · Harvey · San FranciscoEx-DeepMind e Google Brain. Defende publicamente modelos domain-specific — é a tese da Nest.↳ ponte via pesquisa NVIDIA / Physical Intelligence
Luis Héctor ChávezCTO · Replit · Foster City, CAEx-Google (Android/ChromeOS). O Replit Agent dispara dezenas de chamadas por tarefa.↳ cold + competitive programming
Beyang LiuCTO · Sourcegraph / Amp · San FranciscoDescreve o Amp como "agente com sub-agentes especializados" — cada sub-agente é um SLM em potencial.↳ cold · tese alinhada
Aman SangerCo-founder · Cursor (Anysphere) · San FranciscoCursor gera ~1B linhas/dia; chamadas de alta frequência dominam o custo de inferência.↳ cold · MIT / OpenAI
Tim ShiCTO · Cresta · San FranciscoEx-OpenAI. Contact center em tempo real = latência crítica + volume alto.↳ ponte pesquisa · ex-OpenAI
Guillermo RauchCEO · Vercel / v0 · San FranciscoArgentino, criou Next.js. Founder LatAm pra founder LatAm.↳ cold · ângulo LatAmGPs de IA e infraestrutura dos principais fundos americanos — competir com OpenAI e Anthropic exige capital intensivo, e esse capital está no Vale.
Direta Ponte Cold
Martin CasadoGeneral Partner · a16z · lidera a prática de infraestruturaVoz central em IA e infra no maior fundo do Vale. Capaz de liderar rodadas grandes.↳ multi-stage · cheque grande
Sonya HuangPartner · Sequoia Capital · lead de IABoard da Glean; investiu em Hugging Face e Fireworks. Tese pública sobre infra e software AI-native.↳ multi-stage · cheque grande
Vinod KhoslaFounder · Khosla VenturesUm dos primeiros cheques da OpenAI — entende apostas capital-intensivas em IA.↳ multi-stage · cheque grande
Lan XuezhaoFounder & Managing Partner · Basis Set · seed · US$ 850M AUMAcompanha custo e latência e foca em expansão de margem onde o compute queima caixa — é literalmente a dor que a Nest resolve.↳ seed · tese = Nest
Sarah GuoFounder & GP · Conviction · fundo dedicado a IATese de "infra não-glamourosa". Investiu em Harvey, Sierra, Mistral, Cognition, Baseten. Host do No Priors.↳ seed · IA dedicadaMike VernalGeneral Partner · Conviction · ex-Sequoia, ex-FacebookReforça o time de GP da Conviction; forte em produto e escala.↳ seed · IA dedicada
Sarah CatanzaroGeneral Partner · Amplify Partners · ML / dados / infraReferência em early-stage para fundadores técnicos em ML e infraestrutura de dados/IA.↳ seed · infra
AIX VenturesGoldbloom · Socher · Manning · Abbeel · fundo de IA por praticantesTocado por praticantes e pesquisadores que continuam fazendo pesquisa — entendem a tese técnica na veia.↳ seed · IA dedicadaPipeline completo — treino → deploy → inferência — rodando para ao menos 1 caso de uso real, com a interface simples que é o diferencial central.
02 · Academic
Entender a fundo a própria tecnologia.
Objective — Aprofundar minha base técnica em IA e Machine Learning para me tornar um fundador que entende profundamente a tecnologia que a Nest constrói — mesmo sem liderar a engenharia.
Pesquisadores de ponta em SLMs — minha conexão direta no LinkedIn e confirmados na Bay Area. Os professores de Berkeley entram via Caio Castro, que estuda lá.
Direta Ponte Cold
Peter BelcakNVIDIA Research · Santa ClaraCoautor de "Small Language Models are the Future of Agentic AI" — o paper que formula a tese da Nest.↳ conexão direta · já conversamos no LinkedIn
Shizhe DiaoNVIDIA Research · MilpitasPost-training e agentic RL. Criador do LMFlow.↳ minha conexão direta no LinkedIn
Yonggan FuNVIDIA Research · Santa ClaraLiderou Nemotron-Flash e Hymba — SLMs otimizados para latência.↳ minha conexão direta no LinkedIn
Baifeng ShiPhysical Intelligence · Albany, CAPhD em Berkeley. Também é a ponte natural para o lab de Berkeley.↳ minha conexão direta no LinkedIn
Sergey LevineProfessor · UC Berkeley (BAIR)Referência mundial em robot learning e RL. Cofundador da Physical Intelligence.↳ via Caio Castro (faz Berkeley)
Michael I. JordanProfessor · UC BerkeleyUm dos nomes mais influentes da história do machine learning.↳ via Caio Castro (faz Berkeley)
Pieter AbbeelProfessor · UC BerkeleyReferência em deep RL e robótica; diretor do Berkeley Robot Learning Lab.↳ via Caio Castro (faz Berkeley)Reproduzir em código próprio um paper aplicável (LoRA, QLoRA ou o paper de SLMs agênticos do Belcak). Apoio de dois labs: SAIL (Stanford AI Lab) — via Matheus Dias (ex-RA do grupo de NLP) — e BAIR (Berkeley AI Research), via Caio Castro.
Aproveitar a proximidade dos dois campi (Stanford e Berkeley) e a densidade de eventos do Vale durante os 60 dias — tudo presencial.
YC Demo Day · Summer 2026 batch
Onde 200+ founders pitcham pra todo VC do Vale ao mesmo tempo. Ponto de encontro denso de GPs e operadores numa única tarde.
Dreamforce 2026
Maior evento de tech enterprise do ano. Foco principal: Salesforce + AI agents. ~170 mil pessoas em SF.
Artificial Intelligence: Principles and Techniques
O curso flagship de IA do Stanford: busca, jogos, lógica, probabilidade, ML. Tradicionalmente oferecido no Fall quarter.
Machine Learning
O clássico do Andrew Ng: dos fundamentos (regressão, SVM) a redes neurais e aprendizado não-supervisionado.
Transformers United V5
Seminário recorrente com guests do calibre de Karpathy. Aulas avulsas — dá pra entrar em qualquer uma.
Deep Reinforcement Learning
O curso do Sergey Levine — direto da fonte da minha rede em Berkeley. Policy gradients, Q-learning, model-based RL.
Natural Language Processing
NLP em nível de pós em Berkeley: modelos de linguagem, parsing, geração e arquiteturas neurais.
Advanced Large Language Model Agents
Curso novo focado em LLM agents avançados — bate direto com o que a Nest faz com SLMs especializados.
03 · Cultural
Crescer como pessoa, não só como fundador.
Objective — Mergulhar na cultura californiana e expandir minha vivência pessoal além do trabalho.
Aulas na Surfer's Beach, em Half Moon Bay, com a Tommy Tsunami Surf School. Sessões de 1h30, ~3x por semana — 29 min de carro de Palo Alto, 18,5 mi.
Imersão diária integralmente em inglês. Ao final, faço o Duolingo English Test para medir o nível alcançado.
Laços genuínos — participar de encontros, eventos e comunidades locais, dentro e fora da bolha tech.