O mundo vive uma nova corrida industrial, movida pela inteligência artificial. Nos últimos meses, o setor entrou em uma fase de super mega-investimento, na qual infraestrutura, capital e controle de plataforma se concentram nas mãos de poucas corporações com alcance planetário. As grandes decisões sobre o futuro da IA não estão sendo tomadas em laboratórios universitários, mas em salas de conselho de gigantes que moldam o tabuleiro geopolítico e tecnológico da próxima década.

A nova arquitetura do poder digital

A Microsoft anunciou recentemente um novo acordo com a OpenAI, consolidando uma reestruturação que transforma a startup em uma empresa de capital aberto com fins lucrativos. Nesse arranjo, a Microsoft passa a deter cerca de 27% da OpenAI, cuja avaliação de mercado supera meio trilhão de dólares. Além de ampliar o acesso privilegiado aos modelos da OpenAI, a Microsoft fortalece sua infraestrutura Azure para absorver a próxima onda de demanda por IA generativa e aplicações corporativas inteligentes.

A NVIDIA, por sua vez, vem expandindo seu domínio para além das GPUs. A empresa investiu 1 bilhão de dólares para adquirir quase 3% da Nokia, estabelecendo uma parceria estratégica voltada à integração de inteligência artificial nas redes 5G e 6G. O objetivo é transformar a infraestrutura de telecomunicações em uma plataforma “IA-first”, combinando chips de alta performance, software e computação distribuída. É a fusão entre computação e conectividade, que pode reconfigurar o setor de telecomunicações global.

Ao mesmo tempo, a Meta Platforms segue investindo pesadamente em IA. A empresa já destinou mais de 14 bilhões de dólares em startups e infraestrutura, mesmo em meio a reestruturações internas e demissões estratégicas. A Amazon faz o mesmo: avança no uso de IA para otimizar operações e reduzir custos administrativos, inclusive com cortes expressivos em sua área corporativa. O sinal é claro — a IA deixou de ser uma opção e passou a ser um imperativo de sobrevivência competitiva.

O resultado é uma concentração inédita de poder tecnológico e financeiro. São poucas empresas controlando o ciclo completo da IA — do chip à aplicação. Essa verticalização cria barreiras quase intransponíveis para novos entrantes e coloca países emergentes diante de um dilema estratégico: ser parte ativa do tabuleiro ou apenas o terreno onde se instala a infraestrutura dos outros.

O risco para o Brasil: o tabuleiro pode não nos esperar

Se o Brasil não agir com visão e pragmatismo, corremos o risco de ficar de fora da mesa onde se decide o futuro da inteligência artificial. Os riscos são claros:

1. Ser plataforma de hospedagem de infraestrutura sem desenvolver produto próprio. Podemos atrair datacenters e capital estrangeiro, mas o valor gerado pelos dados e modelos continuará saindo do país.
2. Dependência técnica e intelectual, com modelos e pipelines sob controle de players globais, deixando-nos apenas na condição de usuários de ferramentas estrangeiras.
3. Captura de subsídios públicos com baixo retorno nacional. Programas como a MP REDATA — que incentiva a instalação de datacenters — podem socializar custos (energia, incentivos, infraestrutura) e privatizar ganhos (modelos e propriedade intelectual fora do país).
4. Ausência de ecossistema local. Mesmo com infraestrutura de computação instalada, sem equipes de IA, fundos de risco e dados próprios, o país não gera valor sustentável.

Ser apenas o endereço físico da computação de outros países é repetir um padrão histórico: exportamos energia e infraestrutura, importamos tecnologia e dependência.

A vantagem brasileira: dados únicos, energia e território

O Brasil tem o que muitos países não têm — dados únicos, energia renovável e um mercado continental. Nossas bases de dados são insumos valiosos para o desenvolvimento de modelos proprietários com aplicação nacional e potencial de exportação para outros países emergentes.

Entre as bases mais relevantes:

• Agro e bioenergia: informações detalhadas da produção de cana-de-açúcar (CTC e UNICA), solos tropicais, biomassa e logística.
• Uso da terra e meio ambiente: MapBiomas, INPE e Embrapa produzem séries históricas únicas de cobertura vegetal e dinâmica agropecuária.
• Saúde pública: o Datasus e as redes estaduais reúnem dados epidemiológicos e assistenciais de uma população continental.
• Energia e infraestrutura: ONS, EPE e CCEE mantêm bases de dados sobre geração, transmissão e consumo, fundamentais para otimização de redes.
• Finanças e consumo: Open Finance, Banco Central e IBGE formam um mosaico rico de informações econômicas e comportamentais.
• Biodiversidade e conservação: SiBBr, ICMBio e IBAMA oferecem conjuntos de dados únicos sobre fauna, flora e biomas tropicais.

Esses dados podem sustentar uma nova geração de modelos de IA brasileiros, que entendem o país em sua complexidade — do agro à saúde, da mobilidade urbana à energia limpa. O que hoje é visto como insumo técnico pode se tornar o ativo estratégico central da soberania digital brasileira.

O dilema central: infraestrutura sem inteligência

Atrair datacenters é importante, mas não suficiente. Sem contrapartidas de inovação, engenharia e propriedade intelectual, o Brasil pode acabar financiando o desenvolvimento de IA estrangeira com energia barata e incentivos fiscais. É o risco de socializar custos e exportar inteligência.

A resposta está em atrelar cada megawatt e cada GPU a resultados concretos: modelos treinados com dados brasileiros, pesquisa aplicada e P&D com IP nacional. Assim, a política de infraestrutura se converte em política industrial de IA.

De dados a produtos: trilhas para a IA brasileira

A transformação só ocorre quando dados se tornam produtos. Isso exige talento técnico, governança de dados e maturidade operacional. No Brasil, há espaço para desenvolver:

1. Modelos linguísticos em português brasileiro, treinados em textos públicos e jurídicos nacionais, para aplicação em governo, justiça e empresas.
2. Modelos de previsão agroclimática, combinando sensoriamento remoto, solo e clima tropical.
3. Modelos de IA para saúde pública, com NLP clínico e detecção precoce de riscos em populações regionais.
4. Modelos energéticos inteligentes, voltados à gestão de redes distribuídas e integração de renováveis.
5. Modelos de decisão para políticas públicas, com explicabilidade e métricas de impacto socioeconômico.

A força está no cruzamento entre dados únicos, problema real e capacidade de engenharia. Isso gera propriedade intelectual, atrai capital e projeta o Brasil como exportador de soluções, não apenas consumidor de tecnologia.

Recomendações para legisladores

1. Contrapartidas tecnológicas nos incentivos. Exigir que datacenters beneficiados pelo REDATA reservem parte de sua capacidade computacional a startups e universidades brasileiras, com metas claras de P&D local.
2. Lei de Dados de Interesse Público. Padronizar, qualificar e abrir bases públicas de alto valor para IA, com governança e segurança.
3. Incentivo fiscal incremental. Premiar o aumento real de investimento empresarial em IA, não apenas o gasto nominal.
4. Compra pública de inovação. O Estado deve agir como cliente-âncora em IA aplicada a saúde, agro, cidades e energia.
5. Soberania de dados e governança federada. Estabelecer diretrizes claras de residência, compartilhamento e interoperabilidade de dados estratégicos.

Recomendações para reguladores

1. ANPD: criar certificações de “ambientes de dados confiáveis” para IA, garantindo segurança e auditabilidade.
2. ANEEL: condicionar P&D regulado ao desenvolvimento de IP nacional e transferência de tecnologia.
3. BACEN e CVM: exigir transparência de modelos de IA usados em crédito, investimentos e seguros.
4. ANATEL e MCom: incentivar backbones, IXs regionais e conectividade inteligente para IA distribuída.
5. MAPA, MMA e MCTI: promover interoperabilidade entre bases agroambientais e científicas.

Recomendações para empreendedores

1. Escolha nichos com “moat” de dados — agro tropical, biomas, logística, saúde pública e finanças emergentes.
2. Construa parcerias de dados desde o início — acordos bem estruturados valem tanto quanto rodadas de capital.
3. Foque em produto, não apenas em paper — priorize modelos com aplicação prática, SLA e retorno comprovável.
4. Desenvolva engenharia de plataforma — MLOps, monitoramento e eficiência de custo são diferenciais.
5. Planeje a exportação — IA tropical e lusófona pode atender mercados na América Latina, África e Sudeste Asiático.

O papel do REDATA e das parcerias público-privadas

O REDATA pode ser a engrenagem central de uma política industrial de IA, desde que os incentivos estejam atrelados a resultados tecnológicos. Cada datacenter beneficiado deve reservar parte de sua capacidade computacional para uso nacional, financiar centros de engenharia, participar de projetos de P&D com IP brasileiro e publicar indicadores de impacto.

Ao mesmo tempo, fundos de coinvestimento e compras públicas devem sustentar a demanda e dar tração comercial às startups de IA. O objetivo é claro: exportar inteligência brasileira, e não apenas energia barata.

Conclusão

O tabuleiro da IA global está em movimento. Microsoft, NVIDIA, Meta e Amazon investem somas bilionárias para definir o futuro da computação e do conhecimento. O Brasil, com energia renovável, dados únicos e talento técnico emergente, tem uma janela curta para entrar no jogo — mas precisa agir rápido.

A pergunta central é simples: os datacenters que chegam ao Brasil treinarão os modelos dos outros ou os nossos?Vamos ser apenas o endereço do hardware ou o CEP da propriedade intelectual?

Se unirmos dados, compute e políticas inteligentes, poderemos transformar datacenters em motores de uma economia de IA tropical, exportável e soberana. Caso contrário, ficaremos apenas com a conta de luz — e a conta do futuro — nas mãos.