A Guerra Física da IA

18 maio A Guerra Física da IA

O Brasil está preparado para essa corrida?

Como tudo começou

A inteligência artificial não nasceu ontem. A ideia de criar máquinas capazes de pensar como humanos remonta aos anos 1950, quando o matemático britânico Alan Turing propôs uma pergunta que mudaria a história: “As máquinas podem pensar?” Em 1956, o termo “inteligência artificial” foi oficialmente cunhado numa conferência nos Estados Unidos, reunindo cientistas que acreditavam ser possível simular a inteligência humana em computadores.

Durante décadas, a IA avançou lentamente — cheia de promessas e de decepções. Foi só a partir dos anos 2010, com o aumento absurdo da capacidade computacional, a disponibilidade de enormes volumes de dados e o aperfeiçoamento de técnicas como o aprendizado profundo (deep learning), que a IA deixou de ser ficção científica e passou a fazer parte do cotidiano: reconhecimento de rosto no celular, tradução automática, diagnósticos médicos, carros autônomos e, mais recentemente, os modelos de linguagem como o ChatGPT.

O que é, afinal, inteligência artificial?

De forma simples, inteligência artificial é a capacidade de uma máquina realizar tarefas que, até pouco tempo atrás, exigiam inteligência humana — como entender uma pergunta, reconhecer uma imagem, tomar decisões ou aprender com erros. Não se trata de uma máquina que “pensa” como nós, mas de sistemas treinados com bilhões de dados para identificar padrões e produzir respostas úteis.

E é justamente esse treinamento — esse processo de aprendizado das máquinas — que exige uma infraestrutura física colossal. Por muito tempo, imaginei a IA como algo quase mágico: algoritmos brilhantes criados por gênios em frente a telas, numa revolução limpa e invisível. Essa imagem, hoje, não existe mais.

A verdade é mais concreta — e mais pesada. A IA depende de terra, energia, metais, dinheiro e pessoas. Muito mais da Revolução Industrial do que do Vale do Silício.

Onde a IA mora: a disputa por território

Antes de qualquer algoritmo funcionar, é preciso ter onde instalá-lo. Os chamados data centers — galpões gigantes cheios de computadores — precisam de terrenos enormes, longe das cidades, mas perto de energia elétrica. Nos Estados Unidos, a demanda por esses espaços já é tão grande que algumas regiões pararam de aceitar novas instalações. Google, Amazon e Meta brigam por terra como se fossem mineradoras do século XIX.

Luz para a máquina: a guerra por energia

Treinar um único modelo de IA pode consumir tanta eletricidade quanto centenas de casas num ano inteiro. A demanda é tão absurda que grandes empresas de tecnologia estão reativando usinas nucleares — não por convicção, mas por necessidade. Sem energia em escala, não há IA.

Os fios que movem o futuro: redes de transmissão

Não basta gerar energia — é preciso levá-la até os data centers. As redes elétricas do mundo foram construídas para uma economia que não existe mais. Nos Estados Unidos, a fila de projetos esperando conexão à rede bateu recordes. Quem consegue energia primeiro, sai na frente.

O componente mais disputado do mundo: os chips

As peças que fazem a IA pensar — chamadas GPUs — custam até 40 mil dólares cada uma. Um único sistema de treinamento avançado pode exigir milhares delas, somando mais de um bilhão de dólares. E os Estados Unidos proibiram a venda das mais potentes para a China. Taiwan, que fabrica os chips mais avançados, virou o ponto mais frágil dessa cadeia global.

O recurso mais raro: engenheiros

Por trás de toda essa infraestrutura, há pessoas. Engenheiros capazes de construir, operar e expandir data centers são raríssimos no mundo todo. Salários de seis dígitos em dólar são comuns nos EUA. Países que não investem em educação técnica perdem esses profissionais — e junto com eles, a capacidade de entender e controlar as tecnologias que vão definir o seu futuro.

Quem paga, decide: o poder do capital

A Microsoft prometeu 80 bilhões de dólares só para 2025. Amazon, Google e Meta somam centenas de bilhões. Países sem esse capital enfrentam uma escolha dura: depender de empresas estrangeiras — e aceitar as condições delas — ou ficar para trás. Não é uma questão técnica. É política.

E o Brasil nisso tudo?

O Brasil não está fora dessa corrida. Mas corre em desvantagem.

O que temos de bom:

• Mais de 90% da nossa energia vem de fontes renováveis — uma vantagem enorme num mundo que precisa de eletricidade limpa e barata.
• Somos a segunda maior reserva mundial de terras raras, minerais essenciais para fabricar chips e equipamentos de IA.
• Há projetos bilionários em andamento: o governo prevê R$ 23 bilhões até 2028, e a iniciativa privada estima US$ 60 bilhões em data centers até 2030.

O que nos trava:

• Dependemos totalmente de chips estrangeiros, sujeitos a restrições geopolíticas que não controlamos.
• Nossa rede elétrica não está preparada para a demanda que vem por aí — que pode quadruplicar até 2029.
• Formamos 53 mil profissionais de tecnologia por ano, mas o mercado precisa de mais de 159 mil. Faltam engenheiros.
• A regulação ambiental para data centers ainda é confusa e varia de estado para estado.
• Corremos o risco de ceder nossa energia, nossa água e nosso território a empresas estrangeiras sem receber em troca desenvolvimento tecnológico real.

Conclusão

Perspectivas futuras da IA

O que vem pela frente é ao mesmo tempo fascinante e desafiador. Especialistas projetam que, nas próximas décadas, a inteligência artificial deixará de ser uma ferramenta e passará a ser uma infraestrutura tão fundamental quanto a eletricidade ou a internet — invisível, onipresente e indispensável.

Na medicina, a IA já supera médicos humanos no diagnóstico de certas doenças, e a tendência é que personalize tratamentos com base no DNA de cada paciente. Na educação, sistemas inteligentes poderão adaptar o ensino ao ritmo e ao perfil de cada aluno. Na agricultura, sensores e algoritmos prometem dobrar a produtividade com metade dos recursos. Na ciência, modelos de IA já descobriram proteínas que pesquisadores humanos levaram décadas tentando mapear.

Mas o futuro da IA também levanta questões que nenhum algoritmo resolve sozinho: quem controla essas tecnologias? A quem pertencem os dados? Como garantir que os benefícios sejam distribuídos e não concentrados nas mãos de poucos países e corporações? Como proteger empregos, privacidade e democracia num mundo cada vez mais automatizado?

São perguntas que exigem respostas políticas, éticas e sociais — não apenas técnicas.

Uma convicção

Termino este artigo com uma certeza incômoda: a inteligência artificial nunca foi uma história de gênios e código limpo. É, no fundo, uma questão de civilização material — como foram a ferrovia, o aço e o petróleo no passado.

O Brasil tem ativos reais nessa corrida. Mas ter recursos naturais não basta. O que falta é política industrial de verdade: formar engenheiros em escala, regular com clareza, negociar acesso a chips como estratégia de Estado e enxergar a IA como infraestrutura nacional — não como modismo digital.

Se não fizermos isso, continuaremos exportando talentos e importando dependência. O futuro não pertencerá apenas a quem tem os melhores algoritmos, mas a quem souber unir todos os elos dessa corrente física. E o Brasil, se acordar a tempo, pode ser um deles.

Autor: Walmor Tadeu Schweitzer

Contato: walmor1953@gmail.com

Fontes

FARIAS, M. G. O impacto da Inteligência Artificial na infraestrutura física. Revista Destaques Acadêmicos, v. 23, n. 88, 2025.

PRIETO, R. B. P. et al. Sustentabilidade energética em datacenters de IA. Revista Delos, 2025.

BRASSCOM. Consumo de energia e água em data centers no Brasil. São Paulo, 2025.

GESEL/UFRJ. Estratégia para os data centers após o Redata. Rio de Janeiro, 2025.

SENGE-RS. Infraestrutura e Engenharia: os verdadeiros desafios da IA no Brasil. Porto Alegre, 2025.

SAES ADVOGADOS. Data Centers e Licenciamento Ambiental no Brasil. São Paulo, 2026.

TURING, A. M. Computing Machinery and Intelligence. Mind, v. 59, n. 236, p. 433–460, 1950.