Brasil juntou China e EUA para construir infraestrutura de IA partindo do Rio Grande do Norte

O governo federal anunciou na quinta-feira, 20, um pacote de R$ 2,5 bilhões para equipar o Brasil de infraestrutura de inteligência artificial, e a estratégia por trás do valor é tão reveladora quanto a cifra.

Em vez de escolher um único fornecedor, o país decidiu somar dois lados de uma disputa geopolítica que hoje divide o mercado global de tecnologia: comprará hardware americano para uma máquina, vai cooperar com a China para construir outra, e ainda vai desenvolver chip próprio de arquitetura aberta em solo nacional.

A primeira peça desse tabuleiro saiu do papel nesta quinta, quando o presidente Luiz Inácio Lula da Silva visitou o Parque Científico e Tecnológico Augusto Severo (PAX), em Macaíba, na Grande Natal, para anunciar a compra de um supercomputador de R$ 1,06 bilhão, de fornecimento majoritariamente americano. A Nvidia é apontada como fornecedora mais provável.

A segunda frente, de cooperação tecnológica com a China, envolve a Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP) e a chinesa Huawei, com estrutura prevista para o Rio de Janeiro. A terceira aposta é caseira: o desenvolvimento de chips de arquitetura aberta em Campinas, São Paulo.

A lógica de não depender de um único país não é acidental. Como a EXAME já mostrou, episódios recentes de restrição de acesso a modelos de IA por critério de nacionalidade acenderam um alerta global sobre depender de infraestrutura controlada por um único fornecedor, e o Brasil aderiu recentemente à Organização Mundial de Cooperação em Inteligência Artificial (Waico), criada em julho na Conferência Mundial de IA em Xangai, com 29 países fundadores.

É preciso fazer algumas contas para entender a capacidade da infraestrutura esperada para o Rio Grande do Norte. A medida petaflop equivale a um quatrilhão de operações matemáticas por segundo.

O equipamento tem previsão de atingir 7.200 petaflops. Para dar escala ao número: se toda a população mundial, cerca de 8 bilhões de pessoas, fizesse uma conta por segundo, sem parar, levaria 29 anos para realizar o que o supercomputador processa em um único segundo. Uma única pessoa, no mesmo ritmo, levaria 228 bilhões de anos.

A capacidade é medida em FP16, um formato numérico de menor precisão usado justamente para treinar modelos de inteligência artificial, diferente da métrica tradicional (FP64) que ranqueia os supercomputadores científicos mais tradicionais do mundo, voltados a simulações físicas de altíssima precisão.

Ou seja: a máquina de Macaíba não foi desenhada para ombrear com supercomputadores de pesquisa nuclear ou meteorologia extrema, e sim para treinar e rodar modelos de IA em escala, a tarefa que hoje consome a maior fatia de capacidade computacional do planeta.

O equipamento terá mais de 50 mil núcleos de processamento e consumo estimado de 4 megawatts, o suficiente para abastecer uma pequena cidade. Segundo o governo, deve entrar em operação até o fim de 2027 e figurar entre as máquinas mais potentes do mundo dedicadas a IA, embora, como sempre nesses anúncios, a colocação exata dependa de quantos concorrentes globais também entrarem em operação até lá.

Quem vai construir a máquina

A compra ainda depende de licitação, mas o governo já sinalizou o fornecedor mais provável: a Nvidia, americana, dona de mais de 90% do mercado global de chips para IA. A montagem final do equipamento, porém, tende a ser dividida entre diversas empresas. Entre elas, Lenovo, HP, Dell e a francesa Bull aparecem como possíveis integradoras, ao lado de fabricantes de placas-mãe sediados em Taiwan.

O edital deve incluir contrapartidas: transferência de tecnologia, pesquisa e desenvolvimento no país, participação de fornecedores brasileiros na cadeia e uma meta de capacitar 5.000 profissionais brasileiros em cinco anos. Segundo a ministra da Ciência, Tecnologia e Inovações, Luciana Santos, "não se trata só de adquirir uma máquina. Há contrapartidas previstas que as empresas deverão cumprir, benefícios estruturantes para o nosso país. É todo um ecossistema em torno dessa máquina".

O arranjo em três frentes é resultado de uma reformulação. Em outubro de 2025, a EXAME já havia coberto uma versão anterior do projeto, quando um único supercomputador, de arquitetura aberta RISC-V, 5 mil GPUs e mais de 500 petaflops, estava previsto para ser instalado no Laboratório Nacional de Computação Científica, no Rio de Janeiro.

Aquela iniciativa se desdobrou nas três rotas separadas de hoje, cada uma com escopo, fornecedor e localização próprios: o RISC-V migrou para o projeto de chip nacional em Campinas, o Rio de Janeiro ficou com a cooperação chinesa, e Macaíba entrou como sede da máquina americana.

A escolha do Rio Grande do Norte gerou controvérsia política; o estado disputava a sede com Petrópolis, no Rio de Janeiro, e São Paulo também havia sinalizado interesse. A decisão acabou pelo critério político de levar a infraestrutura para estados que ainda não possuem tais recursos.

Para que serve, na prática

O governo lista quatro grupos de usuários previstos: empresas e startups que queiram treinar modelos próprios, universidades e centros de pesquisa em IA e ciência de dados, órgãos públicos em áreas como saúde, agricultura e clima, e profissionais em formação. Entre as aplicações citadas estão a aceleração de pesquisas científicas complexas, a descoberta de novos medicamentos e o refinamento de previsões climáticas.

É importante calibrar a expectativa: como especialistas já apontaram em debates anteriores sobre o tema, o hardware é só um dos pilares do PBIA, que também prevê formação de profissionais, modelos de linguagem em português treinados com dados nacionais e aplicações práticas em serviços públicos. Uma máquina poderosa sem gente formada para usá-la, sem dado de qualidade para alimentá-la e sem aplicação clara desenhada resolve menos do que a cifra bilionária sugere.

O investimento total do PBIA está estimado em R$ 23 bilhões entre 2024 e 2028. O supercomputador de Macaíba consome uma fatia relativamente pequena desse total, o grosso do plano ainda depende de execução em capacitação, dados e aplicação, as partes menos fotogênicas de qualquer anúncio de "soberania digital".