*Marcel Saraiva 

Quando falamos em soberania digital, é natural que uma das primeiras discussões seja sobre onde os dados estão armazenados. Na era da inteligência artificial, porém, essa pergunta já não é suficiente. Precisamos olhar também para onde a inteligência que movimentará empresas e economias será processada, desenvolvida e aplicada. Ter data centers no país é importante, mas não encerra a discussão sobre soberania. Da mesma forma, armazenar dados localmente não significa necessariamente que um país desenvolveu autonomia tecnológica. 

Essa foi uma das reflexões que levei do Vale do Silício @ Brasil, realizado em esta semana, em São Paulo, onde participei de um debate sobre soberania de IA ao lado de Chris Torto, fundador e CEO da Ascenty Data Centers. A conversa reforçou para mim que, quando tratamos de autonomia na era da inteligência artificial, precisamos ampliar o olhar: infraestrutura é fundamental, mas ela faz parte de um ecossistema muito maior. 

Para entender esse desafio de forma mais completa, gosto de pensar na infraestrutura de IA como um bolo de cinco camadas: energia, chips, infraestrutura, modelos e aplicações. A imagem simplifica uma discussão complexa, mas ajuda a enxergar um ponto fundamental: nenhuma dessas camadas funciona isoladamente. 

Podemos ter energia disponível, mas, sem capacidade computacional para transformá-la em processamento, parte dessa vantagem permanece apenas potencial. Podemos construir data centers e ampliar a disponibilidade de computação, mas, se modelos e aplicações não forem desenvolvidos sobre essa infraestrutura, uma parcela importante do valor econômico continuará sendo criada em outros mercados. E podemos ter excelentes desenvolvedores e empreendedores, mas, sem acesso competitivo à computação, suas empresas continuarão enfrentando limitações para escalar. 

É por isso que acredito que o debate brasileiro sobre soberania de IA precisa avançar do conceito de localização para o conceito de capacidade. O Brasil parte de condições interessantes. Em 2025, 86,8% da matriz elétrica brasileira veio de fontes renováveis, segundo o Balanço Energético Nacional 2026, da Empresa de Pesquisa Energética. Eólica e solar, juntas, já responderam por 26,4% da geração de eletricidade naquele ano. É uma característica relevante em um momento em que energia passa a ocupar espaço crescente nas decisões sobre infraestrutura digital. 

Mas potencial não é soberania. Energia precisa estar disponível onde a capacidade computacional será instalada, no volume e nas condições necessárias para operações cada vez mais densas. Isso envolve geração, mas também transmissão, conexão à rede, planejamento e velocidade de implantação. Data centers preparados para cargas de IA trazem exigências que tornam a relação entre tecnologia e sistema elétrico muito mais próxima do que costumávamos observar. 

Os números ajudam a dimensionar essa mudança. A Agência Internacional de Energia estima que o consumo global de eletricidade por data centers cresceu 17% somente em 2025, enquanto a demanda elétrica global aumentou 3%. Em sua projeção central mais recente, a agência estima que o consumo dos data centers pode passar de aproximadamente 485 TWh em 2025 para 950 TWh em 2030. O consumo dos data centers voltados a IA cresce ainda mais rapidamente nesse período. Isso muda a natureza da conversa. Infraestrutura de computação deixa de ser apenas uma decisão de tecnologia e passa a se relacionar diretamente com planejamento energético, competitividade econômica e estratégia de longo prazo. 

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Nesse contexto, iniciativas como o Redata são relevantes porque podem contribuir para tornar o Brasil mais competitivo na atração e no desenvolvimento de infraestrutura de data centers. O regime inclui entre as atividades contempladas computação em nuvem, processamento de alto desempenho e treinamento e inferência de modelos de IA. Mas nenhuma política de infraestrutura, isoladamente, será capaz de construir um ecossistema de IA.  

Basicamente, a questão seguinte é o que faremos sobre essa capacidade computacional. Precisamos formar profissionais para operar a infraestrutura física, certamente, mas também pesquisadores, engenheiros, desenvolvedores, empreendedores e especialistas capazes de trabalhar nas camadas de modelos e aplicações. É nelas que infraestrutura pode se transformar em novos produtos, serviços, empresas, propriedade intelectual e ganhos de produtividade. 

Por isso, não deveríamos medir o avanço brasileiro apenas pela quantidade ou pela capacidade dos data centers instalados. Uma métrica igualmente importante será nossa capacidade de converter computação em inovação desenvolvida localmente. Essa perspectiva também ajuda a entender uma transformação que começa a aparecer no mercado de nuvem. Os grandes hyperscalers globais continuarão exercendo papel fundamental no ecossistema, mas vemos crescer também as chamadas neoclouds: empresas especializadas em disponibilizar infraestrutura de computação voltada principalmente a cargas de inteligência artificial. 

Existe aí uma oportunidade interessante. Em vez de pensarmos no Brasil somente como consumidor de capacidade computacional, podemos discutir as condições para que empresas brasileiras também participem da oferta dessa capacidade, inclusive para outros mercados. O surgimento de neoclouds brasileiras não é uma consequência automática de termos energia ou data centers; depende de capital, tecnologia, conectividade, competências e demanda. Mas é uma possibilidade que merece fazer parte da estratégia de desenvolvimento desse ecossistema. 

Soberania, nesse sentido, não significa isolamento. Nenhum país precisa desenvolver sozinho cada componente da cadeia global de tecnologia. Chips, software, modelos, infraestrutura e serviços continuarão sendo resultado de um ecossistema internacional profundamente conectado. A questão estratégica é outra: quanta capacidade um país deseja ter para continuar desenvolvendo, operando e expandindo sua economia digital mesmo quando o ambiente global muda? 

Ter capacidade local amplia opções. Permite que empresas decidam onde processar determinadas cargas, cria espaço para novos modelos de negócio, aproxima infraestrutura de pesquisadores e startups e aumenta a resiliência do ecossistema. Para CIOs e CTOs, essa discussão também importa porque acesso a computação, energia, talentos e parceiros começa a fazer parte da própria estratégia de adoção de IA. E esse desafio não ficará parado. 

Estamos avançando para uma nova etapa, frequentemente chamada de physical AI, na qual sistemas de inteligência artificial passam a compreender e interagir de maneira cada vez mais sofisticada com o mundo físico. Robótica e sistemas autônomos são alguns dos exemplos mais claros. Conforme esses casos de uso evoluem, também evoluem as exigências sobre computação, infraestrutura e capacitação. Por isso, talvez a principal decisão que o Brasil precise tomar agora não seja se quer participar da economia da inteligência artificial. É em quais camadas pretende construir capacidade para participar dela. 

Soberania de IA não será resultado de um data center, de uma política pública ou de uma única empresa. Ela será consequência da capacidade de conectar energia, chips, infraestrutura, talentos, modelos e aplicações em um ecossistema competitivo. Se conseguirmos fazer essa conexão, a infraestrutura deixará de ser o destino e passará a cumprir seu verdadeiro papel: ser a base sobre a qual empresas, produtos, conhecimento, produtividade e inovação podem ser criadas no Brasil. 

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