Corrida da IA entre EUA e China avança para energia, chips e minerais

A disputa global pela inteligência artificial deixou de ser apenas por quem produz os melhores modelos e passou a envolver controle da infraestrutura tecnológica, energética e mineral capaz de determinar a distribuição de riqueza e poder entre os países. Na dianteira estão Estados Unidos e China, que travam a competição com estratégias e escalas de investimento distintas. Só em 2026, empresas americanas devem investir cerca de US$ 800 bilhões em IA, contra US$ 100 bilhões previstos na China, segundo levantamento do Deutsche Bank Research. Desenvolver modelos avançados continua sendo uma vantagem, mas liderar em IA exige controlar ou acesssar a estrutura necessária para treiná-la, operá-la e disseminá-la. “A IA é uma pilha tecnológica. Na ponta mais alta estão as aplicações e, logo abaixo, os modelos. Depois vêm infraestrutura de nuvem e processamento, chips e memórias e, na base de tudo, data centers e recursos necessários para sustentá-los, como energia e água”, enumera Diogo Cortiz, professor e pesquisador em IA da PUC-SP. Estados Unidos e China partem de posições, vantagens e desafios diferentes. Americanos têm mais avanços, maior capacidade computacional e vantagem em chips, mas enfrentam gargalos de energia. A China reúne escala industrial, capacidade energética e posições estratégicas em outras etapas da cadeia, mas ainda tem acesso limitado aos semicondutores mais avançados. “É uma corrida para ver qual país consegue resolver mais rapidamente seus próprios gargalos”, afirma Kyle Chan, especialista em tecnologia e política industrial da China e pesquisador do John L. Thornton China Center. Em 2025, os EUA receberam US$ 285,9 bilhões em investimento privado em IA, contra US$ 12,4 bilhões na China, e produziram 59 modelos relevantes, ante 35 chineses, segundo o AI Index 2026, da Universidade Stanford. A China lidera em volume de publicações científicas, citações e patentes. Nos EUA, o impulso vem de empresas, universidades e mercado de capitais. Chineses combinam planejamento estatal, política industrial e escala de manufatura. “A China tem optado pela comoditização da inteligência, apostando que sua escala energética, industrial e robótica possa se beneficiar da disseminação de modelos mais baratos. Essa estratégia também busca enfraquecer a dominância dos EUA em IA”, afirma Leandro Souza, sócio e head de research de ações e commodities da Kinea. É uma corrida para ver qual país consegue resolver mais rapidamente seus gargalos” “Entre os fatores que explicam essa capacidade [chinesa] estão estratégias integradas, domínio produtivo e integração vertical, fundos estatais e maiores gastos com P&D”, diz Gilson Geraldino, professor de economia da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Além disso, restrições americanas para acesso a semicondutores pressionaram empresas e laboratórios chineses a buscar alternativas domésticas e extrair mais desempenho da capacidade disponível. “A reação [chinesa] mostra por que a vantagem americana nos chips não encerra a disputa”, afirma Rebecca Arcesati, chefe do programa de ciência, tecnologia e inovação do Mercator Institute for China Studies. A vantagem tecnológica americana convive com outro ponto relevante. A China lidera o refino de minerais estratégicos, o que dá ao país peso sobre matérias-primas necessárias à expansão da IA. Mas isso traz outro desafio: fornecimento de energia. “Em muitas regiões, redes de transmissão e distribuição, longas filas de conexão, escassez de equipamentos e limitações mais amplas da infraestrutura estão se tornando gargalos críticos”, afirma Siddharth Singh, especialista da Agência Internacional de Energia. Enquanto EUA e China disputam a dianteira, a União Europeia tenta construir uma terceira via, combinando soberania tecnológica, regulação e investimento público. O InvestAI prevê mobilizar € 200 bilhões para inteligência artificial, incluindo € 20 bilhões destinados a fábricas de IA. A Europa tenta transformar sua capacidade científica e regulatória em escala tecnológica e empresarial. Para países em desenvolvimento, essa concentração aumenta o risco de divisões globais. Banco Mundial, Fundo Monetário Internacional e Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento alertam para a possibilidade de economias sem infraestrutura permanecerem dependentes de tecnologias desenvolvidas no exterior. “A capacidade computacional é, sem dúvida, o requisito básico de soberania”, afirma Cortiz, da PUC-SP. Sem acesso a processamento, dados e profissionais qualificados, esses países têm menos condições de desenvolver e adaptar a IA às próprias necessidades. A automação acrescenta outra pressão ao ameaçar vantagens competitivas baseadas em mão de obra. O Brasil está diante desse dilema. Energia e recursos naturais podem atrair investimentos, mas não garantem participação nas etapas de maior valor. “A oportunidade está em combinar infraestrutura com aplicações próprias. A disponibilidade de energia favorece a instalação de data centers, mas o Brasil precisa ir além”, diz Souza, da Kinea. Para ele, limitar-se a fornecer energia, terrenos e matérias-primas enquanto importa chips, modelos e plataformas reproduziria uma posição periférica. A nova geografia da IA será definida não só por onde a tecnologia é instalada, mas por quais países conseguem transformá-la em produtividade, empresas e riqueza.