Em entrevista ao Brasil Amazônia Agora, Mariana Leite, que estuda Inteligência Artificial no MIT, explica por que a próxima etapa da revolução tecnológica será decidida também fora dos modelos. Energia, capacidade computacional e infraestrutura entram no centro da disputa. Para o Brasil e a Amazônia, abre-se uma oportunidade industrial que exige estratégia.
Por Alfredo Lopes – BrasilAmazoniaAgora
A infraestrutura invisível da IA: a nova corrida por energia, chips e data centers
Quando alguém faz uma pergunta ao ChatGPT, Gemini, Claude ou outro grande modelo de Inteligência Artificial, a experiência parece quase imaterial. Uma frase entra pela tela e, segundos depois, surge uma resposta. Às vezes aparece uma indicação singela: “pensando”.
Por trás desses poucos segundos existe uma estrutura física de proporções crescentes.
São chips especializados, servidores, sistemas de armazenamento, redes de telecomunicações, data centers, eletrônica de potência, sistemas de refrigeração e grandes quantidades de eletricidade trabalhando para que aquilo que chamamos genericamente de “nuvem” funcione.
É nessa infraestrutura, pouco percebida pelo usuário comum, que começa outra etapa da corrida mundial pela Inteligência Artificial.
No segundo episódio da série de entrevistas do Brasil Amazônia Agora com Mariana Leite, que estuda IA no Massachusetts Institute of Technology (MIT), a discussão sai da interface dos aplicativos e chega ao chão onde essa nova economia está sendo construída.
E esse chão também pode estar na Amazônia.
O limite de simplesmente fazer modelos maiores
Um dos debates acompanhados por Mariana nos ambientes tecnológicos dos Estados Unidos envolve o chamado scaling, a estratégia que ajudou a produzir os grandes avanços recentes da IA.
Durante anos, uma das principais receitas para melhorar modelos foi relativamente conhecida: mais dados, mais parâmetros e mais capacidade computacional.
A escala cresceu. Os custos também.
Agora pesquisadores e empresas discutem até onde essa trajetória consegue continuar produzindo ganhos proporcionais de desempenho. É o debate conhecido como “muro do scaling”.
A resposta da indústria começa a deslocar parte dessa corrida para outro momento da vida de um modelo: sua utilização.
É o chamado test-time compute.
Em termos simplificados, determinados modelos podem utilizar mais processamento enquanto elaboram uma resposta, executando etapas intermediárias antes de entregar o resultado ao usuário.
É aquilo que, na interface, frequentemente aparece apenas como “pensando”.
A mudança parece pequena para quem está diante da tela. Para a infraestrutura computacional, suas consequências podem ser enormes.
Quanto mais pessoas, empresas e governos incorporarem sistemas de IA às suas operações, maior tende a ser a importância da chamada inferência, o processamento realizado quando um modelo já treinado é efetivamente utilizado.
A discussão sobre IA começa, portanto, a ultrapassar a corrida para construir o modelo mais poderoso. Passa também pela capacidade de executá-lo milhões ou bilhões de vezes, com velocidade, segurança e custo economicamente sustentável.
Data centers entram no tabuleiro industrial
Essa transformação ajuda a explicar a quantidade de capital que começa a migrar para infraestrutura computacional.
Os supercomputadores utilizados na fronteira da IA já apresentam dimensões industriais. Um levantamento acadêmico publicado em 2025, baseado em aproximadamente 500 supercomputadores de IA, estimou que o desempenho computacional dessas máquinas vinha dobrando aproximadamente a cada nove meses, enquanto custos de hardware e demanda de energia dobravam em torno de uma vez por ano.
O data center deixa, nesse contexto, de ser apenas uma instalação que guarda informações ou hospeda serviços digitais. Para determinadas aplicações de IA, passa a funcionar como uma espécie de fábrica computacional.
O Brasil percebeu essa movimentação.
O Congresso discute o Projeto de Lei 278/2026, que cria o Regime Especial de Tributação para Serviços de Datacenter, o Redata, destinado a estabelecer incentivos para investimentos nessa infraestrutura. Depois de passar pela Câmara, a proposta encontra-se no Senado.
Projetos privados começam simultaneamente a ganhar escala.
A RT-One informa investimento previsto de R$ 6 bilhões em seu campus de Maringá, concebido para suportar clusters de GPUs e aplicações de computação de alto desempenho voltadas à Inteligência Artificial. E a Amazônia acaba de entrar formalmente nesse mapa.
Belém coloca a Amazônia na geografia da IA
Em junho deste ano, a Elea Data Centers anunciou, em parceria com a AXIA Energia, a instalação em Belém do que apresenta como o primeiro data center neutro voltado à Inteligência Artificial da Região Amazônica.
O empreendimento BEL1 deverá começar a operar no segundo trimestre de 2027, com capacidade inicial de 7,5 MW e possibilidade de expansão para até 100 MW. Segundo a empresa, o projeto utilizará energia 100% renovável e será instalado próximo à subestação de alta tensão de Miramar.
A chegada dessa infraestrutura à Amazônia torna mais concreta uma pergunta que Mariana considera fundamental para o planejamento brasileiro.
“O problema não é investir em data centers. O problema é investir como se todo data center fosse igual.”
Há uma diferença importante entre construir capacidade computacional e construir a capacidade adequada para aquilo que a economia demandará.
Treinamento de grandes modelos, inferência em tempo real, computação de alto desempenho e serviços convencionais de nuvem apresentam requisitos diferentes de energia, conectividade, hardware, latência e localização.
Para Mariana, o Brasil precisa compreender essa transformação antes de simplesmente replicar arquiteturas concebidas para outra etapa da economia digital.
“A próxima década da IA não será definida apenas por quem consegue treinar os maiores modelos, mas também por quem consegue rodá-los de forma eficiente, barata, segura e próxima dos usuários.”
A advertência chinesa
A experiência recente da China oferece um contraponto importante.
O país realizou uma expansão acelerada de infraestrutura computacional associada à IA. Levantamentos publicados em 2025 indicaram, porém, forte ociosidade em parte da nova capacidade instalada, chegando, em algumas estimativas da imprensa tecnológica chinesa reproduzidas internacionalmente, a até 80%.
Esse número precisa ser tratado com cautela: trata-se de estimativa sobre recursos computacionais recém-construídos, e não de uma medição oficial afirmando que 80% de todos os data centers chineses estejam vazios.
Ainda assim, o episódio chamou atenção para um problema econômico concreto. Infraestrutura construída sem correspondência adequada com localização, demanda, hardware e modelo de negócios pode tornar-se um ativo subutilizado.
Mariana resume a lição sem transformar o caso chinês em argumento contra investimentos.
“O caso chinês não mostra que investir em data centers seja um erro. Mostra algo mais específico: capacidade computacional construída sem aderência à demanda pode virar ativo subutilizado. É exatamente esse risco que o Brasil ainda tem chance de evitar.”
E onde entra a indústria brasileira?
É neste ponto que a discussão sobre Inteligência Artificial encontra uma agenda particularmente importante para o Brasil.
Um data center de IA é uma instalação digital, mas sua existência depende de uma extensa cadeia industrial.
Servidores precisam ser fabricados. GPUs e outros aceleradores precisam ser integrados. Sistemas de armazenamento, equipamentos de telecomunicações, fontes, baterias, conversores, sistemas de refrigeração, sensores, estruturas elétricas e equipamentos de controle precisam operar continuamente.
A IA que aparece como software para o consumidor repousa sobre uma quantidade crescente de hardware. Para o Brasil, portanto, atrair data centers representa apenas uma dimensão da oportunidade. A questão mais profunda consiste em saber quanto dessa cadeia tecnológica e industrial poderá ser desenvolvida dentro do país. E, para a Amazônia, essa pergunta adquire um significado adicional.
Manaus já possui uma plataforma industrial
A discussão sobre a nova infraestrutura da Inteligência Artificial encontra na Amazônia uma peculiaridade frequentemente esquecida. Manaus abriga há décadas uma extensa plataforma industrial eletroeletrônica.
O Polo Industrial de Manaus acumulou competências em produção, engenharia, manufatura, eletrônica, bens de informática, telecomunicações e cadeias industriais que possuem pontos de contato com a infraestrutura física necessária à expansão da economia digital.
Isso não significa que uma fábrica de televisores possa simplesmente transformar-se em fabricante de servidores para IA. As cadeias tecnológicas, requisitos industriais e propriedade intelectual são diferentes. Significa que a região não parte necessariamente do zero.
Há universidades, institutos de ciência e tecnologia, centros de pesquisa, programas de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação e uma base industrial que poderia participar de algumas dessas novas cadeias caso exista estratégia para isso.
A pergunta, portanto, precisa avançar além da localização dos data centers.
Leia o Episódio 1
Qual parcela da economia criada ao redor deles permanecerá na Amazônia?
Energia pode ser vantagem. Também pode reproduzir um velho modelo
A questão merece atenção especial porque a expansão mundial da IA procura justamente aquilo que a Amazônia possui em abundância relativa: energia renovável e território.
Esse encontro pode produzir desenvolvimento tecnológico, formação profissional, pesquisa e novas cadeias industriais.
Também pode reproduzir uma dinâmica conhecida da história econômica amazônica, na qual recursos existentes na região alimentam cadeias produtivas cujo conhecimento, propriedade intelectual e maior parcela do valor econômico permanecem em outros lugares.
A instalação do primeiro data center de IA anunciado para a região torna essa discussão menos teórica. A Amazônia poderá fornecer eletricidade para processar Inteligência Artificial utilizada no restante do mundo.
Mas poderá também produzir equipamentos? Desenvolver software? Formar engenheiros? Criar modelos voltados às necessidades amazônicas? Utilizar IA para bioeconomia, monitoramento ambiental, logística, saúde, indústria e pesquisa científica? Participar da propriedade intelectual dessa economia?
São perguntas industriais tanto quanto tecnológicas.
Da floresta em pé à inteligência instalada
Há uma oportunidade adicional nessa discussão.
A Amazônia reúne algumas das maiores coleções de biodiversidade, conhecimento científico e problemas logísticos, ambientais e territoriais do planeta. Inteligência Artificial aplicada à floresta, à biotecnologia, ao monitoramento climático, à previsão hidrológica, à saúde das populações isoladas e às cadeias da bioeconomia pode produzir conhecimento de elevado valor econômico.
Nesse cenário, infraestrutura computacional localizada na região poderia deixar de funcionar apenas como capacidade destinada a processar demandas externas.
Ela poderia aproximar computação, ciência amazônica e indústria. Esse talvez seja o debate que precisa acompanhar os bilhões anunciados para data centers brasileiros.
Porque a corrida mundial da Inteligência Artificial começa a revelar sua dimensão física. E, quando uma tecnologia passa a demandar energia, fábricas, equipamentos, redes e território, ela deixa de pertencer exclusivamente ao universo do software.
Passa a fazer parte da política industrial. Para a Amazônia, isso abre uma janela rara. A região pode entrar nessa nova economia oferecendo energia e espaço físico. Pode também tentar ocupar os elos de conhecimento, tecnologia e produção que concentram maior valor.
A diferença entre essas duas trajetórias dependerá menos da existência da Inteligência Artificial e mais das escolhas feitas agora sobre indústria, infraestrutura, ciência e formação de pessoas.
E essa discussão leva diretamente ao próximo episódio da entrevista.
Se os data centers formam a infraestrutura física da IA, existe outra infraestrutura, menos visível, sobre a qual governos e empresas também começam a disputar controle: os próprios modelos.
No próximo episódio, a conversa avança para uma pergunta cada vez mais geopolítica:
quem será o fornecedor da soberania brasileira em Inteligência Artificial?
