Governo articula infraestrutura de IA para reduzir dependência externa

O Governo brasileiro, por meio do secretário de Ciência e Tecnologia para a Transformação Digital do MCTI, Henrique Miguel, anunciou o desenvolvimento de uma infraestrutura própria de Inteligência Artificial para reduzir a dependência externa de supercomputadores e hardware avançado. A iniciativa, revelada nesta sábado, 16/05/2026, visa garantir soberania tecnológica e impulsionar a inovação no país, com a expectativa de ter protótipos de placas nacionais e arquiteturas menores de HPCs (Computadores de Alto Desempenho) até 2027, impactando diretamente o futuro digital da sociedade e a qualidade de vida da população.

Miguel afirmou que o país já possui protótipos nacionais de placas voltadas à IA e negocia cooperação com a Europa, Índia e China para desenvolver arquiteturas de HPCs menores, com previsão de resultados concretos até 2027. Essa estratégia busca diminuir a vulnerabilidade do Brasil frente ao domínio de grandes empresas estrangeiras nesse setor crucial.

“Nós começamos a pensar em construir alternativas que possam trazer uma soberania ou uma condição mais favorável quanto ao acesso aos supercomputadores”, destacou Miguel ao Poder360. Ele enfatizou que “os supercomputadores são dominados também por grandes empresas” e que “tudo depende realmente de uma infraestrutura computacional”, o que justifica a urgência da autossuficiência.

Para alcançar esses objetivos, o Governo estruturou linhas de pesquisa em parceria com nações estratégicas, focando em soluções baseadas em “padrões abertos”. Segundo o secretário, a chave para o sucesso é a “parceria e a cooperação”, permitindo o compartilhamento de conhecimento e recursos para acelerar o desenvolvimento.

Os primeiros frutos desse trabalho já começam a surgir. Miguel revelou que o Brasil já conta com “alguns protótipos” de placas processadoras, que serão transformadas em GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) dedicadas à Inteligência Artificial. Esses componentes, quando operando em conjunto, poderão formar “uma estrutura de um mini HPC”, um passo significativo para a infraestrutura nacional.

Para contextualizar, os HPCs são sistemas que utilizam milhares de processadores trabalhando de forma integrada para executar cálculos complexos em altíssima velocidade, essenciais para pesquisas e grandes projetos de IA. Já as GPUs são chips projetados especificamente para processar dados gráficos e, atualmente, são consideradas peças fundamentais para o treinamento de modelos complexos de Inteligência Artificial.

Henrique Miguel sublinhou que as universidades e centros de pesquisa brasileiros já formam um ecossistema robusto em Inteligência Artificial. Contudo, esses setores precisam de mais infraestrutura e investimentos para acompanhar o ritmo acelerado de desenvolvimento tecnológico de empresas privadas e de outras nações. “Precisamos atualizar rapidamente a infraestrutura dessas universidades”, enfatizou, ressaltando a existência de “equipes de professores e pesquisadores” e instituições com conexões no setor privado.

Como exemplo de excelência nacional, o secretário citou a UFG (Universidade de Goiás), considerada pioneira na área. A Universidade desenvolveu o Ceia (Centro de Excelência em Inteligência Artificial), que mantém parcerias estratégicas com grandes empresas do setor privado, incluindo colaborações notáveis com a Nvidia e o Google.

No âmbito do PBIA (Plano Brasileiro de Inteligência Artificial), Miguel detalhou que a iniciativa também contempla a formação de mão de obra especializada e a ampliação do acesso à Tecnologia para toda a sociedade. “Ter uma infraestrutura de supercomputação já voltada para a Inteligência Artificial será um importante resultado”, afirmou, mas frisou que o objetivo transcende a mera aquisição de máquinas, priorizando também a “capacitação de pesquisadores”.

O PBIA prevê um investimento robusto de R$ 23 bilhões em Inteligência Artificial, distribuídos ao longo de 4 anos (de 2024 a 2028). O plano se organiza em ações de impacto imediato e estruturantes, articuladas em cinco eixos estratégicos:

• Infraestrutura e Desenvolvimento de IA;
• Difusão, Formação e Capacitação em IA;
• IA para Melhoria dos Serviços Públicos;
• IA para Inovação Empresarial;
• Apoio ao Processo Regulatório e de Governança da IA.

De acordo com o MCTI, o plano ambiciona “desenvolver soluções em IA que melhorem significativamente a qualidade de vida da população”, demonstrando um compromisso com o impacto social da Tecnologia.

O secretário defendeu, por fim, o desenvolvimento de ferramentas nacionais que sejam “preferencialmente nativas em português”, mais alinhadas à realidade brasileira e, consequentemente, mais acessíveis à população. “Tem que ter a máquina, sim, mas tem que saber o que fazer com essa máquina”, concluiu Henrique Miguel, sublinhando a importância da competência humana e da relevância cultural na aplicação da Inteligência Artificial.