O Brasil avança, mas ainda está longe da autonomia plena em computação de alto desempenho (HPC) e inteligência artificial (IA). Embora o país conte com talentos e centros de pesquisa de excelência, a infraestrutura nacional ainda é fragmentada, com forte dependência de hardware, nuvens comerciais e bibliotecas desenvolvidas no exterior.
Panorama atual: competências e fragilidades
Há competência instalada em universidades, institutos federais e centros de referência como o LNCC (Laboratório Nacional de Computação Científica). O país forma bons profissionais em ciência de dados, machine learning e engenharia de software, mas enfrenta limitações estruturais que impedem a consolidação de um ecossistema soberano.
O grau atual de soberania tecnológica pode ser classificado como baixo a médio, caracterizado por:
- Clusters isolados, de pequena escala e subutilizados;
- Escassez de aceleradores de IA (GPU/TPU) de alto desempenho;
- Forte dependência de serviços de nuvem estrangeiros;
- Baixa produção de modelos fundacionais em português.
Deficiências críticas
Infraestrutura de hardware
- Capacidade limitada de GPU/HBM: poucos clusters de médio porte, insuficientes para treinar ou ajustar grandes modelos.
- Interconexão deficiente: ausência de fabrics de alta velocidade (200–400 Gb/s) e topologias NVLink/NVSwitch.
- Data centers ineficientes: falta de suporte para racks de 60–100 kW, resfriamento líquido e PUE < 1,3.
- Armazenamento paralelo insuficiente: throughput agregado ainda aquém do necessário para treinos distribuídos modernos.
Pilha de software e dados
- Treino distribuído imaturo: pouca experiência em otimizações como ZeRO, tensor ou pipeline parallel.
- Dependência de compiladores externos: baixa contribuição nacional a frameworks críticos como XLA, Triton e TVM.
- Modelos soberanos escassos: falta de modelos fundacionais em português limita a autonomia em NLP e agentes conversacionais.
- MLOps e segurança desiguais: ausência de padrões nacionais de reprodutibilidade, auditoria e conformidade LGPD.
- Governança de dados incipiente: falta de data trusts setoriais e curadoria contínua de datasets públicos.
Janelas de superação
Apesar das deficiências, há caminhos claros e viáveis para elevar o nível de soberania tecnológica do país. Essas ações podem ser estruturadas em três horizontes temporais:
Curto prazo (6–12 meses)
- Implantar hubs regionais com clusters de ≥ 32 GPUs, interconexão de 200 Gb/s e hot tier ≥ 50 GB/s.
- Criar um marketplace federado de computação, conectando universidades e centros de pesquisa.
- Lançar um fundo nacional para manutenção de bibliotecas e datasets em português.
- Produzir modelos compactos (7–13B parâmetros) otimizados para RAG e agentes locais.
Médio prazo (12–24 meses)
- Expandir hubs para 64–128 GPUs, implementar resfriamento líquido e throughput ≥ 200 GB/s.
- Publicar modelos estratégicos de 30–65B parâmetros em português.
- Estabelecer data trusts em setores críticos como saúde, agro e clima.
- Consolidar práticas de MLOps e governança unificada de dados em âmbito nacional.
Longo prazo (24–60 meses)
- Operar uma rede federada nacional com ≥ 1.000 GPUs e PUE ≤ 1,2.
- Ofertar serviços de IA soberanos em escala, como saúde digital, previsão climática e defesa cibernética.
- Criar carreiras técnicas estáveis para especialistas em HPC/IA, reduzindo a fuga de talentos.
Síntese e visão estratégica
Com planejamento federado, fundo plurianual e governança tripartite (governo–academia–indústria), o Brasil pode alcançar autonomia operacional em 24–36 meses e consolidar capacidade estratégica em 3–5 anos.
Essa trajetória permitiria ao país:
- Reduzir dependência de nuvens e hardwares estrangeiros;
- Fortalecer a indústria nacional de semicondutores e software científico;
- Garantir soberania digital e tecnológica;
- Posicionar o Brasil como provedor de IA em português para a América Latina.
Conclusão
O futuro da inteligência artificial depende da infraestrutura que a sustenta. Se o Brasil deseja ser protagonista nessa nova era, precisa investir não apenas em algoritmos, mas em hardware, dados e pessoas.
A soberania tecnológica em HPC e IA é mais que uma meta — é um pilar estratégico para o desenvolvimento nacional.