Caminhos, desafios e limitações para a soberania em semicondutores e aceleradores de IA A produção de aceleradores de inteligência artificial (GPUs e TPUs) é uma das áreas mais complexas e concentradas da indústria global. Hoje, apenas poucos países dominam a fabricação e o design desses componentes: TSMC (Taiwan), Samsung (Coreia do Sul) e Intel (EUA) na produção de semicondutores; NVIDIA, AMD, Google e Huawei no design de arquiteturas. O Brasil não possui capacidade instalada em litografia avançada (<7 nm) nem uma indústria de semicondutores consolidada em escala global. Ainda assim, há caminhos possíveis para desenvolver competências estratégicas e garantir soberania relativa em áreas críticas de HPC e IA.aminhos, desafios e limitações para a soberania em semicondutores e aceleradores de IA A produção de aceleradores de inteligência artificial (GPUs e TPUs) é uma das áreas mais complexas e concentradas da indústria global. Hoje, apenas poucos países dominam a fabricação e o design desses componentes: TSMC (Taiwan), Samsung (Coreia do Sul) e Intel (EUA) na produção de semicondutores; NVIDIA, AMD, Google e Huawei no design de arquiteturas. O Brasil não possui capacidade instalada em litografia avançada (<7 nm) nem uma indústria de semicondutores consolidada em escala global. Ainda assim, há caminhos possíveis para desenvolver competências estratégicas e garantir soberania relativa em áreas críticas de HPC e IA. Caminhos possíveis para o Brasil a) inferência de IA em borda (edge AI);b) visão computacional para o agro;c) dispositivos médicos e wearables. A fabricação seria terceirizada em foundries internacionais, enquanto o conhecimento e a propriedade intelectual permaneceriam no país. 2. Coprocessadores intermediários (14–28 nm) Outra via realista é desenvolver chips menos complexos, dentro da capacidade de fábricas já existentes ou reativáveis, como a CEITEC. Esses componentes poderiam atender aplicações embarcadas e IoT, em setores como agricultura de precisão, cidades inteligentes e automação industrial. Apesar de não competirem com GPUs topo de linha, esses chips atenderiam nicho de alto valor agregado e relevância estratégica. 3. Parcerias internacionais O Brasil pode buscar cooperação com centros de semicondutores na Ásia e na Europa, participando de programas multilaterais de desenvolvimento em HPC e IA. Essa estratégia permitiria: a) acesso gradual a tecnologias de fabricação;b) formação de especialistas;c) transferência de conhecimento em design e processos avançados. Parcerias com países que investem em open hardware e soberania digital — como Índia, França e Alemanha — podem acelerar esse processo. 4. Alternativas de curto prazo Enquanto o ecossistema nacional se estrutura, é possível fortalecer o uso estratégico de recursos existentes: a) expandir clusters nacionais de GPUs e TPUs já disponíveis;b) fomentar o uso de hardware aberto, como RISC-V e OpenPOWER;c) apoiar iniciativas de aceleradores abertos para IA, integrando universidades, ICTs e startups. Essas medidas criam um ambiente de aprendizado e inovação prática, preparando o terreno para etapas mais avançadas de autonomia. Desafios estruturais Apesar das oportunidades, os obstáculos são significativos: a) Escala econômica: o custo de uma fábrica de litografia de ponta (>5 nm) ultrapassa US$ 20 bilhões — inviável para um país isoladamente.b) Complexidade tecnológica: o processo envolve centenas de patentes, produtos químicos e equipamentos altamente especializados.c) Cadeia global fragmentada: o Brasil teria dificuldade de acesso a insumos críticos como fotorresinas e gases de litografia EUV.d) Formação de pessoal: há escassez de engenheiros em microeletrônica e design de chips, o que exige uma estratégia nacional de capacitação. Limitações práticas Mesmo com avanço no design, o Brasil não conseguirá competir em produção de GPUs/TPUs de ponta no curto prazo. A dependência de foundries externas continuará por vários anos. Além disso, o mercado interno restrito reduz o retorno econômico necessário para justificar fábricas de grande porte. Por isso, o foco deve ser em autonomia seletiva — dominar o design e o conhecimento técnico, mesmo que a fabricação permaneça globalizada. Estratégia realista para o Brasil Curto prazo (0–5 anos): Priorizar o design fabless de ASICs voltados a nichos estratégicos — agricultura, saúde, defesa e cidades inteligentes. Fortalecer a CEITEC, universidades e startups de hardware aberto. Médio prazo (5–10 anos): Consolidar centros de excelência em microeletrônica, formar engenheiros especializados e ampliar parcerias com foundries e instituições internacionais. Longo prazo (10–20 anos): Participar ativamente das cadeias globais de semicondutores, com autonomia parcial em segmentos críticos e design próprio de alto valor agregado. Síntese: soberania possível, não isolamento O Brasil dificilmente fabricará GPUs ou TPUs de ponta nos próximos anos. Mas pode — e deve — dominar o design, o conhecimento técnico e o uso estratégico de hardware aberto. Essa abordagem garante soberania relativa, reduz dependências externas e posiciona o país em um patamar de protagonismo tecnológico regional. A Evolua.ai acredita que o caminho da soberania digital passa pela inteligência coletiva: integrar pesquisa, indústria e inovação para desenvolver tecnologia com propósito e identidade brasileira.
Papéis institucionais e mecanismos para fortalecer a rede brasileira de HPC e IA
O Brasil possui uma base científica e tecnológica respeitável em inteligência artificial (IA) e computação de alto desempenho (HPC), distribuída entre universidades, institutos federais, centros de pesquisa e empresas inovadoras. No entanto, ainda há fragmentação e baixa coordenação entre essas iniciativas, o que limita a capacidade nacional de escalar projetos e construir soberania tecnológica. Para superar esse desafio, é preciso compreender o papel de cada instituição dentro dessa rede — e desenhar mecanismos práticos de cooperação que consolidem uma infraestrutura e um ecossistema integrados de HPC/IA. Universidades e Institutos Federais: o motor do conhecimento As universidades e IFs são o núcleo formador de competências e inovação científica. Seu papel vai muito além da formação de mão de obra — elas devem ser a base da inteligência distribuída do país. Principais atribuições: Ao fortalecer as universidades e IFs com infraestrutura e governança digital, o Brasil cria o alicerce para uma IA que fala a própria língua — literalmente. ICTs nacionais: o elo técnico e operacional Instituições como o LNCC, RNP, Embrapa, Fiocruz e INPE têm papel central na coordenação da infraestrutura e padronização técnica da rede de HPC/IA. Responsabilidades-chave: Essas instituições podem atuar como órgãos de orquestração técnica, garantindo interoperabilidade e uso otimizado dos recursos. Empresas: da pesquisa ao impacto real Empresas — de startups a grandes corporações — são fundamentais para transformar pesquisa em produto. Elas aproximam a ciência da realidade do mercado e aceleram a aplicação prática das tecnologias. Funções essenciais: O setor privado é o vetor de escala — e precisa ser parte da engrenagem, não apenas beneficiário dela. Governo: o arquiteto da soberania digital Cabe ao governo definir prioridades nacionais, prover fomento plurianual e criar ambientes regulatórios experimentais (sandboxes) que acelerem a inovação com segurança. Papéis estratégicos: O Estado deve agir como indutor da cooperação e garantidor de sustentabilidade — não apenas como financiador pontual. Mecanismos para integrar e fortalecer a rede A superação das deficiências estruturais exige mecanismos de colaboração contínua, financiamento previsível e interoperabilidade técnica. Entre as propostas mais relevantes: 1. Consórcios permanentes por missão Reúnem universidades, ICTs e empresas em torno de temas estratégicos (saúde, agro, clima), com mandato plurianual e entregáveis abertos. Inspiram-se no modelo de “missões” europeias e norte-americanas. 2. Fundo Nacional de IA Fundo plurianual voltado a clusters regionais (32–128 GPUs), data trusts, software livre, bolsas técnicas e eficiência energética. Operaria em modelo de matching funds: R$ 1 público + R$ 1 privado. 3. Marketplace federado de computação Gerido por LNCC/RNP, com agendamento justo de GPUs via Slurm/Kubernetes, telemetria e chargeback para uso eficiente de recursos. 4. Data trusts setoriais Governados por ICTs e regulados pela LGPD, com versionamento S3, contratos de uso, auditoria e pipelines de qualidade e anonimização. 5. Manutenção de software estratégico Microbolsas contínuas para maintainers de bibliotecas críticas (NLP pt-BR, visão agro, previsão climática), fortalecendo o open source nacional. 6. Padrões unificados de MLOps e segurança Stack comum de CI/CD, model/data cards e certificação leve em LGPD e segurança, para garantir reprodutibilidade e confiança. 7. Compras públicas recorrentes Encomendas tecnológicas que assegurem transição obrigatória de piloto para serviço em 24–36 meses, garantindo continuidade e maturidade de soluções. Síntese: de esforços isolados à capacidade soberana O Brasil já possui uma rede ampla e competente de universidades, ICTs e empresas. O desafio é transformar esforços dispersos em uma capacidade nacional contínua e soberana. Com consórcios permanentes, fundo plurianual, marketplace federado, data trusts setoriais e compras públicas inteligentes, é possível estruturar um ecossistema robusto de HPC e IA — capaz de produzir inovação, autonomia e valor estratégico para o país. A soberania tecnológica brasileira não é uma utopia. É uma questão de coordenação, visão e vontade política.
Pilha Nacional de IA: Grau de soberania tecnológica do Brasil
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: Deficiências críticas Infraestrutura de hardware Pilha de software e dados 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) Médio prazo (12–24 meses) Longo prazo (24–60 meses) 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: 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.