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.
Infraestrutura para IA avançada: o que o Brasil precisa construir para garantir soberania digital
Requisitos mínimos de infraestrutura para suportar modelos avançados de IA Nos dias 01 e 02 de outubro de 2025 aconteceu o Seminário sobre Pilha de IA Nacional. Trago aqui algumas reflexões. O desenvolvimento e a operação de modelos avançados de inteligência artificial — especialmente os de larga escala — exigem muito mais do que apenas “um computador potente”.Por trás de cada modelo capaz de compreender linguagem, gerar imagens ou raciocinar de forma autônoma, existe uma infraestrutura robusta, pensada para equilibrar desempenho, sustentabilidade e governança. A seguir, apresento um panorama dos requisitos mínimos para que o Brasil desenvolva e mantenha modelos de IA de forma soberana e eficiente, alinhado às melhores práticas internacionais. 1. Cálculo e memória: o coração da IA Modelos de IA modernos dependem de aceleradores de alto desempenho, como GPUs e TPUs, equipados com pelo menos 80 GB de memória e suporte a formatos como FP16, BF16 e quantizações em FP8 e INT8. Esses números representam o piso técnico para pesquisas sérias e desenvolvimento competitivo em IA generativa. 2. Interconexão: a velocidade é tudo Treinar um modelo distribuído exige que as máquinas conversem entre si com latência mínima e largura de banda massiva.Redes de 200 a 400 Gb/s por nó, com tecnologias como InfiniBand ou Ethernet RDMA, são essenciais. Dentro de cada nó, conexões NVLink ou NVSwitch garantem que os dados fluam de forma eficiente entre GPUs, sem gargalos. 3. Armazenamento e dados: o combustível da IA Treinar modelos grandes é como alimentar um foguete com dados.É preciso garantir alto throughput (≥100 GB/s por job), utilizando sistemas de arquivos paralelos e cache NVMe. Além disso: 4. Software e orquestração: da pesquisa à produção A base de software deve ser padronizada, modular e otimizada: Essa camada é o elo entre o hardware e o conhecimento científico. 5. Segurança e conformidade: IA com responsabilidade Infraestrutura de IA também é infraestrutura crítica.É indispensável garantir: Mais do que cumprir a lei, trata-se de assegurar confiança e transparência em todo o ciclo de vida do dado. 6. Energia e sustentabilidade: inteligência verde Clusters de IA consomem muita energia — 20 a 60 kW por rack, chegando a 100 kW em configurações densas.Por isso, resfriamento líquido ou por imersão é essencial. A meta deve ser um PUE ≤ 1,3, idealmente 1,2, com uso predominante de energia renovável.Sustentabilidade não é luxo — é requisito para viabilidade de longo prazo. 7. Operação e equipes: o fator humano Infraestrutura de ponta exige pessoas qualificadas.Equipes dedicadas de HPC, DevOps e SRE precisam operar em regime contínuo, garantindo estabilidade e eficiência.Além disso, é fundamental investir em capacitação permanente e em práticas de profiling e otimização. A governança ideal é tripartite — unindo governo, academia e indústria — para alinhar prioridades e uso ético dos recursos. Comparação internacional e visão para o Brasil Centros líderes como os dos EUA, Europa e China operam com dezenas de milhares de GPUs, interconexões de 400 a 800 Gb/s e PUE em torno de 1,2. O modelo proposto para o Brasil — clusters modulares de 32 a 128 GPUs — representa um piso internacional de P&D avançada, suficiente para: Conclusão: soberania digital é inteligência nacional O Brasil não precisa competir em escala com os gigantes globais.Mas pode — e deve — construir uma infraestrutura modular, sustentável e federada, capaz de atender às demandas nacionais e formar competências em IA de forma soberana. Porque autonomia tecnológica também é uma forma de soberania.E no futuro da inteligência artificial, quem domina o conhecimento… domina o próprio destino.