A criação de uma rede federada de data centers públicos, voltada para universidades e centros de pesquisa, passa a ocupar o centro da discussão sobre soberania digital no Brasil, em proposta defendida pelo professor Sérgio Amadeu da Silveira (UFABC), durante o seminário “Futuro do Digital: Construindo uma estratégia para o Brasil”. O seminário teve por objetivo, debater a revisão da Estratégia Nacional de Transformação Digital. Amadeu partiu de um diagnóstico direto: sem infraestrutura própria para armazenamento e processamento de dados, o país seguirá dependente de plataformas estrangeiras e limitado em sua capacidade de desenvolver inteligência artificial.
A discussão, no entanto, avança para além da infraestrutura. O ponto central que emerge é o papel da Academia como base do desenvolvimento tecnológico. E faz muito sentido essa posição defendida por Sérgio Amadeu. No cenário internacional, especialmente no caso chinês, universidades e centros de pesquisa não operam apenas como usuários de tecnologia, mas como protagonistas na geração de conhecimento, na formação de talentos e na articulação com empresas e políticas públicas. Esse arranjo ajuda a explicar o avanço consistente da China tanto na produção científica quanto na geração de patentes em inteligência artificial, como já demonstrado em reportagem publicada pelo Capital Digital.
A trajetória chinesa revela um modelo em que a academia está integrada a um ecossistema mais amplo de inovação. Instituições de pesquisa alimentam empresas, que por sua vez retroalimentam o sistema com aplicações práticas e dados. Esse ambiente não se organiza apenas em torno de grandes plataformas, mas de uma rede distribuída de produção tecnológica.
A articulação entre pesquisa, desenvolvimento e aplicação em larga escala cria um ciclo contínuo de inovação que tem permitido ao país reduzir a distância em relação aos Estados Unidos em áreas estratégicas da inteligência artificial. Isso está descrito no estudo “Two Loops: How China’s Open AI Strategy Reinforces Its Industrial Dominance”, produzido pela U.S.-China Economic and Security Review Commission, órgão responsável por assessorar o Legislativo americano sobre os impactos estratégicos da ascensão chinesa.
O estudo reforça esse movimento ao mostrar que a China estruturou uma estratégia baseada na ampla disseminação de modelos de inteligência artificial e na sua incorporação a diferentes setores da economia. Ao contrário de um modelo centrado exclusivamente em grandes sistemas proprietários e em ganhos de escala computacional, o país aposta na difusão, na adaptação e na aplicação intensiva da tecnologia. Esse caminho tem permitido avançar mesmo diante de restrições de acesso a hardware de ponta, deslocando o eixo da competição para a capacidade de uso, adaptação e geração de dados em larga escala.
Nesse modelo, a academia exerce um papel decisivo. A integração entre universidades, laboratórios e empresas permite acelerar a experimentação e ampliar a diversidade de soluções tecnológicas. A produção científica não fica restrita ao ambiente acadêmico, mas se conecta diretamente com o desenvolvimento de aplicações e serviços. Essa dinâmica cria um ambiente em que o conhecimento circula com maior velocidade, favorecendo a evolução contínua dos sistemas de inteligência artificial.
A estratégia também se apoia na criação de um ecossistema aberto, no qual modelos são compartilhados, adaptados e reutilizados. Esse processo reduz barreiras de entrada e amplia o número de atores envolvidos na inovação. Ao mesmo tempo, a aplicação da inteligência artificial em serviços e na economia real gera fluxos contínuos de dados, que se tornam insumos para o aperfeiçoamento dos próprios sistemas. O resultado é um ciclo em que adoção e inovação caminham juntas, reforçando a capacidade tecnológica do país.
É nesse ponto que a proposta de Sérgio Amadeu dialoga com o debate internacional. Ao defender uma rede federada de data centers, o pesquisador aponta para a necessidade de dotar o sistema acadêmico brasileiro de condições mínimas para participar desse ciclo de inovação. Hoje, a limitação de infraestrutura impede que universidades operem de forma plena no desenvolvimento de inteligência artificial, levando à dependência de ambientes externos para processamento e treinamento de modelos.
A proposta sugere um modelo distribuído, baseado no compartilhamento de recursos e na construção de uma infraestrutura pública capaz de atender diferentes instituições. Não se trata de replicar estruturas isoladas, mas de criar uma base comum que permita escala e acesso. Esse desenho busca viabilizar a participação da academia na produção tecnológica, reduzindo um dos principais gargalos identificados no país.
Ao mesmo tempo, o diagnóstico reconhece que a dependência de infraestrutura global não será eliminada no curto prazo. O desafio passa a ser o de ampliar o controle sobre essa dependência, estabelecendo mecanismos que garantam maior governança sobre dados, processos e aplicações. Nesse cenário, a utilização de recursos externos pode coexistir com o desenvolvimento de capacidades internas, desde que inserida em uma estratégia mais ampla de autonomia tecnológica.
A discussão também recoloca o papel do Estado. Ao tratar a tecnologia como elemento central do desenvolvimento, o debate aponta para a necessidade de políticas públicas que integrem infraestrutura, pesquisa e aplicação. O fortalecimento das instituições acadêmicas e a criação de condições para que participem do desenvolvimento tecnológico aparecem como elementos essenciais para reposicionar o país na economia digital.
A experiência internacional indica que o avanço da inteligência artificial não depende apenas de investimentos em capacidade computacional, mas da capacidade de articular conhecimento, infraestrutura e uso em escala. Nesse arranjo, a academia ocupa uma posição estratégica, funcionando como elo entre ciência, tecnologia e inovação aplicada.
Ao colocar a rede federada de data centers e o papel das universidades no centro do debate, a proposta brasileira sinaliza uma tentativa de construir esse caminho. O desafio está em transformar essa agenda em política estruturada, capaz de integrar diferentes atores e criar um ambiente propício ao desenvolvimento de inteligência artificial no país, mesmo em um contexto de interdependência tecnológica global. Até o momento o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial é falho nessa discussão.
