A empresa estadunidense Elea vai investir US$ 550 milhões (R$ 2,8 bilhões) na primeira etapa do Rio AI City, um campus de data centers a ser instalado no Parque Olímpico do Rio de Janeiro (RJ). O anúncio foi feito nesta terça-feira (9) pelo prefeito Eduardo Cavaliere durante coletiva de imprensa no Web Summit Rio, o maior evento de tecnologia da América do Sul.
O projeto prevê capacidade para alcançar até 3,2 gigawatts de geração até 2032. Cavaliere apontou a combinação de ampla oferta de água, conectividade por cabos submarinos e capacidade de formar e atrair talentos locais como pilares do empreendimento.
Educação como parte da estratégia para formação de profissionais para data centers
O prefeito reforçou o investimento da prefeitura em educação voltada para STEM — sigla em inglês para Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática. Segundo ele, 312 escolas do município já contam com programas de robótica, programação e lógica desde os primeiros anos. “É preciso aprender matemática, mas também português, para executar bem os prompts”, disse.
Cavaliere também destacou crescimento de 12% nos anos iniciais do Ideb (Índice de Desenvolvimento da Educação Básica), conforme o relatório de 2024.
Instalações serão criadas no Parque Olímpico – Imagem: Diego Thomazini/iStock
Web Summit Rio cresce 20% ao ano
A coletiva contou com a presença de Paddy Cosgrove, fundador do Web Summit, que organiza cinco edições ao redor do mundo — em Lisboa (Portugal), Rio de Janeiro (RJ), Doha (Catar) e Vancouver (Canadá). No Brasil, o crescimento é de cerca de 20% ao ano desde a primeira edição, há quatro anos.
Para Cosgrove, o Rio percorre o mesmo caminho de Lisboa: “cidades que têm qualidade de vida, retêm e atraem talentos.” Ele afirmou ainda que o Rio é uma porta de entrada para a América Latina e registra interesse crescente de empresas chinesas. Nesta edição, cerca de 40 mil participantes de mais de 100 países devem circular pelo evento, cujo público principal é composto por investidores e empreendedores de startups.
Críticas ao Marco Legal da IA
No último painel do dia, Bruno Lewicki, head de políticas públicas da OpenAI, e o advogado especializado em tecnologia Ronaldo Lemos subiram ao palco principal;
Lewicki destacou a parceria da OpenAI com o TSE no desenvolvimento do Synth ID, protocolo para identificação de imagens geradas por IA. “Com a presença de novas tecnologias, teremos uma eleição de aprendizado mútuo”, afirmou;
Os dois criticaram a tramitação do PL 2338/2023, o Marco Legal da Inteligência Artificial no Brasil;
Lemos foi direto: “Copiamos a lei europeia de 2019, que já foi toda modificada. Somos o país que criou o Marco Civil da Internet. Não precisamos copiar ninguém“;
Ao encerrar sua participação, o advogado defendeu a adoção de modelos open source e provocou os presentes. “Precisamos de regulamentação no Brasil para não depender da OpenAI. O Brasil tem desenvolvedores incríveis.”
A OpenAI começou a semana com um movimento que pode mudar sua posição na corrida da inteligência artificial. Na segunda-feira (8), a desenvolvedora do ChatGPT oficializou um pedido de oferta pública inicial (IPO), primeiro passo para abrir capital e vender ações nas bolsas de valores.
Segundo o The New York Times, o pedido foi confidencial e a OpenAI ainda não decidiu quando oficialmente abrirá capital. Em comunicado enviado ao site, a companhia afirmou que “pode demorar um pouco, porque há coisas que queremos fazer que provavelmente são mais fáceis como empresa privada”.
A desenvolvedora não é a única em busca de um IPO. A rival Anthropic e a SpaceX também caminham para entrar na bolsa ainda este ano. No entanto, há riscos, principalmente considerando que a criadora do ChatGPT ainda não se tornou lucrativa.
Ao mesmo tempo, ao se abrir para o mercado, a empresa consegue captar financiamento para evoluir ainda mais na corrida da IA, à medida que rivais começam a se tornar importantes nesse setor.
O Olhar Digital mergulhou no que está por trás do IPO da OpenAI, qual deve ser o impacto para a empresa e para o mercado, e se o usuário final do ChatGPT precisa se preocupar.
OpenAI deu o primeiro passo em busca do IPO – Imagem: Melnikov Dmitriy/Shutterstock
ChatGPT foi o pontapé da corrida das IAs
A corrida das IAs é, basicamente, a disputa entre empresas do setor de tecnologia para apresentar ferramentas cada vez mais avançadas de inteligência artificial.
Tudo começou em novembro de 2022, quando o ChatGPT foi lançado pela OpenAI.
Na época, a desenvolvedora era uma empresa de pesquisa em IA respeitada no meio tecnológico (inclusive tendo recebido investimentos da Microsoft), mas desconhecida pelo público. A companhia operava através de uma fundação sem fins lucrativos, que controlava uma subsidiária de “lucro limitado”, criada especificamente para captar investimentos e financiar pesquisas.
Os modelos de linguagem também eram limitados em comparação ao que temos hoje. O ChatGPT foi lançado com o GPT-3.5. Desde então, os modelos ficaram mais confiáveis, multimodais (com capacidade para entender texto, áudio e imagens) e fáceis de usar, incluindo melhorias para conversas em linguagem natural.
Atualmente, estamos no GPT-5.5, que consegue operar computadores e realizar tarefas de forma autônoma, incluindo pesquisas online, análise de dados complexos e explorar diferentes ferramentas.
Voltando a 2022. A inteligência artificial generativa já existia. O diferencial do ChatGPT foi levar a tecnologia a usuários que nunca haviam entrado em contato com ela antes – e tudo de forma simples, em uma linguagem conversacional, sem necessidade de prompts elaborados ou conhecimento de programação.
Naquele momento, outras empresas de tecnologia perceberam que precisavam agir se não quisessem ficar para trás no setor. E a corrida começou: big techs como Microsoft, Google, Meta e Apple, e startups como Anthropic e Perplexity, passaram a correr atrás do prejuízo e desenvolveram suas próprias IAs.
Atualmente, o mesmo setor já está em outra fase, em que a tecnologia não é necessariamente o mais importante. Ao Olhar Digital, Olívia Flôres de Brás, CEO da Magno Investimentos, defendeu que a corrida deixou de ser meramente tecnológica e virou uma disputa por capital. Isso porque o treinamento de modelos avançados exige investimentos – algo que as big techs conseguem financiar por muitos anos.
Já OpenAI e Anthropic, ambas startups, precisam se virar. É aí que entra o IPO. Segundo Flôres, a oferta pública inicial é uma forma de obter financiamento permanente para sustentar o crescimento, as pesquisas, aquisições e expansão global que permitem que as empresas se mantenham relevantes no setor.
O mercado está descobrindo que a inteligência artificial não é só uma revolução tecnológica. É também uma revolução financeira. A próxima disputa entre grandes empresas de IA não vai ser vencida pelos melhores algoritmos. Vai ser vencida por quem vai conseguir financiar mais a evolução mais rápido e por mais tempo.
Olívia Flôres de Brás, CEO da Magno Investimentos
Mas, antes de chegar lá, a OpenAI teve que mudar.
IPO virou uma forma de garantir financiamento para sustentar avanços da corrida de IA – Imagem: jackpress / Shutterstock
A empresa foi fundada em 2015 como uma organização sem fins lucrativos, com a missão de fazer com que a inteligência artificial beneficiasse a humanidade. Em 2019, veio a subsidiária com fins lucrativos.
Mais recentemente, em outubro de 2025, a desenvolvedora anunciou uma nova estrutura:
A organização sem fins lucrativos é agora a OpenAI Foundation;
A entidade com fins lucrativos agora é uma corporação de benefício público chamada OpenAI Group PBC. Ao contrário de uma empresa tradicional, essa entidade é obrigada a promover a missão original e considerar os interesses de todas as partes envolvidas, sem visar apenas o lucro. A desenvolvedora defende que isso “garante que a missão e o sucesso comercial da empresa avancem juntos”;
A OpenAI Foundation controla o OpenAI Group;
Ambas organizações têm a mesma missão: “garantir que a inteligência artificial geral (AGI) possa beneficiar toda a humanidade”.
Ainda segundo a OpenAI, a capitalização permite “levantar capital e atrair e reter os talentos necessários para promover sua missão, ao mesmo tempo em que mantém a mais forte representação de uma governança orientada pela missão em todo o setor atualmente”.
A nova estrutura demorou mais de um ano para ser finalizada – e veio acompanhada de polêmicas.
Em 2024, Elon Musk, um dos cofundadores da desenvolvedora, moveu um processo acusando a empresa, o CEO Sam Altman e o presidente Greg Brockman (ambos também são cofundadores) de descumprirem o compromisso original da companhia, que previa que ela se manteria uma organização sem fins lucrativos e com uma missão filantrópica que beneficiaria a humanidade.
O bilionário queria uma indenização de US$ 150 bilhões e a destituição de Altman e Brockman de seus respectivos cargos de liderança. Ele também tentou reverter a conversão da OpenAI em empresa com fins lucrativos.
A desenvolvedora negou as acusações, defendendo que as ações de Musk foram motivadas pela rivalidade entre os executivos e para beneficiar a própria empresa de IA do bilionário, a xAI.
O julgamento conduzido este ano em tribunal na Califórnia, nos Estados Unidos, terminou em decisão favorável à desenvolvedora. O júri responsável decidiu pela rejeição da ação de Elon Musk, já que ele teria entrado com a ação judicial após o prazo de prescrição para apresentar essa reivindicação ter expirado.
No X, Musk prometeu recorrer. O Olhar Digital deu os detalhes sobre o desfecho do julgamento neste link.
Troca de farpas entre Altman (esquerda) e Musk (direita) é antiga – Imagem: FotoField/Shutterstock
Enfim, a bolsa de valores
Menos de um ano depois de mudar sua estrutura para permitir um braço com fins lucrativos, a OpenAI vai em busca do IPO.
Segundo o NYT, esta pode ser uma das maiores ofertas públicas da história de Wall Street. A empresa foi avaliada em US$ 730 bilhões em uma rodada privada de financiamento este ano, sem contar os valores captados em uma rodada mais recente, de por volta de US$ 122 bilhões.
De acordo com Olívia Flôres de Brás, o IPO da OpenAI é um momento muito relevante para o mercado de tecnologia nesta década.
Estamos falando da primeira oportunidade para que os investidores realmente possam participar ativamente e diretamente do crescimento que colocou a inteligência artificial no centro de uma economia global.
Olívia Flôres de Brás, CEO da Magno Investimentos
Para ela, a abertura do capital é “uma arma muito competitiva” na corrida de IA.
Mas isso vem acompanhado de desafios.
Mesmo com o valor em alta, a companhia ainda enfrenta uma questão importante: a lucratividade. Ao mesmo tempo que espera gastar US$ 115 bilhões nos próximos quatro anos, divulgou ganhos de cerca de US$ 13 bilhões no ano passado, impulsionados principalmente pela venda de anúncios no ChatGPT e da venda de pacotes de produtos de IA para companhias. Ou seja, a conta não fecha.
Flôres acredita que isso não é um impeditivo. Ela lembrou que, em outras oportunidades, o mercado também financiou empresas que permaneceram anos sem registrar lucro, apenas pela posição de mercado dominante. “A questão central é a capacidade da OpenAI de transformar essa liderança tecnológica em geração sustentável de caixa”, defendeu.
Se por um lado a desenvolvedora garante financiamento constante e mais visibilidade, por outro também deve ser mais cobrada. A executiva explica que aberturas de capital deixam as companhias mais pressionadas para registrar resultados positivos, além de a OpenAI possivelmente perder a flexibilidade que tem enquanto empresa privada.
Para o usuário, o que muda com o IPO da OpenAI?
O movimento da OpenAI em direção à bolsa de valores não deve afetar apenas o mercado.
O IPO coloca mais pressão para a empresa ter crescimento e rentabilidade. Olívia Flôres de Brás defende que isso deve levar a desenvolvedora a realizar mudanças na estratégia comercial, algo que pode afetar os usuários finais dos produtos – como o ChatGPT.
Quando você acelera iniciativas de monetização, você amplia a oferta de planos corporativos, você vai ter que criar novos produtos, que expandir serviços voltados para as empresas. A estratégia de longo prazo provavelmente vai continuar sendo ampliar a base de usuários e ter uma consolidação de sistema, além do crescimento e desenvolvimento de tudo o que permeia a inteligência artificial. Mas o desafio será equilibrar o crescimento financeiro com a adoção de larga escala.
Olívia Flôres de Brás, CEO da Magno Investimentos
Mesmo com crescimento, OpenAI ainda não chegou à lucratividade – Imagem: Mehaniq/Shutterstock
O volume supera com folga os US$ 75 bilhões que a companhia pretendia levantar, e a procura estaria entre três e quatro vezes acima do tamanho planejado da oferta.
A Anthropic, rival da OpenAI, é outra que quer entrar na bolsa de valores. No início deste mês, a desenvolvedora também protocolou de forma confidencial seu pedido junto ao órgão regulador do mercado financeiro nos Estados Unidos.
Para Flôres, a ‘onda’ recente de IPOs em empresas de tecnologia tem motivo:
O primeiro deles é que a inteligência artificial inaugurou um novo ciclo de investimentos globais. Ela comparou esse momento ao da chegada da internet e dos smartphones;
O segundo é que o mercado voltou a se interessar por empresas com potencial de crescimento, após longos anos de juros elevados e investimentos restritos;
O terceiro é que muitas empresas precisam de volumes muito grandes de capital. Quando as rodadas de financiamento privadas passam a ser insuficientes, vem o IPO. Trata-se da “forma natural de financiar a próxima fase dessas expansões”.
Vale lembrar que o pedido é apenas o primeiro passo para entrar na bolsa de valores. Nenhuma das três empresas concluiu o processo.
A indústria de inteligência artificial começa a enfrentar uma possível virada estrutural. A disputa, antes centrada em quais sistemas entregam maior capacidade, passa a considerar se modelos mais simples e baratos podem executar as mesmas funções com eficiência semelhante.
Esse movimento surge em meio ao aumento dos custos de operação e ao interesse crescente de empresas em reduzir gastos com inferência. A mudança abre espaço para uma reavaliação do padrão dominante de desenvolvimento de IA, conforme publicou o TechCrunch.
Projeções citadas por executivos do setor indicam que a maior parte das tarefas pode migrar para sistemas de menor custo nos próximos meses, mantendo apenas uma fração dos processos em modelos de última geração.
Mudança no eixo econômico da inteligência artificial
Claude Mythos da Anthropic – Imagem: Photo For Everything/Shutterstock
O setor de inteligência artificial vive uma transição impulsionada por pressões financeiras e pela busca por eficiência. A lógica que predominou até agora se baseava na ideia de que modelos maiores entregam sempre melhores resultados, justificando seu uso quase exclusivo em aplicações corporativas.
Segundo Brian Armstrong, cofundador da Coinbase, há uma expectativa de que a demanda por processamento de inteligência continue elevada, mas distribuída de forma distinta. Ele avalia que grande parte das tarefas poderá ser executada por sistemas muito mais baratos, enquanto uma parcela menor exigirá modelos avançados.
Testes recentes citados no setor indicam que empresas já conseguem substituir parte do processamento por alternativas menores sem perda relevante de qualidade. Em um experimento envolvendo a ferramenta jurídica Harvey e a plataforma Fireworks AI, houve redução significativa de custos operacionais ao combinar diferentes modelos e direcionar apenas tarefas mais complexas para sistemas avançados.
Google anunciou nova era do Gemini no I/O 2026 – Imagem: arda savasciogullari/Shutterstock
Em entrevista ao TechCrunch, Gabe Pereyra, cofundador da Harvey, disse que a noção de qualidade também está mudando dentro desse cenário. Ele aponta que o conceito deixa de estar associado apenas ao uso do modelo mais poderoso e passa a considerar eficiência e adequação da resposta ao custo envolvido.
A discussão também envolve a competição entre diferentes tipos de modelos no mercado. Sistemas proprietários e de código aberto entram em uma disputa de preços, enquanto versões menores de grandes laboratórios passam a competir diretamente com alternativas externas mais baratas.
Esse deslocamento ocorre após um período em que o setor priorizou o aumento de escala e capacidade computacional, impulsionado por investimentos elevados. Com a redução gradual de subsídios e a pressão por rentabilidade, empresas passam a reconsiderar o volume de recursos necessário para cada tarefa.
Analistas do setor indicam ainda que não há consenso sobre a velocidade dessa transição. Parte das organizações pode optar por reduzir o número de chamadas aos sistemas de IA ou limitar o uso de contexto, enquanto outras podem abandonar aplicações consideradas menos eficientes.
A nova Siri com IA apresentada pela Apple pode acabar ficando de fora de muitos iPhones ainda em uso. Segundo análise do Morgan Stanley, limitações de hardware devem restringir os recursos mais avançados da assistente virtual em aparelhos antigos.
O relatório aponta que bilhões de dispositivos não possuem capacidade técnica para rodar todas as ferramentas do Apple Intelligence, principal aposta da Apple para acompanhar rivais como ChatGPT e Gemini, explica a Reuters.
Apple aposta em inteligência artificial no iPhone, mas exigências técnicas limitam compatibilidade. Imagem: bluestork/Shutterstock – Imagem: bluestork/Shutterstock
Siri turbinada não chegará para todos
A reformulação da Siri foi um dos principais anúncios da Conferência Mundial de Desenvolvedores (WWDC) da Apple. A empresa quer transformar sua assistente virtual em uma plataforma mais avançada de IA para acompanhar ferramentas como ChatGPT, Gemini e Claude.
O problema é que boa parte dos aparelhos ainda em uso não tem hardware potente o bastante para executar os novos recursos.
Os dados do Morgan Stanley indicam que mais de 850 milhões de iPhones não conseguem rodar sequer consultas básicas do Apple Intelligence. Quando o assunto são as funções mais avançadas da nova Siri, o número sobe ainda mais: mais de 1,3 bilhão de aparelhos ficariam de fora.
De acordo com a Apple, os recursos da Siri AI estão disponíveis apenas para:
iPhone 15 Pro;
iPhone 15 Pro Max;
linha iPhone 16 e modelos posteriores.
Isso significa que muitos usuários podem acabar sem acesso às principais novidades anunciadas pela empresa.
Apple Intelligence aposta no processamento direto no aparelho para executar tarefas de IA. Imagem: gguy/Shutterstock
O problema está no chip e na memória
A análise aponta que o principal gargalo está na arquitetura dos chips e na quantidade de memória disponível nos aparelhos.
Segundo a corretora, os recursos mais pesados da Siri exigem 12 GB de memória unificada por causa do grande volume de processamento feito diretamente no dispositivo.
O Apple Intelligence aposta justamente nesse processamento realizado no próprio aparelho, sem depender totalmente da nuvem.
E isso aumenta bastante a exigência sobre o hardware dos dispositivos.
Na avaliação do Morgan Stanley, vender novos aparelhos apenas com base em software pode ser um desafio, mesmo em um momento em que recursos de IA se tornaram um dos principais motivos para consumidores trocarem de smartphone.
Apple quer aproximar a Siri de rivais como ChatGPT, Gemini e Claude com nova plataforma de IA. Imagem: Ascannio/Shutterstock – Imagem: Ascannio/Shutterstock
Apple tenta acompanhar rivais da IA
A reformulação da Siri mostra a tentativa da Apple de avançar no mercado de inteligência artificial, hoje dominado por plataformas já bastante populares.
A Anthropic lançou hoje o Claude Fable 5, seu modelo de inteligência artificial mais avançado disponível ao público geral. Segundo comunicado oficial, ele supera qualquer versão anterior da empresa em benchmarks de capacidade.
De meses para um dia
A Stripe relatou que o Fable 5 comprimiu meses de engenharia em dias. Em uma base de código Ruby com 50 milhões de linhas, o modelo concluiu uma migração completa em um dia. O mesmo trabalho exigiria uma equipe inteira por mais de dois meses.
No benchmark FrontierCode da Cognition, que testa qualidade de código em produção, o Fable 5 obteve a maior pontuação entre os modelos de fronteira.
Finanças e visão
No benchmark financeiro da Hebbia para raciocínio de nível sênior, o Fable 5 alcançou a pontuação mais alta entre todos os modelos testados. A IMC afirmou que o modelo acertou praticamente todas as avaliações de análise de negociação.
Em tarefas visuais, o modelo reconstruiu o código-fonte de um aplicativo web a partir de capturas de tela, sem ferramentas auxiliares.
Segurança com fallback automático
O Fable 5 inclui classificadores de segurança. Quando uma consulta envolve cibersegurança, biologia ou química, o sistema redireciona automaticamente para o Claude Opus 4.8. O usuário é informado sempre que isso ocorre.
Segundo a Anthropic, menos de 5% das sessões acionam o redirecionamento.
Ciência: dez vezes mais rápido
Na área de design de medicamentos, o Mythos 5 (versão sem restrições para parceiros selecionados) acelerou etapas do processo em cerca de dez vezes.
Em pesquisa de genômica, o modelo treinou um sistema que superou um modelo publicado na revista Science, sendo 100 vezes menor.
Preço e disponibilidade
O Claude Fable 5 está disponível hoje. O preço é de US$ 10 por milhão de tokens de entrada e US$ 50 por saída – menos da metade do Claude Mythos Preview.
Nos planos Pro, Max, Team e Enterprise, o acesso está incluído sem custo adicional até 22 de junho. Após essa data, o uso exigirá créditos.
Nesta terça-feira (09), as autoridades de Taipei (Taiwan) estudam a possibilidade de aplicar um endurecimento significativo nas regras de exportação de chips de inteligência artificial para a China. A iniciativa busca aproximar o regime local das restrições já adotadas pelos Estados Unidos.
O movimento ocorre em meio à pressão de aliados ocidentais e à preocupação crescente com o uso estratégico desses semicondutores por Pequim (China).
Endurecimento regulatório e alinhamento internacional
Imagem: YAO23/Shutterstock
O pacote em discussão prevê ampliar o alcance das restrições, alcançando não apenas empresas já listadas em sanções, mas também todos os compradores localizados na China. A proposta inclui ainda a criação de instrumentos legais mais robustos para punir exportações irregulares dentro do território taiwanês.
Entre os pontos analisados está a possibilidade de transformar a exportação não autorizada de chips de IA em crime, ampliando o poder de investigação e punição das autoridades locais. O debate também envolve a definição de limites técnicos de processamento para determinar quais chips seriam bloqueados nas vendas.
Segundo as informações disponíveis na Bloomberg, a discussão faz parte de tratativas mais amplas com os Estados Unidos, que já impõem desde 2022 restrições à venda de semicondutores avançados a empresas chinesas sem autorização específica de Washington.
Pressão externa, investigações e impacto no setor
Imagem: Tomas Ragina/Shutterstock
O contexto do endurecimento regulatório inclui preocupações sobre a transferência indireta de tecnologia por meio de empresas intermediárias e subsidiárias estrangeiras. Autoridades dos Estados Unidos têm buscado fechar brechas que permitiriam o acesso de companhias chinesas a chips avançados fora do território chinês.
Além disso, parlamentares norte-americanos enviaram um apelo recente a órgãos reguladores pedindo ações mais diretas contra práticas de aquisição via subsidiárias de empresas chinesas, envolvendo fabricantes como a TSMC.
No mercado, as ações da TSMC apresentaram oscilações após a divulgação das discussões, refletindo a sensibilidade do setor a possíveis mudanças nas regras de exportação e no fluxo global de semicondutores.
O primeiro data center subaquático do mundo alimentado por energia eólica offshore começou a operar em maio na costa de Xangai.
Segundo o the Guardian, o projeto, chamado Shanghai Lingang Undersea Datacentre Demonstration Project, é resultado de uma parceria entre a HiCloud Technology e a China Communications Construction, empresa estatal chinesa.
Projeto Shanghai Lingang marca novo passo da China ao integrar data centers submersos e energia renovável em uma única infraestrutura digital. Imagem: superbeststock/Shutterstock
Um data center no fundo do mar
A instalação fica submersa a cerca de 10 metros de profundidade e a mais de 10 quilômetros da costa de Xangai. Com capacidade de 24 megawatts, o complexo é alimentado por energia gerada em um parque eólico offshore próximo. A operação combina tecnologia de uma empresa privada com a estrutura de uma estatal chinesa, em uma das regiões de livre comércio de alta tecnologia do leste de Xangai, próxima inclusive a uma gigafábrica da Tesla.
A instalação reúne características técnicas que ajudam a definir sua escala e operação:
localização submersa a 10 metros de profundidade
distância de mais de 10 km da costa de Xangai
capacidade de 24 megawatts
alimentação por energia eólica offshore
operação conjunta entre empresa privada e estatal
Sistema reduz consumo de energia em mais de um quinto em relação a instalações em terra, graças ao resfriamento natural da água do mar. Imagem: Matt Hardy/Unsplash – (Reprodução: Matt Hardy/Unsplash)
Como o mar ajuda a reduzir consumo de energia
O principal diferencial do projeto está na eficiência energética. Segundo autoridades chinesas, o data center consome cerca de um quinto menos de energia do que estruturas equivalentes em terra.
Isso acontece porque a própria água do mar ajuda a resfriar os servidores, reduzindo a necessidade de sistemas tradicionais de refrigeração. Em instalações convencionais, entre 25% e 40% da eletricidade é usada apenas para manter os equipamentos em temperatura segura.
Além disso, o uso de água doce também é reduzido. Esse ponto ganhou destaque diante de alertas recentes sobre o crescimento da demanda hídrica dos data centers no mundo, que pode atingir níveis bilionários até 2030.
IA e a corrida por infraestrutura mais eficiente
O avanço da inteligência artificial tem pressionado governos e empresas a expandirem rapidamente suas infraestruturas digitais. Nesse cenário, data centers se tornaram peças centrais, mas também altamente criticadas pelo consumo de energia e água.
A China já vem tratando a IA como prioridade estratégica e tem acelerado investimentos em infraestrutura de computação e energia limpa. O projeto subaquático surge justamente dentro dessa lógica de buscar alternativas mais eficientes para sustentar o crescimento do setor.
Projeto em Xangai combina data center subaquático e energia eólica offshore para criar infraestrutura digital mais eficiente e sustentável Imagem: MaxNoz/Shutterstock
Experimentos anteriores e disputa tecnológica
A HiCloud já havia lançado, em 2023, o primeiro data center subaquático comercial do mundo, em Hainan, no sul da China. A diferença agora é que o projeto de Xangai é o primeiro a operar com energia eólica offshore integrada.
A ideia de data centers submersos não é exclusiva da China. Em 2018, a Microsoft realizou testes na Escócia, em um projeto experimental nas Ilhas Orkney. O objetivo era avaliar eficiência e durabilidade, mas a iniciativa não avançou para escala comercial.
Para o pesquisador Hanjiang Dong, da Universidade Politécnica de Hong Kong, a diferença está na estratégia. Ele afirma que a Microsoft avançou na prova de conceito, enquanto a China conseguiu acelerar a aplicação prática ao combinar indústria, demanda e apoio político.
Investimento bilionário e riscos ambientais
O projeto de Xangai recebeu investimento de cerca de 1,6 bilhão de yuans (aproximadamente £177 milhões), segundo autoridades chinesas. O país também tem ampliado sua política de incentivo à infraestrutura de inteligência artificial, com foco em energia limpa e expansão de data centers.
Apesar dos avanços, especialistas alertam para possíveis impactos ambientais. Entre os riscos estão alterações locais na temperatura da água e perturbações em sedimentos marinhos, ainda que considerados controláveis.
Um data center subaquático provavelmente é uma boa ideia. Embora o resfriamento com água do mar resulte em alguns aumentos localizados de temperatura, estes não serão generalizados.
Rick Stafford, professor da Universidade de Bournemouth, ao the Guardian.
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A inteligência artificial está desencadeando uma corrida global por data centers. Na avaliação de Luciano França, sócio-fundador e gestor da Paramis Avantgarde Asset Management, os principais beneficiados na Bolsa brasileira podem não ser empresas de tecnologia, mas companhias que fornecem os insumos essenciais para essa infraestrutura: energia, transmissão elétrica, equipamentos industriais e até água. […]
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Insight Studio Mestre: Esta notícia reflete tendências que podem impactar diretamente o seu modelo de negócio digital.
O governo chinês prepara um plano de investimento de cerca de 2 trilhões de yuans — equivalente a US$ 295 bilhões (cerca de R$ 1,62 trilhão) — para construir data centers de inteligência artificial em todo o país ao longo dos próximos cinco anos.
A iniciativa faz parte de uma estratégia mais ampla de Pequim para fortalecer sua indústria de IA e reduzir a distância em relação aos Estados Unidos nessa corrida tecnológica, explica a Reuters.
Disputa entre China e EUA se intensifica na corrida global pela liderança em inteligência artificial e infraestrutura digital. Imagem: Junayed graphics/Shutterstock – Imagem: Junayed graphics/Shutterstock
China aposta pesado em data centers de IA
No centro da estratégia chinesa está a criação de uma rede nacional de data centers. A ideia é distribuir centros de computação por diferentes regiões do país, formando uma base sólida para treinar e operar modelos de inteligência artificial em grande escala.
Segundo a Bloomberg News, a Comissão Nacional de Desenvolvimento e Reforma é uma das principais responsáveis por estruturar a iniciativa, que ainda está em fase inicial e pode passar por ajustes. O foco é garantir capacidade computacional suficiente para sustentar aplicações avançadas de IA e outras tecnologias emergentes.
Entre os principais pontos da estratégia estão:
expansão de data centers em escala nacional
interconexão entre centros de computação
uso prioritário de fornecedores locais
fortalecimento da infraestrutura estatal de tecnologia
suporte a aplicações avançadas de IA e automação
Pelo menos 80% dos componentes, incluindo chips de IA, devem vir de fornecedores locais como a Huawei Technologies. Imagem: THINK A / Shutterstock – Imagem: THINK A / Shutterstock
Rede nacional interconectada e controle estatal
Mais do que construir estruturas isoladas, a proposta é integrar os data centers em uma malha conectada. Empresas estatais como China Mobile e China Telecom devem ficar responsáveis por operar boa parte dessa infraestrutura, garantindo tanto conectividade quanto controle operacional.
Além disso, ganha destaque a prioridade dada à tecnologia doméstica. A expectativa é de que pelo menos 80% dos componentes utilizados — incluindo chips de IA — venham de empresas locais, como a Huawei. Com isso, o país busca reduzir a dependência de gigantes estrangeiras como Nvidia e AMD, que podem ficar fora desse ecossistema.
Esse movimento não é isolado. Ele segue diretrizes anteriores do governo chinês, que já vinha incentivando projetos financiados com recursos públicos a adotarem chips produzidos no país. Na prática, a estratégia reforça a busca por autossuficiência tecnológica em um setor considerado crítico para o futuro econômico.
De acordo com a reportagem, grandes empresas de tecnologia dos Estados Unidos devem investir mais de US$ 700 bilhões apenas este ano para impulsionar seus próprios sistemas e infraestruturas.
Esse contraste ajuda a dimensionar a disputa entre as duas maiores economias do mundo. De um lado, os EUA seguem apostando em gigantes privados e inovação acelerada. Do outro, a China aposta em planejamento estatal de longo prazo e na integração nacional da sua infraestrutura tecnológica.
A inteligência artificial já virou rotina em grandes empresas, mas ainda está longe da revolução prometida por seus maiores entusiastas. Especialistas dizem que a transformação deve acontecer, só que em um ritmo bem mais lento do que muita gente imaginava.
Mesmo com investimentos bilionários e ferramentas cada vez mais populares, obstáculos humanos, técnicos e organizacionais ainda dificultam uma adoção mais profunda da IA no mercado, afirma o The Wall Street Journal.
IA funciona muito bem em tarefas técnicas, mas ainda tropeça em contexto humano e decisões subjetivas. Imagem: Frame Stock Footage / Shutterstock – Imagem: Frame Stock Footage / Shutterstock
IA já está nas empresas — mas ainda sem grande revolução
Pouco mais de três anos após o lançamento do ChatGPT, a inteligência artificial já aparece em quase todos os ambientes corporativos. Funcionários usam IA para resumir reuniões, escrever e-mails, montar apresentações e acelerar tarefas repetitivas.
Na prática, porém, a revolução prometida ainda não apareceu nos números da economia. Os ganhos existem, mas ainda não provocaram mudanças claras na produtividade de forma ampla.
Pesquisas citadas no texto mostram que executivos planejam aumentar os investimentos em IA nos próximos anos. Um estudo da Wharton apontou que três quartos dos 801 executivos entrevistados disseram ter obtido retorno positivo com ferramentas de inteligência artificial.
Os avanços aparecem em diferentes áreas:
Varejistas usam IA para ajustar preços em tempo real;
Fabricantes aplicam visão computacional para detectar defeitos;
Empresas financeiras utilizam IA para analisar pesquisas e investimentos;
Ferramentas de programação já escrevem códigos a partir de comandos simples.
“Dizer que estamos presos no modo piloto é uma ideia ultrapassada e errada”, afirmou Ethan Mollick, professor da Wharton que pesquisa a adoção de IA nas empresas.
Muitas empresas ainda enfrentam dificuldades para integrar inteligência artificial no dia a dia. Imagem: Miha Creative/Shutterstock
O maior problema talvez nem seja a tecnologia
Apesar do avanço impressionante, a IA ainda tropeça em situações relativamente comuns. Pesquisadores chamam isso de “fronteira irregular”: em alguns casos, os sistemas funcionam muito bem; em outros, erram de maneira surpreendente.
Segundo o texto, a IA funciona muito bem em atividades estruturadas, como programação, revisão de documentos jurídicos e análises financeiras. Já tarefas mais subjetivas continuam sendo um problema.
A tecnologia ainda esbarra em contexto humano, interpretação social, regras informais e decisões baseadas em experiência prática. E é justamente aí que muitas empresas encontram dificuldades reais para integrar a IA no dia a dia.
“Seja você um CEO, um gerente, um jornalista, um professor ou um operário da construção civil, vejo suas habilidades como algo que vai além do que a IA pode realizar”, disse Daron Acemoglu, economista do MIT e vencedor do Prêmio Nobel.
Mas os problemas não param na tecnologia. Outro obstáculo importante é a própria resistência das empresas e dos funcionários. Muitos trabalhadores temem estar ajudando a treinar sistemas que podem substituir seus empregos no futuro.
Trabalhadores temem ajudar a treinar sistemas que podem substituir empregos no futuro. Imagem: Taris Tonsa/Shutterstock – Imagem: Taris Tonsa/Shutterstock
A transformação pode levar anos
O texto compara o atual momento da IA com outras revoluções tecnológicas do passado. A eletricidade levou décadas para impactar a produtividade econômica de forma clara. A internet também demorou mais de uma década para transformar empresas e mercados em larga escala.
Leva tempo, em escala humana, para realmente transformar as organizações e desbloquear grandes mudanças.
James Landay, codiretor do Instituto Stanford de Inteligência Artificial Centrada no Ser Humano, ao The Wall Street Journal.
Segundo ele, a adaptação das empresas exige mudanças profundas em processos, cultura e organização interna.
A IA deve transformar muita coisa nos próximos anos. Mas, olhando para o cenário atual, a mudança parece menos imediata do que o mercado imaginava quando o ChatGPT explodiu.
