Introdução: o alerta de Andrew Feldman sobre políticas e competitividade
O debate sobre quem liderará a próxima etapa da inteligência artificial (IA) é central para decisões econômicas, de segurança e de política industrial. Em reportagem do Business Insider, Andrew Feldman, CEO da Cerebras, afirmou que as políticas públicas fragmentadas dos Estados Unidos estão retardando o avanço do país na corrida por IA, enquanto a abordagem centralizada da China favorece a rápida consolidação de capacidade computacional em larga escala (GRIFFITHS, 2025). Feldman ressaltou, em especial, como a política chinesa permitiu “standing up ‘vast amounts of power'” para treinar modelos de grande escala, apontando diretamente para a importância da infraestrutura energética e de data centers na disputa global por liderança em IA (GRIFFITHS, 2025).
Este artigo explora, de forma aprofundada e técnica, as razões por trás desse diagnóstico, as implicações para o ecossistema de hardware e software de IA, e as possíveis respostas de política pública que podem ajudar os Estados Unidos a restabelecer vantagem competitiva. A análise combina a declaração pública de Feldman com contexto técnico sobre chips de IA, infraestrutura energética, cadeias de suprimento e opções estratégicas de intervenção estatal.
Quem é a Cerebras e por que seus chips importam
A Cerebras é conhecida pelo desenvolvimento de processadores massivos para cargas de trabalho de IA — os chamados wafer-scale engines — que rompem com a arquitetura tradicional de múltiplos chips colocados em cluster. Esses chips de grande porte prometem reduzir latência, aumentar eficiência energética e acelerar treinamento de modelos de deep learning. A dimensão física e energética desses processadores coloca-os no centro da discussão sobre infraestrutura: não basta projetar chips inovadores; é preciso dispor de data centers capazes de fornecer energia, resfriamento e conectividade à altura (GRIFFITHS, 2025).
Segundo a reportagem, a presença física e exigências de energia dos dispositivos de alto desempenho da Cerebras ilustram o desafio mais amplo: a corrida por IA não é apenas de algoritmos, mas de construção e operação de infraestrutura de computação em escala (GRIFFITHS, 2025). Feldman usa esse ponto para destacar a diferença entre ambientes regulatórios e de investimento que aceleram ou atrasam a instalação de “vastas quantidades de power” necessárias para treinar modelos muito grandes.
Políticas fragmentadas nos EUA: características e efeitos
As políticas que Feldman chama de “patchwork” caracterizam-se por:
– Regulação descentralizada entre estados, agências federais e entidades setoriais, gerando complexidade e incerteza para investidores e operadores de data centers.
– Normas ambientais e de uso de energia que variam regionalmente, afetando prazos e custos para instalações de grande porte.
– Tomadas de decisão reativas e sectorizadas, em vez de uma estratégia nacional integrada para IA e infraestrutura crítica.
– Barreiras administrativas para expansão de infraestrutura de energia e para a construção de novos centros de dados, incluindo aprovações ambientais, linhas de transmissão, e licenças locais.
O efeito líquido, segundo Feldman e analistas do setor, é que empresas que necessitam escalar rapidamente esbarram em processos longos de licenciamento, incertezas regulatórias e falta de coordenação entre política industrial e energética (GRIFFITHS, 2025). Isso tende a elevar custos, alongar prazos e desincentivar investimentos massivos necessários para treinar e operar os maiores modelos de IA.
A vantagem chinesa: centralização e velocidade de implantação
Ao contrário do cenário fragmentado descrito para os EUA, a China tem adotado políticas centralizadas e direcionadas que facilitam investimentos coordenados em infraestrutura digital e energética. Feldman observa que a política centralizada chinesa “has fueled its advantage in standing up ‘vast amounts of power'” (GRIFFITHS, 2025). Esse modo de ação inclui:
– Planejamento centralizado para construção de grandes clusters de data centers e instalações de computação de alto desempenho.
– Mobilização de investimentos públicos e privados alinhados por metas nacionais de tecnologia.
– Priorização de construção de capacidade elétrica e de linhas de transmissão destinadas a suportar grandes polos de computação.
– Menor fragmentação regulatória entre províncias e um ritmo mais rápido de implementação de projetos estratégicos.
A consequência é a possibilidade de erguer, em intervalo reduzido, parques de computação com elevada densidade energética, necessários para o treinamento de modelos que demandam milhões de GPU/TPU-hours ou arquiteturas alternativas massivas, como os wafer-scale engines.
Energia, resfriamento e infraestrutura: o verdadeiro gargalo da corrida por IA
Os grandes modelos de IA exigem computação intensiva e, por consequência, consumo energético significativo. O desafio não é apenas dispor de energia, mas fazê-lo de maneira sustentável, confiável e economicamente viável. Aspectos críticos:
– Capacidade de geração e transmissão: grandes instalações exigem acesso confiável a capacidade elétrica de alta densidade. Em muitos locais dos EUA, a expansão de linhas de transmissão ou de subestações pode levar anos devido a processos regulatórios e oposição local.
– Resfriamento e eficiência: a eficiência energética e soluções de resfriamento (imersion cooling, data centers em localidades frias, uso de energia residual) são essenciais para reduzir custos operacionais e pegada ambiental.
– Conectividade e latência: a interconexão entre clusters, disponibilidade de fibra e roteamento de alta largura de banda influenciam a arquitetura de treinamentos distribuídos.
– Sustentabilidade e imagem pública: pressões por uso de energia renovável e emissões podem condicionar aprovações e parcerias, exigindo estratégias integradas de energia limpa.
Feldman destaca que a capacidade de “standing up vast amounts of power” não é apenas sobre gerar energia, mas sobre a habilidade administrativa e financeira de alinhar recursos para que a infraestrutura necessária seja construída com velocidade e escala (GRIFFITHS, 2025).
Relação entre hardware, software e políticas públicas
A performance de IA depende de uma cadeia que compreende design de chips, disponibilidade de silício, fabricação, integração de sistemas e operações em larga escala. Há pontos de intersecção onde políticas públicas influenciam diretamente:
– Incentivos à manufatura e P&D: incentivos fiscais e subsídios para empresas de semicondutores e centros de P&D podem acelerar desenvolvimento de hardware nacional e reduzir dependência externa.
– Políticas de importação/exportação: controles e restrições podem proteger segurança nacional, mas também criar incerteza para investimentos e parcerias.
– Normas ambientais e de uso da terra: regulamentos claros e previsíveis facilitam planejamento de data centers e instalações associadas.
– Programas de financiamento para infraestrutura crítica: apoio público para linhas de transmissão e centros de energia que atendam projetos de computação de larga escala.
A fragmentação das políticas norte-americanas muitas vezes traduz-se em decisões isoladas que não garantem um arranjo sistêmico entre setor energético, ciência de materiais, financiamento e regulação.
Impactos econômicos e estratégicos da desaceleração
O atraso na capacidade de implantar infraestrutura de IA tem efeitos cumulativos:
– Perda de atratividade de investimento: multinacionais e startups podem preferir jurisdições com menor atrito regulatório.
– Risco de deslocalização: atividades de ponta em IA, incluindo treinamento e operações, podem migrar para países com melhor coordenação política.
– Fragilidade da cadeia de inovação: se a capacidade de testar e escalar modelos de grande porte estiver limitada, o desenvolvimento de aplicações avançadas e de nicho pode ser prejudicado.
– Implicações de segurança nacional: vantagem estratégica em IA tem correlações diretas com capacidades de defesa, inteligência e cibersegurança.
A curto e médio prazo, países que conseguem mobilizar recursos para construir e operar grandes infraestruturas de IA terão vantagem competitiva em pesquisa aplicada e comercialização de soluções.
Propostas de política recomendadas para retomar competitividade
A partir das críticas de Feldman e de análises setoriais, algumas medidas concretas emergem como sugestão para formuladores de política:
– Estruturar uma estratégia nacional de IA que integre energia, infraestrutura digital, educação e incentivos à indústria. Essa estratégia deve estabelecer metas claras de curto, médio e longo prazo.
– Facilitar projetos piloto de “clusters” de computação de alta densidade com processos regulatórios acelerados e condicionados a padrões ambientais e de governança.
– Investir em modernização da rede elétrica e em projetos de transmissão que atendam demandas específicas de data centers, incluindo parcerias público-privadas.
– Oferecer incentivos fiscais e financiamento para P&D em hardware de IA, fabricação avançada e tecnologias de resfriamento eficientes.
– Harmonizar normas entre estados e agências para reduzir o “custo de fricção” regulatório que afeta prazos de construção e operação.
– Promover parcerias entre universidades, centros de pesquisa e indústria para acelerar transferência tecnológica e formação de mão de obra qualificada.
– Definir políticas de sustentabilidade energética que combinem uso de renováveis com mecanismos de compensação e eficiência operacional.
Essas propostas não eliminam riscos políticos ou ambientais, mas ajudam a criar um quadro previsível que atrai investimentos e permite escalar capacidade de forma responsável.
Riscos e considerações éticas na centralização de infraestrutura
Ainda que a centralização ajude a acelerar implantação, há riscos associados que precisam ser geridos:
– Concentração de poder: grandes fundos e instalações centralizadas podem levar à concentração excessiva de controle sobre infraestrutura crítica.
– Privacidade e governança: mais capacidade computacional centralizada pode aumentar preocupações sobre uso de dados e centralização de modelos com potenciais vieses.
– Dependência estratégica: concentrar infraestrutura em regiões específicas ou sob pares geopolíticos pode criar vulnerabilidades.
– Impacto ambiental: expansão de consumo energético sem contrapartidas sustentáveis pode causar danos e gerar oposição social.
Uma estratégia equilibrada deve incluir mecanismos de transparência, governança de dados, diversificação e políticas ambientais robustas.
O papel das empresas de hardware: inovação e pressão por política coerente
Empresas como a Cerebras, que desenvolvem arquiteturas diferenciadas de hardware, atuam em duas frentes: inovam a pilha tecnológica e pressionam por um ecossistema que permita a concretização dessas inovações em escala. Feldman, ao destacar a limitação regulatória, enfatiza que inovação de produto perde impacto se o ambiente não permitir a implantação em escala necessária (GRIFFITHS, 2025).
Isso cria um ciclo: inovação exige infraestrutura; a falta de infraestrutura desincentiva investimento; sem investimento, a liderança tecnológica pode migrar para ambientes mais favoráveis.
Estudos de caso e lições internacionais
Alguns países e regiões oferecem exemplos úteis:
– China: planejamento centralizado e investimentos coordenados em data centers e semicondutores mostraram agilidade na criação de capacidade.
– União Europeia: forte ênfase em regulamentação, proteção de dados e sustentabilidade, mas com desafios de coordenação entre Estados-membros.
– Estados Unidos: liderança em pesquisa e empresas de IA, porém com lacunas em coordenação infraestrutural e política industrial unificada.
A lição é que não existe solução única: equilíbrio entre governança, investimentos públicos e iniciativa privada é essencial para resultados sustentáveis.
Conclusão: equilíbrio entre coordenação, inovação e governança
O aviso de Andrew Feldman — de que políticas fragmentadas nos Estados Unidos podem estar atrasando a liderança em IA — aponta para um problema estrutural maior: a necessidade de alinhar políticas públicas de energia, infraestrutura e indústria para viabilizar inovações tecnológicas em escala (GRIFFITHS, 2025). A capacidade de construir “vastas quantidades de power” não é apenas um requisito técnico; é um indicador de como a política industrial e energética pode acelerar ou retardar o progresso tecnológico.
Recuperar liderança exige ações coordenadas que preservem princípios democráticos, proteção de direitos e sustentabilidade ambiental, ao mesmo tempo em que criam condições para investimentos em grande escala. Para profissionais, tomadores de decisão e investidores, o desafio é entender que o sucesso em IA depende tanto do avanço algorítmico quanto da habilidade de construir e operar infraestrutura crítica com previsibilidade e eficiência.
Referências e citação ABNT (no corpo do texto)
As citações diretas e referências a declarações do CEO Andrew Feldman baseiam-se na reportagem original: GRIFFITHS, Brent D. (2025). A referência completa está indicada na seção Fonte abaixo. No corpo do texto as menções seguem o formato ABNT: (GRIFFITHS, 2025).
Fonte: Business Insider. Reportagem de Brent D. Griffiths. Cerebras CEO Andrew Feldman says the US’s ‘patchwork’ policies are setting back AI. 2025-10-09T09:09:01Z. Disponível em: https://www.businessinsider.com/cerebras-ceo-andrew-feldman-china-us-ai-race-energy-2025-10. Acesso em: 2025-10-09T09:09:01Z.
