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China X EUA: alternativas para reescrever a IA Em vez de utilizada no roubo de dados ou transformada em arma de guerra, a tecnologia deve servir ao interesse público. Uma IA de código aberto, antimonopólio, e que ao integrar diversos setores da economia beneficie a sociedade, existe e está em expansão Os Estados Unidos publicaram Winning the Race: America’s AI Action Plan (Vencendo a corrida: o plano de ação dos Estados Unidos para a IA), no qual a IA é enquadrada como uma competição de soma zero na qual os Estados Unidos devem alcançar “um domínio tecnológico global inquestionável e indiscutível”. Dias depois, a China divulgou seu Plano de Ação para a Governança Global da IA, no qual posicionava a IA como “um bem público internacional que beneficia a humanidade” e pedia um desenvolvimento inclusivo que apoiasse o Sul Global. Um comentarista descreveu a abordagem americana como “uma Doutrina Monroe digital”; a da China parecia um manifesto a favor do multilateralismo tecnológico. Seis meses depois, a divergência se concretizou. Os ecossistemas chineses de IA de código aberto cresceram até dominar os downloads mundiais. A regulamentação governamental impediu a concentração monopolística, ao mesmo tempo em que orientou a tecnologia para o benefício público. E uma estratégia nacional chamada “IA+” impulsionou a inteligência artificial em fábricas, fazendas e redes de energia, e não apenas nos campos de jogo virtuais do Vale do Silício. O que surge não é apenas um conjunto diferente de políticas, mas uma resposta diferente a uma pergunta fundamental: a quem a IA deve servir? A resposta, como sugere a prática da China, é a todos. Essa democratização se desenvolve em três dimensões: tecnologia de código aberto que permite a participação de todas as nações, governança que impede a captura por parte de poucos e aplicações que beneficiam toda a sociedade. Começo de partida: democratização da tecnologia por meio do código aberto A narrativa do Vale do Silício há muito sustenta que a IA de ponta requer capital de ponta: bilhões de dólares, dezenas de milhares de chips de última geração e barreiras de proteção patenteadas que protejam a vantagem competitiva. A trajetória da DeepSeek desafia cada uma dessas suposições. Em janeiro de 2025, a empresa sediada em Hangzhou lançou seu modelo R1 sob uma licença do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), permitindo seu uso, modificação e implantação comercial sem restrições. O modelo igualava as capacidades que os concorrentes americanos haviam alcançado apenas por meio de uma concentração maciça de recursos, mas a DeepSeek o treinou por aproximadamente US$ 5,5 milhões usando 2.000 Unidades de Processamento Gráfico (GPU, na sigla em inglês), o que representa aproximadamente um centésimo do custo dos esforços americanos comparativamente. E dezembro, o DeepSeek-V3.2 ganhou medalhas de ouro tanto na Olimpíada Internacional de Matemática quanto na Olimpíada Internacional de Informática, competições nas quais apenas cerca de 8% dos participantes humanos conseguem o ouro. A Hugging Face, plataforma líder em modelos de IA abertos, documentou as consequências. O que chamou de “momento DeepSeek” desencadeou uma explosão de atividade de código aberto. A família Qwen da Alibaba atingiu 700 milhões de downloads acumulados, tornando-se o ecossistema de IA de código aberto mais usado do mundo, superando o Llama da Meta. O Baidu passou de zero lançamentos no Hugging Face em 2024 para mais de 100 em 2025. Os modelos chineses recém-criados agora superam os estadunidenses em downloads globais. O código aberto é importante não apenas porque permite o acesso ao código, mas porque facilita a circulação do conhecimento. A DeepSeek publicou seus métodos na Nature, submetendo-os a uma revisão por pares que confirmou sua reprodutibilidade, quebrando assim a caixa preta que mantinha opaca a IA de ponta. Essa transparência permitiu que uma comunidade global de pesquisadores e desenvolvedores aproveitasse o trabalho realizado, criando o que os pesquisadores da Hugging Face chamaram de “a capacidade de se replicar”. A competição passou da capacidade bruta para a integração do ecossistema; a pergunta mudou de “podemos fazer isso?” para “como fazemos isso bem?”. As implicações em termos de custos são igualmente transformadoras. A Interface de Programação de Aplicativos (API) da DeepSeek cobra US$ 0,28 por cada milhão de tokens de entrada, o que é aproximadamente dezesseis vezes menos do que os serviços estadunidenses comparáveis. O que antes exigia recursos em nível nacional, agora está acessível dentro de orçamentos realistas para universidades, empresas emergentes e órgãos governamentais em todo o mundo em desenvolvimento. Para as nações que antes estavam excluídas do desenvolvimento da IA, as implicações são imediatas. A Índia anunciou planos para construir modelos locais baseados na tecnologia DeepSeek, com aplicações iniciais focadas na agricultura e na adaptação climática. O plano de IA do Brasil, de US$ 4 bilhões, enfatiza os modelos e a computação nacionais. A porta que as limitações de recursos mantinham fechada se abriu, não por meio da caridade, mas por meio da engenharia que torna a participação economicamente viável. Prevenir a captura/conquista: democratização da governança por meio da regulamentação A tecnologia por si só não garante resultados democráticos. Sem governança, os benefícios da IA concentram-se entre aqueles que a controlam. A abordagem regulatória da China, muitas vezes caracterizada na mídia ocidental como uma restrição autoritária, funciona na prática como uma medida antimonopólio. Consideremos o padrão. O Ant Group propôs a suspensão da Oferta Pública Inicial (IPO) em 2020 em meio a preocupações com o risco financeiro sistêmico e a concentração de dados. A Didi enfrentou uma investigação em 2021 depois que sua listagem nos Estados Unidos levantou dúvidas sobre os fluxos transfronteiriços de dados. Essas intervenções impediram a formação de monopólios de dados privados que, se não fossem controlados, teriam acumulado um poder sem precedentes sobre as informações e a atividade econômica dos cidadãos. A filosofia regulatória vai além da aplicação reativa. Os requisitos de rotulagem de conteúdo de IA da China, que entraram em vigor em setembro de 2025, exigem a identificação clara de textos, imagens e vídeos gerados por IA, uma medida de transparência que aborda as preocupações sobre meios sintéticos sem proibir a tecnologia. O “interruptor de desligamento” físico projetado no hardware dos agentes de IA reflete uma abordagem pragmática da autonomia: habilitar a capacidade sem abrir mão do controle humano. O padrão é “primeiro pilotar, depois legislar”, permitindo a inovação enquanto se desenvolve uma governança baseada em evidências. O Plano de Ação Global da China para a Governança da IA codifica essa filosofia em nível internacional. Seus treze pontos defendem a criação de comunidades transfronteiriças de código aberto, a redução das barreiras à inovação tecnológica e o apoio aos países em desenvolvimento na criação de capacidade em IA. O compromisso explícito de ajudar o Sul Global a “acessar e utilizar verdadeiramente a IA” contrasta fortemente com os controles de exportação dos Estados Unidos, projetados para restringir o acesso. O contraste revela diferentes teorias sobre como a tecnologia serve ao interesse público. A abordagem estadunidense confia na concorrência de mercado entre gigantes privados para impulsionar a inovação; a abordagem chinesa considera que a concentração sem controle é uma ameaça que requer intervenção ativa. Nenhuma das duas é neutra; ambas refletem decisões políticas sobre quem deve ser empoderado pela tecnologia. Para os países em desenvolvimento que observam essa divergência, a questão da governança não é abstrata. Os dados extraídos pelas plataformas estadunidenses dos usuários latino-americanos geram valor que é capturado em outros lugares, o que alguns analistas chamam de “colonialismo de dados”. O marco da China, independentemente de suas motivações internas, oferece um vocabulário e um precedente para tratar os dados como um recurso soberano que requer proteção. A serviço de todos: democratização das aplicações por meio da “IA+” Talvez a divergência mais marcante se refira ao que a IA realmente faz. O desenvolvimento da IA estadunidense concentrou-se em domínios virtuais: assistentes de codificação, geração de texto, síntese de vídeo. Essas aplicações servem aos desenvolvedores de software e criadores de conteúdo, o que é valioso, mas limitado. A economia real da agricultura, manufatura e energia continua sem ser profundamente afetada. Quando a Oracle anunciou um compromisso de US$ 300 bilhões com a OpenAI, analistas apontaram que o valor era descontado diretamente da receita do período atual, o que constituía um alerta de bolha, se é que alguma vez houve uma. A estratégia “IA+” da China segue uma trajetória diferente. Anunciada como política nacional em 2025, ela exige a integração da IA nos setores de energia, manufatura, agricultura, indústrias oceânicas e logística. A implementação é concreta: a Contemporary Amperex Technology Co., Limited (CATL) usa agentes de IA para inspeção visual 24 horas por dia na fabricação de baterias; a Mengniu usa supervisão por IA para a saúde e alimentação do gado; a plataforma empresarial DingTalk atende a mais de 3 milhões de empresas com automação de fluxos de trabalho impulsionada por IA. A escala é significativa. A indústria central de IA da China ultrapassou um trilhão de yuans em 2025. Mais de 600 centros de computação inteligente em nível nacional operam agora em todo o país. Duzentos milhões de robôs industriais trabalham nas fábricas chinesas, mais do que em qualquer outra nação. A lógica subjacente trata a IA não como uma categoria de produtos, mas como infraestrutura. Assim como a eletricidade transformou todas as indústrias que alcançou, a integração da IA visa aumentar a produtividade em toda a economia. Os benefícios não recaem sobre algumas poucas empresas de plataforma, mas sobre os fabricantes, agricultores e prestadores de serviços que adotam a tecnologia. Isso representa uma resposta fundamentalmente diferente à questão de para quem serve a IA. No modelo americano, a IA empodera principalmente as empresas de tecnologia e seus acionistas; os usuários são clientes e, muitas vezes, produtos. No modelo chinês “IA+”, a IA empodera a economia em geral; as empresas de tecnologia são facilitadoras, em vez de extratoras. Trata-se da democratização da aplicação: a IA a serviço de toda a sociedade, não apenas daqueles que a constroem. O que isso significa para a América Latina A América Latina encontra-se em uma encruzilhada. O Índice Latino-Americano de Inteligência Artificial (ILIA) 2025, publicado pela Comissão Econômica para a América Latina e o Caribe (CEPAL) e pelo Centro Nacional de Inteligência Artificial (CENIA) do Chile, documenta a posição da região: a América Latina atrai apenas 1,12% do investimento mundial em IA, apesar de representar 6,6% do PIB mundial. No entanto, a região ocupa o terceiro lugar mundial em downloads de aplicativos de IA generativa, o que sugere que o interesse supera em muito a capacidade atual. A democratização que está ocorrendo em outros lugares oferece lições, embora não um modelo a ser seguido. Consideremos o projeto Cecilia, de Cuba. Desenvolvido pelo Grupo de Pesquisa em Inteligência Artificial da Universidade de Havana, em um país que sofre apagões de vinte horas e uma conexão instável à Internet, Cecilia é um modelo linguístico de 2 bilhões de parâmetros treinado especificamente com textos cubanos: dez anos de jornais, a enciclopédia nacional, quatrocentas obras literárias, coleções de leis cubanas e letras de canções populares. A equipe se baseou no Salamandra, um modelo espanhol de código aberto de Barcelona, e o adaptou por meio de um pré-treinamento contínuo para captar as nuances linguísticas e culturais cubanas. Cecilia não precisava de infraestrutura chinesa, nem de serviços em nuvem estadunidenses, nem de orçamentos multimilionários. O que ela precisava eram bases de código aberto que pudessem ser adaptadas localmente, a colaboração acadêmica com a Universidade de Alicante (Espanha) e a determinação de criar algo que servisse à sociedade cubana, em vez de importar soluções projetadas em outros lugares. O modelo foi publicado sob uma licença Creative Commons, o que permite que outros aprendam com ele e o desenvolvam. Trata-se da democratização da IA na prática: recursos limitados que produzem uma capacidade genuína por meio de uma adaptação inteligente, em vez de uma ampliação por força bruta. No entanto, uma avaliação lúcida requer o reconhecimento das limitações. Como observou o secretário executivo da CEPAL, continua sendo essencial preencher as lacunas em “infraestrutura, talento, inovação e governança”: os modelos de código aberto por si sós não podem substituir a capacidade local genuína. As dependências de hardware persistem; os chips e as plataformas em nuvem continuam sendo controlados principalmente por empresas americanas e, cada vez mais, por empresas chinesas. O caminho para a soberania digital é mais longo do que baixar um modelo. A escolha entre a visão de Washington e a de Beijing sobre a IA é, como observou um pesquisador da Brookings, “em si mesma uma armadilha”. O importante não é qual superpotência seguir, mas se a América Latina desenvolve as capacidades autóctones que tornam a escolha significativa. A coordenação regional — normas compartilhadas, recursos de pesquisa conjuntos, aquisições conjuntas — oferece uma influência que as nações individualmente não podem alcançar sozinhas. A experiência da China demonstra que a democratização da IA é possível, por meio de uma tecnologia aberta que reduz as barreiras à participação, uma governança que impede o controle por parte de poucos e aplicações que servem a toda a sociedade, em vez de interesses particulares. As regras do jogo estão sendo reescritas. A questão para a América Latina não é se vai jogar, mas em que condições vai fazê-lo.

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