O Brasil está comprando poder computacional, mas o desafio é transformá-lo em inovação

O anúncio de um novo supercomputador dedicado à IA no Rio Grande do Norte, com investimentos públicos de R$ 1,06 bilhão, é um passo importante para o desenvolvimento tecnológico brasileiro.

Porém, apenas ter poder de processamento não é suficiente.

Há muito trabalho para transformar essa infraestrutura em inovação real.

O investimento responde a um dos maiores gargalos da corrida global pela IA: a capacidade computacional .

Treinar e operar modelos avançados exige grandes quantidades de processamento, armazenagem de dados, energia e equipamentos especializados.

Atualmente, essa estrutura está concentrada em poucas empresas e países, o que limita a capacidade de universidades, startups e instituições públicas brasileiras desenvolverem tecnologias próprias.

Nesse sentido, o supercomputador pode ampliar o acesso de pesquisadores e organizações nacionais a uma infraestrutura que seria cara ou mesmo inviável de se contratar individualmente, além de reduzir, ao menos um pouco, a dependência estrangeira e permitir o desenvolvimento de modelos mais alinhados ao idioma, cultura e às necessidades do Brasil.

Para essa máquina potente produzir inovação de fato, é preciso construir as pontes que vão transformar o poder de processamento em pesquisas, empresas, produtos, empregos e melhorias nos setores público e privado.

O acesso a infraestruturas de supercomputadores é essencial para que startups e universidades brasileiras desenvolvam novos modelos de IA. (Fonte: Getty Image) Um supercomputador é útil para realizar bilhões de operações por segundo, mas não consegue escolher quais problemas devem ser enfrentados, muito menos forma profissionais, ou aproxima universidades de empresas, nem garante que uma pesquisa se transforme em uma solução utilizada pela sociedade.

O primeiro ponto, portanto, será definir quem poderá utilizar essa infraestrutura e em quais condições.

Startups brasileiras, especialmente as que desenvolvem soluções de IA, enfrentam dificuldades para acessar capacidade computacional em escala.

O custo de GPUs e de serviços de nuvem se torna um obstáculo para a criação de novas tecnologias e aplicações próprias.

A formação profissional constitui outra peça fundamental.

Um supercomputador exige equipes capazes de operá-lo, mantê-lo e utilizá-lo em projetos complexos, compostas por engenheiros de machine learning, cientistas de dados, especialistas em segurança, pesquisadores, profissionais de infraestrutura e pessoas capazes de compreender os problemas específicos de cada setor.