União Europeia aposta €10 bilhões em sete gigafábricas de IA para alcançar EUA e China

A Comissão Europeia anunciou que vai financiar sete gigafábricas de inteligência artificial pelo bloco, com aporte público de €10 bilhões (cerca de US$ 11,5 bilhões), na tentativa de reduzir a distância tecnológica em relação aos Estados Unidos e à China. A informação foi divulgada pela Reuters, via Economic Times.

O que são as gigafábricas

Segundo a Comissão, as instalações vão combinar processadores avançados de IA, software, tecnologia de nuvem, conectividade de alta velocidade e data centers. Elas se somam às 19 "AI factories" já existentes em vários países da UE, formando uma camada de infraestrutura de computação de grande escala.

O plano original previa cinco gigafábricas, mas o número subiu para sete após "forte interesse" dos países-membros, informou a Comissão. Além dos €10 bilhões públicos, o bloco pretende atrair pelo menos €20 bilhões em investimento privado para os projetos.

"O acesso à escala bruta de poder computacional dentro das Gigafábricas de IA é uma necessidade estratégica para a Europa à medida que o desenvolvimento de IA acelera", afirmou a chefe de tecnologia da UE, Henna Virkkunen, em comunicado.

Quem pode participar

A disputa é aberta a consórcios ou veículos de propósito específico formados por provedores de tecnologia, provedores de nuvem, entidades públicas e investidores. O processo de licitação (tender) fecha em 12 de novembro, e a Comissão espera anunciar os vencedores no início de 2027. As instalações devem entrar em operação em até 18 meses após a assinatura do contrato.

No lado dos fornecedores de silício, AMD, Nvidia e Qualcomm já assinaram cartas de intenção com a Comissão para fornecer chips aos grupos envolvidos nos projetos.

O que isso muda para quem constrói software no Brasil

A aposta europeia expõe um padrão que vem se consolidando na corrida global de IA: infraestrutura de computação virou política de Estado. Estados Unidos, China e agora a União Europeia tratam capacidade de treinar e rodar modelos como ativo estratégico, com dinheiro público direcionando a construção de data centers e a compra de chips.

Para o desenvolvedor brasileiro, isso tem implicações práticas:

• Dependência de nuvem estrangeira. Sem infraestrutura local de escala comparável, treinar e servir modelos grandes no Brasil segue atrelado a provedores internacionais e às condições (preço, latência, disponibilidade de GPU) definidas fora do país.
• Custo e câmbio. Toda computação pesada de IA continua cotada em dólar ou euro, o que encarece experimentação e produção para times brasileiros.
• Soberania de dados. Rodar cargas de IA majoritariamente em regiões estrangeiras levanta questões regulatórias que já aparecem em discussões sobre a LGPD e sobre marcos de IA em debate no Congresso.

O Brasil tem iniciativas próprias em pauta, como o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA), anunciado pelo governo federal em 2024 com previsão de investimentos em supercomputação. Ainda assim, os valores e o cronograma discutidos aqui não estão na mesma escala do que EUA, China e agora a UE colocam na mesa.

O recado da corrida

O movimento europeu não muda o dia a dia de quem escreve código agora, mas ajuda a entender por que acesso a GPU e capacidade de data center se tornaram gargalo estratégico. Enquanto blocos econômicos disputam quem terá mais poder de computação instalado, decisões técnicas locais (qual nuvem usar, se vale rodar modelos abertos on-premises, como reduzir dependência de um único fornecedor) ganham peso que vai além da arquitetura de software.

Os vencedores da licitação europeia devem ser conhecidos no começo de 2027, e o desenho final das gigafábricas dará mais pistas sobre como o bloco pretende competir no fornecimento de infraestrutura de IA.

Fonte: ET Tech (Índia)