CEO da Nvidia diz abertamente o que todos pensam sobre a China.

O líder da Nvidia, a empresa que alimenta o atual boom da inteligência artificial, questionou publicamente se os Estados Unidos conseguem, de facto, construir com rapidez suficiente para manter vivos os seus sonhos em IA - apontando diretamente para o betão, os cabos e os quilowatts da China.

A corrida ao armamento da IA encontra o mundo real

Em palco no Center for Strategic and International Studies (CSIS), em Washington, o diretor-executivo da Nvidia, Jensen Huang, fez algo que os líderes tecnológicos raramente fazem em público: criticou a própria capacidade dos EUA de executar as suas ambições.

Todos na indústria de IA concordam que os EUA lideram no design de chips e nos modelos de ponta. As GPUs da Nvidia estão no coração de chatbots, geradores de imagem e IA industrial de Califórnia a Nova Iorque. Ainda assim, Huang argumentou que esta vantagem tecnológica corre o risco de colidir com um limite rígido: a velocidade a que os EUA conseguem construir infraestrutura física.

A IA pode ser escrita em código, argumentou Huang, mas funciona com betão, aço e linhas elétricas - e aí a China está a avançar mais depressa.

A sua afirmação central foi contundente. Nos EUA, um centro de dados moderno para IA pode demorar cerca de três anos, desde a primeira escavação até um supercomputador operacional. Na China, disse ele, projetos de escala equivalente são concluídos muito mais rapidamente, apontando para o agora famoso ritmo de construção de hospitais de emergência durante a pandemia.

Num setor em que seis meses podem parecer uma era, um atraso de vários anos para colocar nova capacidade computacional online pode significar oportunidades perdidas, custos mais altos e perda de influência.

Energia: o estrangulamento silencioso por trás da IA

Os comentários mais diretos de Huang não foram sobre edifícios, mas sobre eletricidade. Treinar grandes modelos de IA devora energia e, depois, a inferência - executá-los em produção, dia após dia - consome ainda mais.

Destacou que a China já tem cerca do dobro da capacidade de geração de energia dos Estados Unidos e que a capacidade chinesa continua a subir, enquanto a americana se mantém, em grande medida, estagnada.

Na sua perspetiva, só essa tendência deveria preocupar os decisores políticos dos EUA. Mais capacidade elétrica significa mais margem para operar, em escala, clusters de GPUs sedentos de energia - e fazê-lo com menor custo marginal. Isto importa à medida que a IA passa de laboratórios de investigação de elite para utilizações banais, mas intensivas em energia, na logística, indústria e serviços públicos.

Huang não é o único empresário a soar o alarme. O investidor Kevin O’Leary apontou recentemente para atrasos nos EUA, entre seis e 18 meses, no licenciamento de projetos industriais e energéticos. Na China, em contraste, novas fábricas e instalações são anunciadas e iniciadas a um ritmo rápido que os promotores americanos têm dificuldade em igualar.

• Prazos longos de licenciamento nos EUA atrasam a construção de centros de dados.
• O crescimento plano da capacidade elétrica limita a futura expansão da IA.
• O aumento da capacidade na China suporta mais projetos experimentais de IA.

Sem eletricidade abundante e relativamente barata, mesmo os chips de IA mais sofisticados ficam parados ou subutilizados. Para Huang, é aqui que a estratégia atual de Washington arrisca bater numa parede: o país está a desenhar o cérebro, mas não está a construir o corpo para o suportar.

A liderança tecnológica da Nvidia - e o seu desconfortável fosso na China

Em tecnologia pura, Huang sublinhou que os EUA ainda mantêm uma liderança clara. A Nvidia continua a lançar novas gerações de GPUs a um ritmo que os rivais têm dificuldade em acompanhar. Os laboratórios e empresas americanas também estão à frente nos “modelos de fronteira”, os sistemas de IA maiores e mais capazes usados para investigação avançada e produtos comerciais.

Descreveu a corrida à IA como um “bolo de cinco camadas”: energia na base, depois chips, depois infraestrutura, depois modelos, com as aplicações no topo. Na sua visão, os EUA dominam atualmente as camadas superiores - chips e modelos em particular - enquanto a China está a consolidar a base através de expansões agressivas de energia e infraestrutura digital.

O risco, avisou, é que um país que controla as fundações da pilha consiga subir rapidamente, sobretudo quando engenheiros capazes e ferramentas de IA open source estão amplamente disponíveis.

Havia também um subtexto pessoal nas suas observações. A Nvidia tem sido fortemente limitada na venda dos seus chips mais avançados à China, o segundo maior mercado tecnológico do mundo, devido aos controlos de exportação dos EUA. Huang não escondeu a frustração por estar parcialmente excluído, ao mesmo tempo que insistiu que os decisores americanos subestimam a resiliência manufatureira da China por sua conta e risco.

A China pode realmente alcançar os chips?

Alguns em Washington argumentam que as sanções empurraram a China para um segundo escalão permanente no design e fabrico de chips. Huang contestou essa narrativa. Alertou contra a suposição de que as empresas chinesas ficarão para trás a longo prazo, dado o seu historial em painéis solares, baterias e equipamento de telecomunicações.

As empresas chinesas já desenham os seus próprios aceleradores e chips de IA para uso doméstico. Ainda não estão ao nível da Nvidia, sobretudo nos tamanhos de “nó líder” (leading node) mais avançados, mas cada nova geração fecha parte do fosso. A mensagem de Huang: apostar numa estagnação tecnológica permanente de um país com 1,4 mil milhões de engenheiros, investigadores e trabalhadores industriais é um risco.

Camada do “bolo” da IA	Posição atual dos EUA	Posição atual da China
Energia	Alta qualidade, mas crescimento limitado	Muito grande, a expandir rapidamente
Chips	Líder global claro (Nvidia, outros)	A melhorar, ainda atrás no topo
Infraestrutura	Forte, travada pela regulação	Implementação rápida de novos centros de dados
Modelos	Dominante em sistemas de fronteira	A aproximar-se, especialmente em língua chinesa
Aplicações	Ecossistema dinâmico de startups	Enorme mercado interno, usos impulsionados pelo Estado

Regulação, política e o fator Trump

Os comentários de Huang surgem num contexto político aceso. Políticos americanos de ambos os partidos falam em “ganhar” a corrida da IA, mas o foco legislativo tem sido sobretudo regras de segurança, controlos de exportação e audições mediáticas com CEOs tecnológicos.

Ele defendeu, em vez disso, um impulso rápido de reindustrialização: licenças mais rápidas, melhor planeamento da rede elétrica e uma mentalidade que trate os centros de dados como infraestrutura crítica, ao nível de aeroportos ou portos. Essa ideia alinha-se com propostas ligadas ao círculo de Donald Trump, centradas em cortar burocracia para energia e indústria pesada.

Uma mudança assim teria contrapartidas. Aliviar a avaliação ambiental poderia acelerar a infraestrutura de IA, mas também fixar mais uso de combustíveis fósseis ou gerar resistência local por causa de terreno, ruído e consumo de água. Os EUA já enfrentam oposição comunitária a centros de dados devido à pressão sobre redes locais e à água para arrefecimento.

Porque o betão e os cabos decidem o poder da IA

Para não especialistas, falar de megawatts e licenciamento pode soar árido comparado com demonstrações vistosas de robots falantes. No entanto, estes básicos determinam quem beneficia realmente da IA e em que prazos.

Considere dois cenários. No primeiro, os EUA mantêm a liderança em GPUs, mas têm dificuldade em adicionar centrais e linhas de transmissão suficientes. Os fornecedores de cloud racionam o acesso a chips de topo, os preços mantêm-se elevados e muitas empresas pequenas nunca conseguem treinar modelos a sério. No segundo, um país com menos restrições constrói enormes quintas de servidores famintas de energia. As suas empresas inundam os mercados internos com serviços de IA e o seu governo aplica IA em vigilância, logística e indústria em escala.

O aviso de Huang é que o segundo cenário parece, neste momento, mais plausível para a China do que para os EUA. Isso não significa declínio americano, mas significa que a sua vantagem pode tornar-se mais estreita e mais frágil do que os políticos assumem.

Termos-chave que moldam este debate

Várias expressões técnicas estão por trás desta história:

• GPU (unidade de processamento gráfico): Originalmente feitas para videojogos, as GPUs executam muitos cálculos pequenos em paralelo, o que as torna ideais para treino de IA.
• Modelo de fronteira: Um sistema de IA muito grande, no limite das capacidades atuais, tipicamente exigindo meses de treino em milhares de GPUs.
• Licenciamento: O processo de obter aprovações governamentais para construir centrais, linhas de transmissão ou centros de dados. Atrasos aqui podem parar projetos durante anos.
• IA open source: Modelos e ferramentas disponibilizados publicamente, que permitem a países com menos recursos adaptar e personalizar IA avançada sem começar do zero.

Para investidores, cidades e até eleitores comuns, a intervenção de Huang oferece uma lista prática de verificação. Ao avaliar grandes afirmações sobre liderança em IA, olhe para além das demonstrações de laboratório. Pergunte quantos megawatts estão disponíveis, quão depressa se conseguem construir novas linhas e subestações, e quais governos estão dispostos a tratar a infraestrutura de IA como estradas ou caminhos-de-ferro.

A mensagem desconfortável do CEO da Nvidia é que chips, por si só, não ganham esta corrida. A execução bruta em energia e construção - onde a China está atualmente a avançar a velocidade industrial - pode decidir quem dita o ritmo na próxima década da inteligência artificial.