Dados e infraestrutura digital: duas faces da mesma moeda

por James Görgen

Enquanto Washington debate como a inteligência artificial pode influenciar a próxima fase da guerra e Nova Delhi se concentra em atrair investimento global em tecnologia, Pequim está acelerando desde 2023 a construção de seus mercados de dados. Como já escrevi em outras oportunidades[1], a infraestrutura é condição necessária mas não suficiente para a soberania digital dos países do Sul Global porque a economia de dados é o motor desta transformação. O físico indiano Nishant Sahdev, escrevendo para o The Pioneer hoje, parte de ideia semelhante. Ele descreve que em cidades como Xangai e Shenzhen crescem marketplaces onde empresas, universidades e agências governamentais compram e vendem conjuntos de dados.

Registros de produção industrial, fluxos logísticos, imagens médicas, padrões de transporte urbano — tudo isso está se tornando ativo negociável. Mais de 20 bolsas de dados apoiadas pelo governo abriram em cidades chinesas nos últimos dois anos. A Bolsa de Dados de Xangai, criada em 2016, sozinha lista centenas de datasets comercializáveis. Analistas projetam que o mercado de dados do país possa sair de US$ 277 bilhões no ano passado para US$ 1 trilhão até 2030. Estimativas de Pequim falam em US$ 8 trilhões no mesmo período.

Enquanto isso, a Índia anuncia 250 bilhões de dólares em soberania de IA. Singapura migra para nuvem soberana. O Brasil quer liderar investimentos estrangeiros de data centers em seu terriório. Todas estas são manchetes que soam promissoras. Mas a pergunta incômoda embutida em todas elas é se basta ter infraestrutura em solo nacional para se ter autonomia na economia digital.

A resposta, com cada vez mais evidências, é não. Mas vejamos o porquê.

Ferrovias digitais

Estamos vivendo novamente um momento parecido que o mundo experimentou no final do século XIX com a construção das ferrovias e o desenvolvimento econômico oriundo deste momento de expansão na circulação de mercadorias e pessoas. Já temos as estradas de ferro – as redes de telecomunicações -, as locomotivas e seus vagões estão se instalando de forma descoordenada – os data centers e seus serviços de nuvem – e geramos o conteúdo que estes trens transportam – os dados. Mas a cadeia de valor desta nova indústria vai além da comparação inicial. Por trás de todo sistema de IA que nos deslumbra existem três ingredientes básicos: chips avançados, talentos especializados e vastas quantidades de dados estruturados. Retire qualquer um deles e o sistema enfraquece.

Hoje, os Estados Unidos dominam os dois primeiros. Empresas americanas projetam os processadores e placas que alimentam os sistemas modernos de IA. O Vale do Silício ainda atrai a maior parte dos talentos e dos investimentos globais em IA. E Washington passou a defender essa posição com agressividade crescente — os controles de exportação sobre semicondutores avançados restringem o acesso das empresas chinesas aos chips mais poderosos – apesar dessa realidade estar em processo de mudança na Administração Trump.

A China, porém, parece estar perseguindo uma vantagem diferente. O país produz cerca de 30% do produto industrial global — mais do que Estados Unidos, Japão e Alemanha combinados. Suas plataformas digitais processam volumes extraordinários de atividade comercial. Durante grandes festivais de compras online, empresas de e-commerce chinesas processam bilhões de transações em um único dia.

Cada transação produz informação — sobre comportamento do consumidor, cadeias de suprimento, precificação e logística. Sistemas de aprendizado de máquina não "pensam" como humanos. Eles detectam padrões em conjuntos de dados enormes. Quanto mais rico o dado, mais inteligente o sistema. Na maioria dos países, porém, essa informação permanece fragmentada — presa dentro de bancos de dados isolados, inacessível como recurso sistêmico.

As bolsas de dados emergentes da China são uma tentativa de mudar exatamente isso. Em vez de deixar a informação fragmentada, Pequim experimenta com marketplaces onde datasets podem ser padronizados e comercializados. Empresas monetizam produtos de dados e lançam em seus balanços. Pesquisadores acessam informação para projetos de aprendizado de máquina. Agências governamentais, como a National Data Administration, verificam e catalogam dados antes de entrarem na bolsa.

Ou seja, a China moveu-se em direção a um modelo mais centralizado, com bolsas de dados apoiadas pelo governo que permitem padronização e comercialização entre setores. É um modelo de capitalismo de Estado coordenando a organização do ativo mais valioso da era da IA. A pergunta que a China parece estar fazendo não é "como construir o modelo de IA mais inteligente?" É outra: o que acontece quando uma economia inteira se torna um ambiente de treinamento para IA?

Quatro modelos, quatro apostas

Para entender o que está em jogo, vale comparar as estratégias que se estabeleceram no mundo além da chinesa.

Nos Estados Unidos,vastas quantidades de dados comportamentais estão concentradas dentro de grandes empresas de tecnologia — Google, Amazon, Meta. É um modelo de ecossistema privado: o valor dos dados é capturado por corporações que constroem modelos proprietários e extraem renda de toda a economia global. E fazem isso com dados coletados no planeta inteiro.

Na Europa,marcos regulatórios robustos como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) protegem os cidadãos — mas também tornam o compartilhamento de dados em larga escala entre instituições lento e complicado. Um esforço de organizar a economia de dados do bloco vem do Data Governance Act e do Data Act e seus espaços de dados. Mas a Europa tem dificuldade em construir escala e 80% dos dados gerados por sua empresas são processados por grupos de fora do continente. Basicamente, a regulação chegou antes do mercado.

A Índia ocupa um lugar singular entre esses modelos. Em vez de depender puramente de corporações ou de sistemas estatais centralizados, a Índia construiu grande parte de sua fundação digital como infraestrutura pública. A plataforma Aadhaar fornece identidade para 1,3 bilhão de pessoas — o maior sistema biométrico já construído. O sistema de pagamentos UPI processa mais de 12 bilhões de transações mensais. O conjunto da India Stack permite que bancos, startups e serviços governamentais operem sobre trilhos digitais compartilhados.

Em efeito, nos mostra Nishant Sahdev, a Índia criou algo parecido com um sistema nervoso digital nacional. Cada pagamento digital, cada transferência de subsídio, cada transação logística deixa para trás informação estruturada sobre como a economia funciona de verdade. E ainda assim essa informação permanece trancada em silos institucionais. Bancos guardam históricos financeiros. Hospitais armazenam prontuários. Empresas de telecomunicações gerenciam dados de comunicação. Muito pouco disso circula de maneira a permitir que sistemas de IA aprendam com ele. O desafio real da Índia não é produzir dados ou sediar infraestrutura. É organizar dados de forma inteligente, como defendemos aqui.

As lacunas brasileiras

O Brasil está repetindo o mesmo padrão indiano em escala regional. Ao mesmo tempo em que lideramos a expansão de data centers na América Latina, a megabase de dados da Saúde avança sem debater questões fundamentais de governança e soberania. A Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS) já integra 80% dos estados e 68% dos municípios, com registros médicos, exames, vacinação e históricos de milhões de brasileiros — sem definições claras sobre controle público e sobre acesso a estes dados.

Dentro do nosso território, a China entrou na guerra de aplicativos de delivery brasileira com US$ 20 bilhões em jogo em torno dos dados dos brasileiros. A disputa entre iFood e Keeta já envolve acusações de espionagem corporativa. Não é acidente: quem controla os dados de logística, comportamento de consumo e padrões de entrega de uma das maiores economias do mundo controla um ativo estratégico de primeira ordem. E o governo não tem arbitrado esta relação. Construir data centers para abrigar esses dados não é o mesmo que ter este ecossistema sob fiscalização.

Há ainda o contexto geopolítico que torna essa confusão perigosa. Em fevereiro, como escrevi, o Secretário de Estado Marco Rubio assinou um telegrama instruindo diplomatas americanos a combater ativamente qualquer iniciativa de soberania de dados adotada por outros países. O documento classifica leis de localização de dados como ameaças diretas a serviços de IA e computação em nuvem. A mensagem deixa claro que os Estados Unidos estão protegendo um interesse nacional de altíssimo valor estratégico, e um país que atrai hyperscalers estrangeiros para seu território pode estar apenas subsidiando a extração de dados sob outra bandeira — com infraestrutura local, mas valor capturado externamente.

A questão política

Aqui está o ponto que costuma se perder no debate sobre soberania digital: a questão mais difícil não é tecnológica. É política. A China resolveu o problema de organização de dados pela via da centralização estatal. Funciona para construir escala com infraestruturas que permitem monetizar e circular dados. A saída europeia — regulação rigorosa com GDPR — protege indivíduos mas fragmenta o ecossistema. Resolve o problema democrático, mas cria outro: a incapacidade de construir escala para competir.

O que Sahdev aponta no caso indiano, e que se aplica diretamente ao Brasil, é a possibilidade de um terceiro caminho. Países que construíram infraestrutura digital como bem público — e tanto a India Stack quanto o Pix, a plataforma Gov.br e a RNDS têm essa natureza — possuem algo que poucos detêm. Dados estruturados que não estão concentrados apenas no Estado nem em corporações privadas.

Se esses países conseguirem criar arcabouços de governança que permitam que dados circulem entre setores preservando privacidade, consentimento e responsabilidade democrática, o resultado poderia ser singular. Teríamos um ecossistema de dados confiável onde a infraestrutura pública permitiria inovação sem concentrar poder. Isso exige construir mercados. Exige regulação que funcione como regra do jogo, não como barreira. É trabalho institucional, político, tedioso — muito menos fotogênico do que anunciar bilhões em data centers.

O que a história sugere

A analogia histórica de Sahdev é precisa. A Grã-Bretanha capitaneou muitos desenvolvimentos iniciais em computação — mas foram os Estados Unidos que construíram a indústria moderna de hardware e software. A Alemanha produziu engenheiros de foguetes notáveis na Segunda Guerra Mundial — mas foram os EUA e a União Soviética que transformaram foguetes em programas espaciais.

Guardadas as proporções, a vantagem decisiva não ficou com o país que produziu o algoritmo mais inteligente. Ficou com o país que construiu o maior ecossistema capaz de absorver e aprender com máquinas inteligentes. A IA aprende com a forma como as sociedades organizam suas informações. Os países que resolverem esse quebra-cabeça institucional de forma mais eficaz — e mais democrática — construirão a paisagem tecnológica do século XXI.

Para o Brasil, a questão não é se temos dados suficientes e onde guardá-los. Quase certamente temos. A questão é se vamos organizar esses dados de forma a capturar o valor que eles geram — ou se vamos criar as condições para que se erga a infraestrutura e deixar que outros construam o mercado, as regras e o poder que vem com eles. Infraestrutura é necessária. Mas infraestrutura sem governança, sem mercados de dados, sem regulação soberana é apenas o invólucro. O conteúdo — e o valor — sempre irá para quem construiu as regras do jogo, quem controla o que entra, o que sai e o que se faz com o que está dentro. E, isso, não existem ferrovias e vagões que resolvam por si só.

[1] https://florestadigital.tec.br/a-china-e-os-dados-uma-alavanca-digital-618bd0548575 e https://medium.com/@jgorgen/um-nobel-contra-as-big-techs-23dba10d5ddd

James Görgen é Especialista em Políticas Públicas e Gestão Governamental e Assessor no Ministério do Desenvolvimento, Indústria, Comércio e Serviços

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