O novo normal

Na corrida do ouro da IA, a nuvem ganha

O controle das gigantes da nuvem sobre as economias e sociedades só tende a crescer, transformando-se em concentrações de poder privado sem mecanismos de prestação de contas que nenhuma democracia pode aceitar

Por Cecilia Rikap – Valor – 27/08/2026

Quando o Google (Alphabet) divulgou seus resultados trimestrais mais recentes, em 22 de julho, os investidores reagiram mal ao fluxo de caixa livre negativo da empresa e ao aumento dos investimentos em centros de dados. Mas o Google não é como a OpenAI e a Anthropic, que ainda tentam encontrar um modelo de negócios lucrativo enquanto queimam caixa. A empresa continua sendo uma gigante da computação em nuvem, e os resultados de sua divisão de nuvem no segundo trimestre foram nada menos do que extraordinários.

As receitas da Google Cloud cresceram 82% em relação ao mesmo período do ano passado e são agora equivalentes a 40% da receita gerada pela Google Search. A margem operacional também impressionou, subindo 15 pontos porcentuais para 36%. A era em que o Google gerava lucros exclusivamente com a publicidade ficou para trás.

Duas outras gigantes tecnológicas, Microsoft e Amazon, estão na mesma situação. A operação de nuvem da Microsoft é a sua divisão que mais cresce, gerando lucros recordes em 2026, enquanto as vendas líquidas da Amazon Web Services (AWS) cresceram 37% sobre o segundo trimestre de 2025, no que a empresa descreveu como o crescimento mais rápido em 18 trimestres. O lucro operacional da AWS cresceu ainda mais: 60% em comparação ao mesmo período de 2025. Assim como o Google, o fluxo de caixa livre da Amazon ficou negativo no período. Mas, diante dos demais resultados, isso não é um sinal de fraqueza, e sim uma busca por crescimento futuro.

A inteligência artificial é o Cavalo de Troia das gigantes da nuvem. Quanto maior o entusiasmo em torno da IA, maior o uso da computação em nuvem, o que expande seus negócios. Como são donas da nuvem, elas controlam toda a cadeia digital. Tudo, de dados e software a semicondutores e modelos de IA de ponta, é oferecido pela nuvem, que funciona como o supermercado indispensável para quem desenvolve ou utiliza (consome) tecnologias digitais.

Como terceiros também oferecem tecnologias digitais como serviços, eles ampliam a atratividade da nuvem como um balcão único. O resultado é uma vasta rede de milhares de empresas incluindo outras gigantes como SAP, Oracle e IBM – que oferecem suas tecnologias por meio de plataformas pertencentes à Amazon, Microsoft e Google.

Assim, é na nuvem que as tecnologias digitais são coproduzidas por muitos, em benefício desproporcional de poucos. Controlar a nuvem diferenciou Amazon, Microsoft e Google até mesmo de outras Big Techs como Oracle e Nvidia. As vantagens dessas últimas dependem mais diretamente da IA, embora a Nvidia, por ocupar uma posição estratégica no design de chips, tenha mais margem de manobra dentro da cadeia de valor da IA. A Oracle, por sua vez, tenta se reinventar como fornecedora de infraestrutura de IA em nuvem nos centros de dados da Microsoft. Da mesma forma, os investimentos recentes da Meta em infraestrutura refletem, em grande parte, suas ambições na área de IA.

Quanto maior o entusiasmo em torno da IA, maior o uso da computação em nuvem, o que expande seus negócios. Como são donas da nuvem, elas controlam toda a cadeia digital. Tudo, de dados e software a semicondutores e modelos de IA de ponta, é oferecido pela nuvem

Ao contrário da Oracle ou Meta, as gigantes da nuvem estão investindo em centros de dados não só para treinar e executar modelos de IA, como também para atrair mais clientes para seus ecossistemas já existentes. Empresas de todos os setores, juntamente com governos e até mesmo organizações internacionais, alugam da Amazon, Microsoft e Google grandes e personalizados conjuntos de serviços digitais. Entre eles estão armazenamento em servidores virtuais, redes de distribuição de conteúdo, softwares de segurança cibernética, tecnologias para direcionar o tráfego de usuários e centenas de outros serviços.

Essa atividade muito mais diversificada explica por que as gigantes da nuvem estão menos expostas aos riscos da indústria de IA do que a Oracle, Nvidia e Meta, sem mencionar companhias como OpenAI e Anthropic. Para as líderes do mercado de nuvem, a IA é apenas mais um recurso a ser integrado a um conjunto já existente de milhares de outros serviços em nuvem.

Quanto maior a competição entre os modelos de IA, mais fortes ficarão as gigantes da nuvem. Mais modelos de IA significam mais desenvolvimento e consumo de tecnologias digitais e, portanto, mais negócios para a nuvem. Como laboratórios de IA como OpenAI e Anthropic sofrem sempre que uma startup chinesa ou americana lança um modelo competitivo de pesos abertos (open weight), eles não conseguem seguir uma estratégia independente das gigantes da nuvem. Eles precisam dedicar todo o seu tempo e atenção no lançamento de modelos cada vez mais avançados, o que os leva a consumir ainda mais serviços de nuvem.

Se a promessa da IA não se concretizar, serão empresas como Oracle e Nvidia que sentirão o aperto. Diante do crescente descontentamento com a construção de centros de dados e da narrativa cada vez mais questionável sobre o retorno dos investimentos em IA, essas empresas têm bons motivos para se preocupar. Mas Amazon, Microsoft e Google sairiam tão fortes quanto antes, ou até mais, graças à sua maior folga financeira e a um negócio mais diversificado.

As empresas e órgãos públicos que estão migrando para a nuvem pelo medo de “perder o trem” da IA continuarão dependentes da nuvem mesmo que o boom dos investimentos em IA se revele uma bolha. A arquitetura digital é cada vez mais a espinha dorsal da maioria das organizações e atividades hoje, e construir sistemas semelhantes fora dos ecossistemas das gigantes da nuvem seria extremamente caro e complexo, quando não impossível.

Independentemente do que acontecer com a IA, o controle das gigantes da nuvem sobre nossas economias e sociedades só tende a crescer, transformando-se em concentrações de poder privado sem mecanismos de prestação de contas que nenhuma democracia pode aceitar. Com todos os olhos voltados para a IA, corremos o risco de perder de vista o todo, por causa dos detalhes. (Tradução de Mário Zamarian)

Cecilia Rikap é professora associada de Economia, chefe de pesquisa no Instituto de Inovação e Propósito Público do University College London, e autora de “The Rulers: Corporate Power in the Age of AI and the Cloud” (Verso Books, 2026). Copyright: Project Syndicate, 2026.

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Na China, IA substitui atores por versões digitais de si mesmos

Adoção de softwares avançados de baixo custo para produção de vídeos ameaça acabar com milhões de empregos no país

Por Joe Leahy e Isaac Castella-McDonald – Valor/Financial Times – 31/08/2026

Os atores e influenciadores digitais chineses têm um novo rival: programas avançados de geração de vídeo com inteligência artificial (IA) de baixo custo que ameaçam milhões de empregos em um setor outrora próspero no mercado de trabalho da China.

O lançamento de novos e poderosos softwares de vídeo com inteligência artificial – como o modelo Seedance 2.0 do grupo tecnológico ByteDance – permite que atores digitais substituam humanos, possibilitando a produção de vídeos originais de maior qualidade e com mais rapidez.

A ascensão da tecnologia digital se intensificou após o lançamento do Seedance 2.0 neste ano, disse Greg Wollner, ator e produtor de curtas-metragens em Pequim. Antes do lançamento, ele filmava três produções diferentes por semana. “Depois disso, tudo desmoronou.” Muitos dos amigos de Wollner “tiveram que abandonar o que amavam e mudar para outra coisa”, disse ele.

Em maio, 89 dos 100 dramas animados mais populares no Douyin – a versão chinesa do TikTok pertencente à ByteDance – eram produções de inteligência artificial, de acordo com a DataEye, empresa de análise de marketing.

No primeiro trimestre de 2026, cerca de 128 mil séries curtas foram lançadas na China, mais de três vezes o número de todo o ano anterior, sendo que 95% delas foram geradas por inteligência artificial, de acordo com a Associação Chinesa de Serviços de Transmissão On-line.

As consequências econômicas podem ser drásticas. A indústria de séries curtas na China emprega 690 mil pessoas diretamente, segundo um relatório de 2026 da Escola Nacional de Desenvolvimento da Universidade de Pequim. Cerca de 15 milhões de pessoas citam a transmissão ao vivo como sua principal profissão, de acordo com um relatório de 2024 da Associação de Serviços de Transmissão On-line.

No comércio eletrônico ao vivo, apresentadores digitais gerados por inteligência artificial podem vender 24 horas por dia a um custo aproximadamente 10% menor, segundo estimativas da mídia estatal chinesa. Em março, os apresentadores digitais da plataforma de comércio eletrônico JD.com estavam sendo utilizados por mais de 70 mil comerciantes, de acordo com o portal de notícias financeiras Yicai.

Segundo a Baidu, uma das maiores empresas chinesas de tecnologia, um sósia digital do famoso streamer Luo Yonghao superou as vendas da pessoa real em diversas categorias de produtos, gerando 55 milhões de yuans (US$ 7,7 milhões) em apenas sete horas.

Em 2024, uma produção dramática de três a cinco minutos levava três meses para ser concluída por uma equipe de cinco pessoas. Hoje, um único funcionário realiza o mesmo processo em um ou dois dias, segundo o professor Shen Yang, diretor do laboratório de metaverso da Universidade de Tsinghua e diretor da empresa de animação com IA Zeelin.

O preço médio gira em torno de 600 a 800 yuans (US$ 90 a US$ 120) por minuto, 10% do custo de quando se utilizavam atores humanos. Em maio, a Zeelin publicou cerca de 8 mil episódios curtos de um minuto cada.

Em alguns casos, artistas estão sendo forçados a “emprestar” suas imagens, vozes e estilos de atuação a ferramentas de inteligência artificial antes de perderem seus empregos. “Eu estava praticamente encurralada”, disse a apresentadora de um popular programa infantil educativo, que foi informada em abril que precisava consentir com a criação de uma réplica de IA de si mesma, ou a empresa encontraria outros atores que aceitassem.

“No início, os atores que aceitavam esses papéis se sentiam envergonhados porque eram vistos como se estivessem roubando o trabalho de outros”, disse a apresentadora, que preferiu não ser identificada. “Agora parece que a mudança é inevitável.”

Além dos atores, há preocupações de que outros tipos de profissionais também estejam sendo forçados a treinar seus substitutos de IA antes de ser demitidos.

Advogados afirmam que as disputas trabalhistas relacionadas à inteligência artificial aumentaram consideravelmente nos últimos dois a três anos.

Os trabalhadores podem usar a demissão provada pelo uso de IA como justificativa para negociar indenizações maiores, disse Jiang Xiaotong, advogado trabalhista de Zhejiang, que representou um profissional no que se acredita ser o primeiro caso judicial no polo tecnológico de Hangzhou, na China, envolvendo um funcionário supostamente substituído por IA. O tribunal determinou que a empresa pagasse uma indenização maior ao trabalhador.

A apresentadora de programas educativos infantis disse que sua oferta inicial de demissão era de 10 meses de salário pelo uso perpétuo de sua imagem, voz e semelhança. Ela acabou aceitando um contrato de cinco anos, um ano de salário e direito de veto.

O ator Todd Kuhns viu seu trabalho desaparecer. Ele e seus colegas disseram sentir uma “sensação geral de frustração e resignação ao verem seus meios de subsistência ser destruídos por ferramentas que exploraram suas próprias performances”.

A ByteDance não respondeu imediatamente ao pedido de comentários sobre o assunto.

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Resíduos: gerar energia limpa ou gerar metano?

O país não precisa escolher entre reciclar, compostar, biodigerir ou recuperar energia. Precisa fazer tudo isso de forma integrada

Por Yuri Schmitke – Valor – 24/08/2026

O Brasil enfrenta há décadas um desafio estrutural na gestão de resíduos sólidos urbanos. Mais de 40% dos resíduos gerados no país têm destinação inadequada, sendo encaminhados a lixões ou aterros controlados, de acordo com o Panorama dos Resíduos Sólidos no Brasil 2025 (Abrema). Diante desse quadro, o país não está em condições de recusar soluções: precisa de todas as tecnologias disponíveis, de forma integrada, da reciclagem à recuperação energética.

O artigo “Resíduos: destruir valor ou criar riqueza?”, publicado pelo Valor Econômico em 14 de agosto, traz ao debate público uma discussão necessária. Parte, porém, de uma premissa equivocada ao tratar a recuperação energética de resíduos (Waste-to-Energy), que transforma rejeitos não recicláveis em energia elétrica, como antagonista da reciclagem, da compostagem e, por consequência, da economia circular.

É natural que surjam dúvidas, afinal o Brasil ainda não tem nenhuma usina dessa natureza em funcionamento. Enquanto cerca de 3 mil usinas de recuperação energética (UREs) operam mundo afora, o país começa a construir as suas. A primeira, a URE Barueri (SP), com cerca de 20 MW, deve ser inaugurada em 2027.

A recuperação energética existe há mais de 50 anos e faz parte da economia circular. No Brasil, é prevista na Política Nacional de Resíduos Sólidos (Lei 12.305/2010), que estabelece que ela trata somente a fração que não pode ser reutilizada, reciclada ou valorizada biologicamente, evitando sua disposição em aterros. Afirmar que essas usinas queimam materiais recicláveis é uma narrativa que ignora não apenas como funcionam os sistemas modernos de gestão de resíduos, mas a própria legislação brasileira.

Nas regiões metropolitanas que vierem a operar essas plantas, a coleta seletiva, a triagem e a recuperação de materiais permanecem obrigatórias. O combustível das usinas não é papelão, metal, vidro ou plástico de alto valor comercial. É somente a fração do rejeito, aquele resíduo que já não possui viabilidade técnica ou econômica para reciclagem.

O mesmo vale para a fração orgânica. Sempre que houver viabilidade para segregação na origem, compostagem ou biodigestão anaeróbica, essas rotas devem ser estimuladas, inclusive porque resíduos orgânicos têm elevada umidade, o que reduz o poder calorífico e a eficiência energética das usinas. Sob a ótica técnica, compostagem e biodigestão não concorrem com o WtE: elas o complementam.

Esclarecido o que de fato entra nessas usinas, impõe-se a questão central: a alternativa à recuperação energética não é a reciclagem. É o aterro sanitário.

Para ilustrar essa comparação na prática, um estudo do BEIS/Eunomia, no Reino Unido, concluiu que a recuperação energética pode reduzir em cerca de 8,4 vezes as emissões líquidas de gases de efeito estufa em comparação com aterros dotados de captura de biogás, sobretudo pela eliminação das emissões fugitivas de metano e pela substituição de geração fóssil. Ou seja, a solução climática mais eficaz não está em capturar o metano depois que ele se forma, mas em evitar que o rejeito seja aterrado.

Há ainda outros benefícios documentados em comparação aos aterros: menor necessidade de novas áreas, redução da contaminação do solo e das águas subterrâneas, geração firme de energia elétrica e vapor industrial e recuperação dos metais das cinzas, que retornam à cadeia de reciclagem.

A experiência internacional tampouco sustenta o antagonismo entre WtE e reciclagem. Alemanha, Dinamarca, Suécia, Áustria e Países Baixos combinam altas taxas de reciclagem com ampla infraestrutura de recuperação energética e praticamente eliminaram o envio de resíduos a aterros. A Alemanha opera cerca de 100 UREs, recicla e composta perto de 69% dos resíduos, encaminha 31% à recuperação energética e destina menos de 1% a aterros, segundo o Banco Mundial e a União Europeia.

Também não procede o argumento de inviabilidade econômica. Comparar o custo por quilowatt de uma URE com o de uma usina solar ignora que as duas não fazem a mesma coisa: a URE é infraestrutura de saneamento que gera energia como subproduto, e seu termo de comparação correto é o aterro sanitário, não a placa fotovoltaica. Avaliar apenas o custo de construção deixa de fora o que essas usinas evitam em emissões de metano, em contaminação de solo e água e em pressão sobre a saúde pública. Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), cada R$ 1 investido em saneamento economiza R$ 4 em saúde pública.

Parte das críticas ainda mira incineradores antigos, ignorando a evolução do setor. As plantas modernas operam sob normas rigorosas, com monitoramento contínuo e travas automáticas de operação. Segundo a Cewep (Confederação Europeia de Waste-to-Energy), respondem por apenas 0,2% das emissões de dioxinas e furanos na Europa, enquanto os veículos automotores respondem por cerca de 35%.

Defender reciclagem, compostagem, biodigestão e a inclusão dos catadores é correto e necessário. São agendas que merecem apoio integral e que a PNRS estabelece como prioritárias, antecedendo qualquer tratamento do rejeito. O que não se sustenta é afirmar que, sozinhas, elas dão conta de tratar todo o resíduo que o país gera.

A recuperação energética possui meta de cerca de 994 MW até 2040 no Plano Nacional de Resíduos Sólidos (Planares) e só pode operar mediante licenciamento ambiental. O contrato de manejo de resíduos da capital paulista, inclusive, prevê outras quatro unidades ao longo da concessão. Descartar uma tecnologia prevista em lei, incorporada ao planejamento federal e adotada em dezenas de países é desconsiderar evidências técnicas e regulatórias.

O país não precisa escolher entre reciclar, compostar, biodigerir ou recuperar energia. Precisa fazer tudo isso de forma integrada, reservando os aterros sanitários apenas aos rejeitos finais inevitáveis. Esse é o modelo adotado pelas economias mais avançadas do mundo. E a diferença prática, para o Brasil, é simples: cada tonelada de rejeito que deixa de virar energia continua a virar metano.

Yuri Schmitke é Presidente Executivo da Associação Brasileira de Energia de Resíduos (Abren)

https://valor.globo.com/opiniao/coluna/residuos-gerar-energia-limpa-ou-gerar-metano.ghtml

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China anuncia pacote para reduzir competição ‘desenfreada’ no saturado mercado das montadoras

Excesso de capacidade empurra veículos para mercados externos
Brasil se tornou o principal destino mundial dos elétricos e híbridos que saem do território chinês

Igor Patrick – Folha – 28.ago.2026

Jornalista, mestre em Estudos da China pela Academia Yenching (Universidade de Pequim) e em Assuntos Globais pela Universidade Tsinghua

O vice-ministro da Indústria da China, Xin Guobin, anunciou na quarta-feira (26) mais um pacote contra a guerra de preços entre as montadoras do país, numa entrevista sobre o início do 15º Plano Quinquenal. A disputa chegou ao ponto em que empresas vendem carros perto do custo de produção e cobrem o rombo atrasando o pagamento de fornecedores, e é isso que Pequim tenta interromper há dois anos.

A palavra que o governo usa é neijuan (内卷), literalmente traduzida como “involução”, mas usada neste contexto para descrever a corrida em que todos gastam mais para ficar no mesmo lugar.

Ela entrou no vocabulário oficial em julho de 2024 e tem sido apontada como motivação para que a cúpula econômica do partido conduza a regulação de governos locais. Isso porque a origem do problema está nessa ponta: a capacidade automotiva foi erguida por províncias que disputaram montadoras com terreno barato, crédito e isenção, até formar um parque maior do que o mercado interno consegue absorver.

As medidas seguintes têm tentado atacar o sintoma, mas a um custo alto que certamente levará marcas eficientes à bancarrota. Em junho do ano passado, 17 montadoras prometeram pagar seus fornecedores em até 60 dias, já que os fabricantes de peças estavam bancando a guerra de preços com o próprio caixa.

O efeito direto foi fazer a receita cair 0,2% no primeiro trimestre e o lucro despencar 18%. A margem ficou em 3,2%, contra 4,9% da média industrial chinesa. Trocando em miúdos, fabricar carro na China rende menos do que fabricar quase qualquer outra coisa enquanto o mercado encolhe.

Dados das empresas de capital aberto mostram queda de 20% nas vendas de janeiro a julho, em parte porque acabou no início do ano a isenção do imposto de compra do carro elétrico.

China, terra do meio

Diante disso, havia dois caminhos, e Pequim escolheu o mais fácil. O pacote anunciado por Xin controla quem entra na indústria, com licença, registro e validação, decidindo quais empresas e modelos chegam ao mercado, e não fecha nenhuma das fábricas que já estão de pé.

Boa parte das marcas usa hoje de 20% a 30% da capacidade instalada, o que significa linha de montagem erguida para produzir carros que ninguém compra mais.

Fábrica que ninguém fecha precisa produzir, e o que produz precisa ser vendido em algum lugar, de modo que, no semestre em que o mercado chinês recuou, a exportação cresceu impressionantes 53%.

O Brasil se tornou o principal destino mundial dos elétricos e híbridos que saem da China, com 299.803 unidades desembarcadas de janeiro a junho. Nas ruas, as marcas chinesas responderam por 23% dos emplacamentos de julho, segundo a consultoria Bright Consulting.

Mas não para aqui. As marcas chinesas estão liderando com folga em quase todos os mercados em que operam, com destaque para Bélgica, Rússia, Holanda, Alemanha, México e Chile. A consequência imediata tem sido a quebradeira das marcas tradicionais e reclamações generalizadas das europeias acerca da desigualdade em condições de competição e sobrecapacidade chinesa.

Contra esse volume, o Brasil já tem calendário do imposto de importação, mas é improvável que só isso resolva o problema. A ideia é que a tributação aja sobre preço, mas o problema é quantidade.

A Anfavea, que representa montadoras nacionais do setor como Fiat, Chevrolet e Volkswagen, também argumenta que a eficácia dos impostos é corroída porque o carro sai pronto da China, é desmontado, cruza a alfândega como caixa de peças e volta a ser parafusado aqui, pagando alíquota menor.

A BYD promete 50% de conteúdo nacional em Camaçari até dezembro e prevê 600 mil carros por ano na Bahia até 2030. A GWM vai abrir uma fábrica nova no Espírito Santo, a Geely trabalha em parceria com a Renault e mesmo a novata DFM já prevê produção local em 2028.

Para tudo isso virar indústria de verdade e não apenas o último posto de uma cadeia dimensionada para outro mercado, será preciso esforço em Brasília, mas em alguma medida a desativação de algumas linhas de produção também na China. E dessa diferença dependem os empregos e as autopeças que ficam de pé aqui.

Operadores trabalham no complexo da base de produção da BYD em Camaçari, na Bahia – Jin Haoyuan – 12.jun.26/Xinhua

China anuncia pacote contra guerra de preços de montadoras – 28/08/2026 – Igor Patrick – Folha

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Essa cidade do sertão do Ceará é a nº 1 do País em ranking educacional – o que eles fizeram?

Busca ativa de alunos elevou nº de matrículas em 17% no município de Deputado Irapuan Pinheiro; ensino integral e avaliação trimestral ajudam na aprendizagem

Por José Maria Tomazela – Estadão – 06/08/2026

No município de Deputado Irapuan Pinheiro, no sertão do Ceará, todas as escolas da rede são em tempo integral. A cidade adota ainda, por lei, um sistema próprio de avaliação do desempenho dos alunos, com provas de Língua Portuguesa, Matemática e Redação aplicadas trimestralmente.

No fim do ano, cada um dos 40 estudantes que se destacam ganham um notebook. Já os professores dos alunos que conquistam o primeiro lugar de cada ciclo recebem um 14° salário. Há premiação proporcional também para os docentes de alunos que se classificam até o 4° lugar.

Essas são algumas das iniciativas desenvolvidas na cidade de 9.444 habitantes e sete escolas, que ganhou o topo dos rankings educacionais. O município a 350 quilômetros de Fortaleza está entre os melhores no Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (Ideb), o principal indicador da qualidade do ensino básico no Brasil, cujos dados foram divulgados pelo Ministério da Educação (MEC) nessa quarta-feira, 5.

Alunos em escola de Irapuan Pinheiro, cidade do interior do Ceará que se destacou na avaliação do Ideb. Foto: Prefeitura de Deputado Irapuan Pinheiro/Divulgação

No ranking dos anos finais do ensino fundamental (5º ao 9º ano), a cidade tem Ideb 9,3 (em uma escala de zero a dez), a maior do País. Já nas séries iniciais do fundamental (1º ao 5º ano), o resultado é 9,9, atrás apenas de oito municípios que tiveram nota dez.

Na média nacional, o Ideb dos anos iniciais foi de 6,3 e, nas séries finais, de 5,3. O índice considera notas em provas de Português e Matemática aplicadas pelo MEC, além do fluxo escolar (aprovação, abandono etc).

Especialistas têm defendido mais atenção para essa o fundamental 2, historicamente negligenciado nas políticas públicas. Na transição entre os anos iniciais (até o 5º) para os finais (a partir do 6º), a dinâmica escolar tem mudanças expressivas, com mais disciplinas, professores e avaliações.

Outros desafios são lidar com defasagens da alfabetização (feita no fundamental 1) e a crescente distração gerada pelos celulares e pelas redes sociais, o que tem atrapalhado a capacidade de concentração dos alunos.

Para o secretário municipal de Educação, Breno Raniery Torquato, faz diferença a opção pela avaliação trimestral – as medições estaduais ou federais são anuais ou com periodicidade ainda menor. Isso permite, segundo ele, que os professores intervenham para melhorar o desempenho dos alunos ao longo do ano. “É possível notar que há evolução de um trimestre para o outro”, conta Torquato.

A rede tem 2.097 alunos. Desde 2021, todas as unidades passaram a ter ensino em tempo integral a partir do 1º ano do fundamental. “Entendemos que educação integral não é só a jornada de oito horas por dia que o aluno passa na escola, mas incluir no processo os pais, os professores e os servidores, inclusive a cozinheira, o monitor e o motorista que faz o transporte das crianças”, diz o secretário.

A maioria dos professores do contraturno, são os mesmos do período regular, o que permite acompanhar melhor aqueles que precisam de reforço. Além disso, em uma região castigada pelo clima seco e quante, as salas de aula foram climatizadas.

Alunos em escola de Irapuan Pinheiro, cidade do interior do Ceará que se destacou na avaliação do Ideb. Foto: Prefeitura de Deputado Irapuan Pinheiro/Divulgação

O município adota o Programa de Aprimoramento da Polícia de Alfabetização na Idade Certa (PAIC Integral), do governo do Ceará, mas vai além, oferecendo 18 frentes formadoras, o dobro do que o Estado oferece. O programa possibilita aos docentes o aprimoramento em gestão escolar e zeladoria, entre outras habilidades.

O Estado do Nordeste é uma das referências em alfabetização e bons resultados no ensino fundamental a partir da experiência de Sobral, também no interior, replicada em outras regiões cearenses.

Com base em um programa do Unicef, o Fundo das Nações Unidas para a Infância, a cidade criou o Programa Irapuense de Articulação e Monitoramento da Escolarização, que faz visitas às escolas da rede municipal para fazer buscas ativas de estudantes que têm mais dificuldade e evitar a evasão.

“Na prática, isso significa a rede unida com a missão de identificar e trazer de volta cada criança, adolescente, jovem ou adulto que estão fora da escola”, afirma o secretário.

Os resultados impressionam: com a aplicação do primeiro ciclo do programa, envolvendo a população de 0 a 15 anos, o número de matrículas na rede municipal cresceu 17%. “São crianças e adolescentes que estavam fora da escola, principalmente na zona rural. Agora vamos iniciar a etapa que envolve a população entre 15 e 18 anos.”

Já o programa de formação continuada dos professores traz especialistas para dar palestras aos educadores e servidores da rede municipal.

Essa cidade do sertão do Ceará é a nº 1 do País em ranking educacional – o que eles fizeram? – Estadão

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China prepara ofensiva em data centers no Brasil

A China intensifica investimentos em data centers no Brasil, visando infraestrutura digital e IA. O Silk Road Fund pode ampliar parcerias, conectando energia renovável e armazenamento de dados.

RELATÓRIO RESERVADO -·21 de agosto de 2026·

O setor de data centers entrou definitivamente na cartografia de interesses da China no Brasil. Além do superlativo projeto do TikTok no Ceará, em parceria com a Casa dos Ventos e a Omnia/Pátria, estimado em mais de R$ 200 bilhões, Pequim está traçando novos passos para ampliar sua presença em infraestrutura de processamento e armazenamento de dados no país. O movimento faz parte de uma ofensiva muito maior. As gigantes chinesas de tecnologia vêm elevando agressivamente seus investimentos em inteligência artificial, nuvem e capacidade computacional. No Brasil, um dos instrumentos dessa nova investida deverá ser o Silk Road Fund, braço financeiro usado por Pequim em projetos estratégicos no exterior. Segundo informações que circulam no setor, um dos caminhos em análise seria a extensão da própria parceria com a Omnia. Controlada pelo Pátria Investimentos, a empresa é uma das maiores plataformas de infraestrutura digital do país. Ressalte-se que o Silk Road Fund e a gestora de recursos já são sócios em concessões rodoviárias no Brasil.

Há outros fios que se cruzam nessa grande marcha do armazenamento de dados. O negócio tem notória sinergia com outro importante investimento feito recentemente pelo Silk Road no país: a Aliança Energia. O fundo tornou-se sócio da BlackRock e da Vale na empresa de geração renovável. Não é uma coincidência menor. Pequim vem aproximando cada vez mais sua política de expansão da capacidade computacional da oferta de energia renovável e de sistemas de armazenamento. Data centers, geração e baterias começam a formar partes de uma mesma infraestrutura para a corrida da inteligência artificial.

São os novos tempos. Se a primeira fase da Belt and Road Initiative foi marcada pela construção de portos, ferrovias, rodovias e usinas no exterior, os projetos ligados à chamada Digital Silk Road passaram a ganhar espaço crescente. Redes de telecomunicações, fibra óptica, cabos submarinos, data centers e outras infraestruturas digitais tornaram-se novas prioridades de Pequim. É a Nova Rota da Seda em sua versão digital. O Brasil reúne uma combinação difícil de encontrar em outros grandes mercados emergentes: oferta abundante de energia renovável, escala de consumo, expansão acelerada da computação em nuvem e uma carteira bilionária de novos projetos de processamento de dados.

Data centers se tornaram mais um ringue da disputa geoeconômica entre Washington e Pequim. E os dois lados estão colocando cifras gigantescas nessa batalha. Nos Estados Unidos, o maior símbolo é o Stargate, projeto capitaneado por OpenAI, SoftBank e Oracle para investir até US$ 500 bilhões em infraestrutura de inteligência artificial em quatro anos. A primeira leva previa US$ 100 bilhões imediatos. Em setembro do ano passado, o programa já reunia quase sete gigawatts de capacidade planejada e mais de US$ 400 bilhões em investimentos previstos para os três anos seguintes. O governo Donald Trump passou a tratar essa expansão não apenas como investimento privado, mas como parte de uma estratégia de liderança tecnológica e de segurança nacional.

Do lado chinês, a resposta também é medida em dezenas de bilhões de dólares. A Alibaba anunciou cerca de US$ 53 bilhões para ampliar sua infraestrutura de inteligência artificial e nuvem em três anos, montante superior a tudo o que havia desembolsado nessas áreas na década anterior. A companhia já sinalizou que poderá ultrapassar essa meta. A Tencent, por sua vez, gastou US$ 11,7 bilhões somente em 2025 e prometeu acelerar os desembolsos em IA neste ano. ByteDance, controladora do TikTok, Baidu e outras empresas completam uma corrida chinesa por chips, centros de processamento, energia e modelos próprios.

Washington tenta levar essa disputa para fora de suas fronteiras. Em julho de 2025, a Casa Branca lançou um programa para estimular a exportação de pacotes completos de tecnologia norte-americana de IA. A lista inclui chips, servidores, aceleradores, sistemas de armazenamento para data centers, serviços de nuvem, redes e modelos de inteligência artificial. O objetivo declarado é ampliar a adoção mundial da tecnologia dos Estados Unidos e reduzir a dependência de países considerados adversários. A ofensiva ganhou uma estrutura adicional com a Pax Silica, iniciativa destinada a organizar uma rede de aliados em torno de semicondutores, minerais críticos, energia e infraestrutura de IA. Em março deste ano, Washington anunciou ainda um fundo inicial de US$ 250 milhões para apoiar ativos estratégicos dessas cadeias, com a intenção de mobilizar capital privado e soberano em escala muito maior.

A China, por sua vez, tenta ampliar internacionalmente o alcance de suas tecnologias, modelos e infraestrutura digital. A batalha, portanto, já não se resume a quem desenvolverá os melhores algoritmos. Estados Unidos e China disputam quem fornecerá chips, energia, capacidade de processamento, armazenamento, modelos e padrões tecnológicos para a infraestrutura digital do resto do mundo. É nesse tabuleiro que uma eventual entrada do Silk Road Fund nos data centers brasileiros ganha outra dimensão. O investimento deixaria de ser apenas uma diversificação do portfólio do fundo para se inserir em um movimento mais amplo de Pequim pela ocupação de posições na infraestrutura que sustentará a inteligência artificial e a economia digital nas próximas décadas. Para o Brasil, significa entrar por mais uma porta na disputa tecnológica entre as duas maiores potências mundiais.

Criado em 2014 para financiar a expansão da Belt and Road Initiative, o Silk Road Fund é um dos principais braços financeiros da estratégia geoeconômica de Pequim. O fundo conta com capital de US$ 40 bilhões e, até março deste ano, já havia assumido compromissos de investimento superiores a US$ 28,5 bilhões em mais de 70 países e regiões. Seu portfólio concentra-se em infraestrutura, energia, recursos naturais, cooperação industrial e serviços financeiros, com projetos espalhados pelo Sudeste Asiático, Sul e Ásia Central, Oriente Médio, Norte da África e Europa.

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Quem está ensinando bom gosto à inteligência artificial?

O avanço da IA generativa chegou a uma fronteira mais subjetiva: ensinar modelos a distinguir o que é apenas correto do que tem qualidade e originalidade

Rebecca Ackermann – Fast Company Brasil – 26-08-2026

Ben Blumenrose percebeu que o nível mínimo de qualidade do design de sites gerado por IA está subindo rapidamente. Como cofundador e sócio-gerente da empresa de capital de risco Designer Fund, além de designer atuante há duas décadas, Blumenrose acompanha de perto a rápida evolução dos recursos visuais gerados por IA.

Ele ainda consegue identificar a diferença entre um site criado por um designer profissional e outro produzido por um modelo, mas os resultados da IA estão “cinco vezes melhores do que os mesmos tipos de ferramentas produziam um ano atrás”, afirma. “Provavelmente, em seis meses a um ano, será muito difícil até para mim perceber a diferença.”

A indústria de IA vem trabalhando intensamente para melhorar a produção criativa dos modelos por meio de métricas precisas de avaliação, rubricas e testes e ferramentas automatizados. O gosto – ou, pelo menos, uma aproximação dele – tornou-se uma das próximas fronteiras no desenvolvimento de modelos.

Uma série de startups promete que consegue incorporar gosto à IA. Enquanto isso, os grandes laboratórios de IA de fronteira estão pensando em como levar seus modelos para áreas subjetivas, como escrita e design.

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Mas, como todo ser humano sabe, mesmo dentro de uma profissão específica, as opiniões sobre o que é considerado “bom” podem variar de acordo com a combinação particular de experiências sociais, culturais e profissionais de cada pessoa.

Desenvolver gosto em qualquer área criativa é um desafio técnico e também um projeto pessoal: é preciso aprender – com especialistas e com a história – informações suficientes sobre o que funciona, mas depois desenvolver uma compreensão do que você gosta e por quê. O mesmo vale para ensinar gosto a um modelo.

O primeiro passo desse processo – reunir informações e avaliá-las – é semelhante à forma como as empresas de tecnologia trabalham há décadas e como os laboratórios de fronteira vêm desenvolvendo a inteligência dos modelos nos últimos anos.

O passo seguinte, porém – decidir o que parece bom e único e fazer uma escolha com base em discernimento – é mais estranho aos processos e sistemas usados para construir tecnologia.

Ainda assim, tecnólogos de toda a indústria estão tentando enfrentar esse dilema qualitativo. Em diferentes escalas, eles estão ensinando aos modelos como é o “bom” trabalho em áreas criativas específicas, com o objetivo de aprimorar o gosto da IA até um nível suficientemente refinado.

Mas, como se vê, esses métodos dependem do gosto de um grande número de profissionais humanos.

ENTRA DADO DE ESPECIALISTA, SAI DADO DE ESPECIALISTA

Bom gosto em nível de especialista exige dados especializados em nível de especialista. Uma nova geração de empresas estabelecidas e startups está tentando ir além da base de conhecimento generalista dos grandes modelos de linguagem para resolver esse problema no universo criativo.

É o caso da Figma, que usa internamente modelos de base para ferramentas de produtividade e produção, mas observa que eles frequentemente apresentam limitações.

“Modelos prontos para uso muitas vezes não têm a capacidade de avaliar a qualidade de um design de maneira confiável. Além disso, a quantidade de raciocínio e a latência resultante nem sempre correspondem à complexidade da tarefa”, afirma Sumithra Bhakthavatsalam, líder de pesquisa em IA da Figma.

Em outras palavras, os modelos de fronteira podem trabalhar demais e por tempo demais para produzir resultados sem muito bom gosto. É por isso que a empresa faz um pós-treinamento voltado a respostas mais rápidas e menos excesso de raciocínio durante o trabalho de design iterativo.

A Figma também ajusta o modelo para obter qualidade geral, variedade e uma compreensão mais profunda da empresa e dos sistemas de design dos seus clientes.

Para alimentar esse pós-treinamento, a equipe de Bhakthavatsalam reúne exemplos selecionados de “melhor da categoria”, entre trabalhos considerados “ótimos” e “bons” pelos designers da empresa.

Desenvolver gosto em qualquer área criativa é um desafio técnico e também um projeto pessoal.

Na Krea, o cofundador Diego Rodriguez sabe que informações genéricas não produzirão resultados que seus clientes – designers, cineastas e arquitetos – possam usar em seu trabalho.

A Krea oferece um conjunto de ferramentas para profissionais criativos, incluindo geradores de imagens e vídeos, além de um modelo que os próprios usuários podem ajudar a treinar. Isso significa que a qualidade dos resultados precisa ser alta.

Para os geradores visuais da Krea, a equipe de Rodriguez reuniu milhões de referências de enquadramentos e estilos cinematográficos, técnicas e materiais de impressão, materiais arquitetônicos e elementos de arquitetura para o pós-treinamento, garantindo que os modelos tenham o vocabulário visual necessário para o trabalho criativo profissional.

Uma parceria recente com o escritório de arquitetura Henning Larsen ajudou a Krea a aprimorar seus dados relacionados à arquitetura e refinou suas ofertas para o setor.

O GOSTO DA IA É FEITO DE DECISÕES HUMANAS

Depois de ensinar aos modelos de IA como são as informações específicas de determinado campo, o desafio passa a ser orientá-los em direção ao discernimento.

Segundo Nick Heiner, responsável pelos ambientes de aprendizado por reforço da Surge, o principal método de pós-treinamento para desenvolver gosto é o aprendizado por reforço com feedback humano, um processo no qual um grupo de pessoas experientes fornece avaliações sobre os resultados da IA. Essas avaliações são então usadas para conduzir o modelo em uma direção melhor, ou mais apurada.

Para entender como isso funciona, imagine 10 poetas analisando na tela dois exemplos de poesia gerada por IA, lado a lado. Eles avaliam e comentam cada um com base em sua experiência profissional, enviam suas respostas e passam ao próximo conjunto de exemplos. Agora imagine centenas de poetas analisando centenas de poemas. Depois, milhares ou até centenas de milhares.

Agora imagine também um grupo de designers analisando layouts de uma página inicial lado a lado. Arquitetos escolhendo o material que seria a melhor combinação para uma parede externa voltada para o leste. Cineastas selecionando a lente adequada para uma cena importante.

Todas essas pessoas estão reforçando para o modelo o que significa “bom”, para que ele possa ajustar seus resultados. O segredo para reproduzir o gosto humano é conseguir que muitas pessoas digam aos computadores do que gostam e por quê.

“No fim das contas, tudo se resume ao gosto dos humanos – não apenas ao gosto dos especialistas, mas também ao gosto do responsável pela produção dos dados e ao gosto das pessoas que lideram seus especialistas em pós-treinamento”, afirma Heiner.

LABORATÓRIO DE DADOS HUMANOS

Depois que a Surge conclui seu trabalho, entra em campo uma nova equipe de humanos do lado do cliente tomando decisões sobre o que significa “bom”.

O processo transforma inúmeras escolhas estéticas individuais de seres humanos em conjuntos de dados que ensinam modelos específicos a fazer escolhas “boas”. Ou talvez seja mais preciso dizer escolhas humanas.

A Surge não é a única empresa que trabalha diretamente com os grandes laboratórios de IA e outros desenvolvedores de modelos para avançar nessa questão.

A Taste Labs saiu recentemente do modo sigiloso com US$ 18,5 milhões em financiamento para treinar modelos, desenvolvendo infraestrutura e ferramentas para coletar anotações e avaliações de especialistas, começando pelo design.

Outra que entro no ramo foi a plataforma de contratação de profissionais criativos Contra, que lançou o Contra Labs, “um laboratório independente de dados humanos e avaliação criativa”.

Ele conecta a rede de mais de 1,7 milhão de profissionais criativos da Contra a laboratórios e desenvolvedores em busca de feedback especializado sobre os resultados dos modelos.

O cofundador e CEO da Contra, Ben Huffman, afirma que designers, escritores, editores de vídeo e outros profissionais criativos no topo de suas áreas podem ganhar cerca de US$ 50 a US$ 250 por hora trabalhando com feedback para IA e outros tipos de pós-treinamento. Ele acredita que a avaliação em nível especializado se tornará uma enorme categoria profissional.

O TRABALHO HUMANO NUNCA TERMINA

É preciso muita gente para construir um sistema automatizado hoje, e muitos especialistas acreditam que continuará sendo assim por algum tempo – se não para sempre.

Na verdade, Huffman não acredita que seja possível dar “gosto” a um modelo. O que a Contra Labs oferece é o feedback de profissionais criativos em atividade sobre qual resultado consideram melhor, com base em sua experiência profissional e em seu gosto pessoal.

“Os modelos podem melhorar seus resultados com base nesses dados”, afirma Huffman, “mas nunca serão capazes de criar algo verdadeiramente sofisticado e competitivo que seja novo e tenha ressonância, porque eles não têm sensibilidade humana.”

Segundo Huffman, em qualquer trabalho criativo que tenha múltiplas definições de bom, os humanos precisam continuar participando do processo.

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Rodriguez, da Krea, compara as ofertas de sua empresa à espada, e não ao samurai. Ele quer criar ferramentas, imagens e plataformas com fidelidade suficiente para que os profissionais criativos possam fazer seu trabalho melhor, e não codificar uma definição fechada de gosto.

Bhakthavatsalam, da Figma, afirma que a empresa não vê a IA como substituta do gosto. “Os designers podem usar a IA para ampliar as possibilidades criativas, mas o discernimento e a empatia por trás de cada prompt e ação continuam sendo exclusivamente humanos.”

Bom gosto em nível de especialista exige dados especializados em nível de especialista.

Os modelos podem ser capazes de aprender e reproduzir padrões existentes com qualidade suficiente para a maioria das necessidades profissionais, mas o gosto não é estático – e quem define tendências provavelmente vai continuar ultrapassando qualquer definição que tenha sido incorporada aos modelos.

Na Designer Fund, eles costumam usar a expressão “a IA jamais faria isso” para descrever o tipo de escolha que apenas um designer humano seria capaz de fazer, ou seja, algo inesperado, contraintuitivo ou até mesmo “errado”.

“Como somos humanos, acho que começaremos a fazer coisas que os computadores não conseguem ou não querem fazer”, afirma. E então talvez alguém também ensine isso a uma IA.

SOBRE A AUTORA

Rebecca Ackermann é escritora e designer. Seu trabalho foi publicado na “MIT Technology Review”, no “The New York Times”, na Vox e em outros veículos.

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Inferência em IA: por que a tecnologia pode enfrentar um novo gargalo nos próximos anos

A etapa responsável por gerar respostas para usuários exige cada vez mais processamento, energia e infraestrutura, criando novos desafios para empresas.

Bianca Bezerra Pinto – Exame – 21 de agosto de 2026

A expansão da inteligência artificial está criando um novo desafio para empresas de tecnologia: processar cada vez mais solicitações sem elevar na mesma proporção o custo e o consumo de energia.

Esse desafio está relacionado à chamada inferência, etapa em que um modelo já treinado utiliza o que aprendeu para gerar respostas.

É o que acontece quando um profissional pede a uma ferramenta de IA para resumir um documento, escrever um código ou analisar dados.

A diferença é que, enquanto o treinamento prepara o modelo, a inferência acontece continuamente. Quanto maior o número de usuários e tarefas, maior a quantidade de processamento necessária.

E é justamente essa escala que pode transformar a inferência em um dos principais gargalos da inteligência artificial. Quanto mais pessoas e empresas utilizam IA, maior é o número de inferências que precisam ser realizadas.

O treinamento é a fase em que o modelo aprende padrões a partir de grandes volumes de dados. É uma operação extremamente pesada, que pode exigir milhares de chips trabalhando simultaneamente.

A inferência acontece depois. É quando o conhecimento adquirido pelo modelo é utilizado para executar uma tarefa.

Uma comparação simples ajuda a entender a diferença: treinar é preparar o profissional; infeir é executar o trabalho. Um modelo pode ser treinado uma vez, mas realizar milhões ou bilhões de inferências posteriormente.

Isso muda a forma como as empresas precisam pensar em infraestrutura. Nãobasta ter um modelo poderoso. É necessário garantir que ele consiga atender usuários com baixa latência, ou seja, sem demora perceptível, e com custo operacional viável.

Por que a inferência pode virar um gargalo

A popularização de chatbots foi apenas uma parte do problema. Sistemas de IA estão sendo incorporados a buscadores, softwares corporativos, atendimento ao cliente, programação e agentes capazes de executar tarefas em várias etapas.

Modelos que utilizam raciocínio também podem consumir mais recursos porque geram mais tokens antes de apresentar uma resposta. Tokens são pequenas unidades de texto processadas pelos modelos de linguagem.

Um estudo publicado em 2026 na revista Joule, com pesquisadores da Microsoft, estimou que consultas longas de raciocínio podem consumir mais de dez vezes a energia de consultas comuns. Em um cenário com bilhões de solicitações diárias, pequenas diferenças por consulta podem representar uma demanda significativa por eletricidade.

A infraestrutura também precisa lidar com memória, redes de comunicação, chips especializados e sistemas de refrigeração. Segundo o relatório de 2026 do Stanford Institute for Human-Centered AI, a capacidade global de computação para IA cresceu 3,3 vezes por ano desde 2022, impulsionada tanto pelo treinamento quanto pela inferência.

O impacto para as empresas

Para uma companhia que usa IA internamente, o desafio aparece principalmente quando a utilização aumenta.

Uma ferramenta que atende 100 funcionários pode funcionar com uma determinada estrutura. Se passar a ser utilizada por 10 mil pessoas, o volumede processamento muda completamente.

Nesse cenário, empresas precisam avaliar:

Custo por consulta ou tarefa

Velocidade de resposta

Consumo de energia

Capacidade dos chips

Local onde os dados serão processados

Necessidade de manter modelos na nuvem ou localmente

Um relatório do Uptime Institute publicado em 2026 aponta que a economia da inferência depende fortemente da utilização da infraestrutura, enquanto fatores como latência, localização dos dados e governança também influenciam a escolha de onde executar os modelos.

A corrida por chips específicos para inferência

O crescimento da demanda já influencia o mercado de semicondutores. Empresas estão desenvolvendo processadores voltados especificamente para executar modelos de IA, em vez de depender apenas de chips tradicionalmente utilizados para treinamento.

A Nvidia, por exemplo, passou a destacar a inferência como uma oportunidade central de sua estratégia de infraestrutura. Outras empresas também desenvolvem arquiteturas específicas para acelerar a geração de respostas.

Em agosto de 2026, a startup americana Etched, especializada em chips para inferência, alcançou uma avaliação de US$ 21 bilhões após uma rodada de US$ 700 milhões. O movimento mostra como investidores e empresas estão direcionando capital para a infraestrutura necessária para colocar modelos de IA em produção.

O que isso muda para quem trabalha com tecnologia

A evolução da inteligência artificial não depende apenas de modelos mais inteligentes. Eficiência computacional passa a ter importância crescente.

Para profissionais, isso significa que conceitos como inferência, latência, tokens, processamento em nuvem e custo por tarefa tendem a fazer parte das decisões relacionadas à adoção de IA.

Na prática, uma empresa que pretende implementar um agente de IA, por exemplo, precisa considerar não apenas se o sistema consegue executar a tarefa. Também precisa calcular quantas vezes ele será acionado, quanto processamento cada operação exige e qual será o custo para manter o serviço funcionando.

O próximo desafio da inteligência artificial, portanto, pode estar menos relacionado à capacidade de criar modelos e mais à capacidade de executá-los em escala.

https://exame.com/inteligencia-artificial/inferencia-em-ia-por-que-a-tecnologia-pode-enfrentar-um-novo-gargalo-nos-proximos-anos/?utm_source=copiaecola&utm_medium=compartilhamento

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O Brasil tem políticas de Estado ou remendos imediatistas que respondem a interesses e pressões?

Há 50 anos, os programas de agricultura tropical e de bioenergia são exemplos de políticas de Estado

Por Marcos Jank – Estadão – 22/08/2026

O Brasil tem políticas de Estado voltadas para o médio e o longo prazo? A resposta que recebo para essa pergunta em minhas palestras é sempre a mesma: não temos. O que temos hoje no Brasil são remendos imediatistas que respondem a interesses e pressões setoriais, que raramente olham além do mandato do governo de plantão. Faltam projetos de país que sobrevivam às trocas de governo e tenham como bússola o interesse nacional de longo prazo.

Mas nem sempre foi assim. Duas das melhores Políticas de Estado que o Brasil já concebeu – uma agrícola, outra energética – nasceram na década de 1970, sob um regime autoritário, mas com visão estratégica que se revelou de longuíssimo prazo: o desenvolvimento da agricultura tropical moderna e a criação de um programa nacional de bioenergia.

Sem elas, o Brasil jamais seria hoje protagonista global nesses dois campos, justamente agora que segurança alimentar e energética voltaram ao epicentro da geopolítica mundial. Em ambas, o roteiro foi o mesmo: o governo abriu o caminho, e o setor privado assumiu a continuidade.

Na agricultura tropical, o marco foram as instituições e os programas governamentais dos anos 1970. O símbolo maior foi a Embrapa, criada em 1973, que se somou aos esforços anteriores de grandes universidades agrícolas e institutos estaduais de pesquisa – como o Instituto Agronômico de Campinas e vários outros, em São Paulo e em outros Estados.

Esses esforços permitiram transformar o Cerrado, um bioma ácido e pobre em nutrientes, na última fronteira agrícola eficiente do planeta. Naquele período, o Estado também ofereceu crédito abundante e barato, programas de assistência técnica e extensão rural (Emater), programas de colonização como o Prodecer, no Cerrado, e uma estrutura de defesa agropecuária.

A partir de um certo ponto, porém, foi o setor privado que assumiu o comando da transformação e multiplicou os resultados: empresas nacionais e multinacionais desenvolveram genética avançada, biotecnologia agroquímicos, máquinas e equipamentos agrícolas, agricultura de precisão, plantio direto, segunda safra, irrigação e os sistemas integrados de lavoura-pecuária-floresta. Esse foi o pacote público-privado que transformou o Brasil em potência agrícola — em grãos, carnes, açúcar, celulose, algodão e muitos outros produtos.

Na bioenergia, o marco inicial foi o Proálcool, lançado em 1975 como resposta ao choque do petróleo: o governo colocou carros a álcool nas ruas, obrigou a distribuição de etanol nos postos, fixou misturas obrigatórias — de etanol na gasolina (hoje E32) e de biodiesel no diesel (hoje B15) — e incentivou a cogeração de bioeletricidade a partir do bagaço da cana.

No começo dos anos 1990, o protagonismo mudou de mãos: o setor privado trouxe os veículos flex e o RenovaBio e, mais recentemente, novos usos da bioenergia — frotas pesadas, combustível de aviação sustentável (SAF), bio-bunker marítimo, biogás, biometano, eteno, hidrogênio verde e biorrefinarias.

Nesses dois exemplos de políticas de Estado bem-sucedidas, o governo não bancou um projeto estatizante permanente: ele induziu, financiou a P&D básica e assumiu o risco inicial para, em seguida, diminuir seu papel e deixar que o mercado competisse e escalasse o que funcionava. Esse é o modelo replicável.

As cinco décadas de sucesso dessas duas extraordinárias iniciativas nos convidam a avançar em áreas vulneráveis que, infelizmente, não contaram com políticas do mesmo quilate. Entre os temas que hoje mereceriam ser priorizados por políticas público-privadas estruturantes estão: fertilizantes, bioinsumos, mineração, internacionalização da bioenergia, logística, armazenagem, seguro rural e resiliência climática.

Às vésperas de uma eleição importantíssima, deveríamos nos inspirar nas grandes lideranças que há 50 anos pensaram estrategicamente as bases do Brasil que vivemos hoje no agro tropical e na bioenergia, e as implementaram. O que nos falta hoje não são recursos naturais, pessoas motivadas ou tecnologia de ponta.

O que nos falta é visão estratégica e organização da sociedade, a começar pelo Governo Federal. Se soubermos recuperá-la na própria experiência brasileira, a resposta à pergunta desse artigo finalmente poderá mudar.

Opinião por Marcos Jank

Professor sênior e coordenador do centro Insper Agro Global, conselheiro de empresas, palestrante e analista de agronegócio e bioenergia.

O Brasil tem políticas de Estado ou remendos imediatistas que respondem a interesses e pressões? – Estadão

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A invasão chinesa nas máquinas agrícolas: o que aconteceu com os carros já começou no agro

“Vale a pena olhar os números com calma, porque eles contam uma história que já vimos antes”

Paulo Gala – Brasil247 – 22/8/2026

Paulo Gala é economista e professor da FGV

O que aconteceu com os automóveis está começando a acontecer com as máquinas agrícolas. E poucos no agronegócio brasileiro estão prestando atenção no tamanho disso.

Vale a pena olhar os números com calma, porque eles contam uma história que já vimos antes — e que terminou com fábricas chinesas em Camaçari e em Iracemápolis.

O recorde nos tratores

O Brasil importou 14.985 tratores apenas no primeiro semestre de 2026. É mais do que o país importou em todo o ano de 2025. O volume vindo da China cresce a 86% ao ano e já responde por 67% de tudo que entra no país nessa categoria.

Dois terços das importações de tratores do maior produtor agrícola tropical do mundo vêm hoje de um único fornecedor. Não é uma tendência incipiente. É uma mudança de patamar que já ocorreu, enquanto o setor discutia outras coisas.

Zero fábricas — por enquanto

Nenhuma montadora chinesa de tratores tem fábrica operando no Brasil hoje. Esse “hoje” é a palavra importante da frase.

A YTO já anunciou uma planta em Pernambuco. A Zoomlion mira o Centro-Oeste. A Foton Lovol negocia em Goiás. Quem acompanhou a chegada dos carros elétricos reconhece a coreografia imediatamente: primeiro testar o mercado com importação, depois montar a rede de distribuição e assistência técnica, e só então nacionalizar a produção. A sequência é sempre a mesma, e ela funciona porque cada etapa financia a seguinte.

Quando a fábrica é anunciada, a disputa comercial já foi vencida. A planta industrial é a consolidação de uma posição conquistada antes, não o começo da investida.

A vantagem de custo é estrutural

Aqui está o ponto que mais incomoda quem defende soluções puramente tarifárias: estamos falando de uma vantagem de custo de até 27% em relação à produção nacional, com descontos de 30% a 40% já praticados por marcas como a YTO.

Isso não é dumping oportunista. É escala industrial, preço do aço e custo de mão de obra jogando a favor da China. Um país que produz mais da metade do aço do planeta, que consolidou uma cadeia de componentes densa e que trata máquinas agrícolas como setor estratégico de política industrial não precisa vender abaixo do custo para ganhar mercado. Ele ganha mercado no custo.

A diferença é crucial. Contra dumping, existem instrumentos de defesa comercial. Contra vantagem competitiva estrutural, construída ao longo de duas décadas de política industrial, tarifa é anestesia — alivia por um tempo, não trata a causa.

Colheitadeiras: a fronteira mais protegida também caiu

O segmento de colheitadeiras sempre foi o mais fechado do maquinário agrícola. Exige precisão mecânica, eletrônica embarcada, rede de assistência capilarizada e confiança do produtor, porque uma quebra em plena janela de colheita custa a safra inteira. Era o fosso que separava os incumbentes dos desafiantes.

Sete fabricantes chineses já testam ou vendem colheitadeiras no Brasil. A CRCHI opera cadeia completa de colheita e beneficiamento de algodão no Mato Grosso — não uma máquina avulsa, mas o sistema inteiro.

Quando o segmento mais difícil começa a ser testado, o recado é claro: a estratégia não é entrar pela base do mercado e ficar lá. É subir a escada tecnológica.

O espelho automotivo é quase didático

Quem quiser saber como termina esse filme não precisa de bola de cristal. Basta olhar o que aconteceu no mercado de veículos.

A BYD entrou no Top 10 do mercado brasileiro de automóveis com um salto de 328% em vendas, transformou o antigo complexo da Ford em Camaçari em fábrica própria e mira 50% de conteúdo nacional. A GWM inaugurou planta em Iracemápolis e saiu do zero para disputar o pódio em poucos anos. Hoje são 15 marcas chinesas vendendo carros no Brasil, com projeções de que cheguem a 30% ou 40% do mercado de veículos leves até 2030.

Em menos de uma década, uma indústria que parecia estruturalmente estável — dominada por montadoras instaladas aqui desde os anos 1950 e 1960 — foi reorganizada. Não apenas por preço baixo, mas por preço baixo somado a tecnologia competitiva e a uma política industrial de Estado que sustentou a aposta por vinte anos até ela maturar.

O que realmente está em jogo

O ponto central é que essa já não é uma disputa de commodity barata. É tecnologia, capital e política industrial chinesa aplicando ao agro exatamente a estratégia que reescreveu o mercado automotivo — só que agora em cima do maquinário que sustenta a produção de grãos, fibra e proteína do país.

E aqui o problema deixa de ser setorial e vira macroeconômico.

Máquinas agrícolas são um dos poucos elos de alta complexidade que o Brasil ainda mantém funcionando dentro de uma cadeia produtiva na qual somos competitivos mundialmente. O agro brasileiro exporta soja, milho, carne e algodão — produtos de baixa complexidade no espaço-produto. O que agrega conhecimento tácito, capacidade de engenharia e emprego qualificado não é a lavoura em si, é a indústria que a equipa: tratores, colheitadeiras, implementos, eletrônica embarcada, agricultura de precisão.

Perder esse elo significa aprofundar o padrão que já conhecemos bem demais. Exportar o produto primário e importar o bem de capital que o produz é a definição operacional de especialização regressiva. É trocar a parte densa da cadeia pela parte rala, e depois estranhar por que a produtividade agregada não sobe e por que a indústria encolhe como proporção do PIB.

Não se trata de fechar mercado nem de proteger ineficiência. Trata-se de reconhecer que a competitividade chinesa nesse setor foi construída deliberadamente, com crédito de longo prazo, escala planejada e coordenação entre Estado e empresas. Quem enfrenta política industrial com discurso de livre mercado costuma perder — e, o que é pior, perde achando que o resultado foi natural.

O mercado automotivo brasileiro já deu essa aula. A questão é se o agro vai assistir à mesma aula duas vezes.

Diesel primeiro, elétrico depois. Vale registrar uma diferença importante em relação aos automóveis. Nos carros, a China entrou por leapfrog: pulou a etapa do motor a combustão e atacou justamente onde os incumbentes eram estruturalmente frágeis, o elétrico. No agro, a ofensiva atual é de tratores diesel convencionais, disputando no mesmo terreno tecnológico das marcas tradicionais — a YTO, afinal, é uma fabricante de motores a diesel com capacidade de 230 mil unidades por ano, e a linha vendida no Brasil vai de 75 a 175 cv. A eletrificação vem como segunda camada, não como porta de entrada: a Zoomlion já estreou na Agrishow 2026 com tratores híbridos, a XCMG apresentou equipamentos elétricos voltados ao campo, e há projetos de híbridos acima de 600 cv aproveitando o aprendizado acumulado em baterias e powertrain no setor automotivo. O recado é mais desconfortável do que parece. Eles estão ganhando participação em manufatura pura, no jogo em que os incumbentes deveriam ser imbatíveis, antes de acionar a vantagem tecnológica que já têm guardada. Quando o elétrico chegar de fato ao campo, a rede de distribuição, a assistência técnica e a fábrica em Caruaru já vão estar montadas.

A invasão chinesa nas máquinas agrícolas: o que aconteceu com os carros já começou no agro – Paulo Gala – Brasil 247

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