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Um supercomputador não basta: o que R$ 959 milhões precisam entregar para a IA brasileira

Por Redação Inova Diamantina

Ilustração editorial de um centro de supercomputação conectado a energia renovável, resfriamento, fibra óptica, pesquisa, formação e serviços públicos

O Brasil abriu uma seleção pública de R$ 959.040.959,04 para adquirir uma solução integrada de computação de alto desempenho voltada à inteligência artificial. O número impressiona, assim como a promessa de instalar no Parque Científico e Tecnológico Augusto Severo, em Macaíba, na região metropolitana de Natal, uma infraestrutura capaz de treinar e executar modelos de grande escala.

Mas o estágio atual é mais preciso — e menos espetacular — do que a expressão “novo supercomputador” pode sugerir. Há um edital publicado, uma sessão presencial prevista para 8 de outubro de 2026 e requisitos técnicos a serem disputados por fornecedores. A máquina ainda não foi contratada, entregue nem colocada em operação.

Essa distinção importa porque um supercomputador não produz soberania, ciência ou serviço público apenas por existir. O equipamento precisa de energia estável, resfriamento, conectividade, software, equipes qualificadas, manutenção e regras de acesso. Precisa, sobretudo, de uma carteira de problemas relevantes e de governança capaz de transformar horas de processamento em conhecimento, produtos e melhores decisões.

O edital contém mecanismos concretos para parte desse desafio: desempenho medido por testes, eficiência energética observada no sistema, formação de profissionais e transferência de tecnologia. Outros pontos decisivos — como a distribuição da capacidade entre universidades, governo, empresas e instituições científicas — ainda precisarão aparecer com clareza ao longo da implantação.

O que está sendo contratado — e o que ainda não aconteceu

O Aviso de Seleção Pública nº 27/2026 foi publicado pela Fundação de Apoio ao Desenvolvimento da Computação Científica em 20 de agosto. A FACC apoia administrativamente o processo, enquanto o Laboratório Nacional de Computação Científica desenvolveu as especificações e conduz os estudos técnicos. Os recursos informados vêm do Fundo Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico.

O objeto não é somente um conjunto de servidores. A contratação cobre uma solução integrada de processamento de alto desempenho para IA, pesquisa, desenvolvimento tecnológico e inovação. Isso envolve hardware acelerado, armazenamento, rede de alta velocidade, software, instalação, testes, treinamento, garantia e suporte.

A sessão de propostas está marcada para 8 de outubro, em Petrópolis, pelo critério de técnica e preço. Portanto, o valor de R$ 959 milhões é o orçamento estimado do objeto, não uma despesa já executada nem o preço final de uma proposta vencedora. Também não há, nesta etapa, fabricante escolhido.

O anúncio do LNCC esclarece outra diferença: a instalação em Macaíba expande a infraestrutura nacional e não transfere a sede do laboratório, que permanece em Petrópolis. O supercomputador Santos Dumont continua sendo parte do ambiente brasileiro de computação científica; o novo sistema terá foco mais intenso em cargas de IA.

Potência é necessária, mas capacidade nacional tem mais camadas

Um relatório técnico da OCDE propõe avaliar a capacidade computacional de um país em três dimensões. A primeira é a disponibilidade e o uso da infraestrutura. A segunda é a efetividade: pessoas, políticas, inovação e acesso capazes de aproveitar a máquina. A terceira é a resiliência, que inclui segurança, soberania e sustentabilidade.

Essa lente ajuda a ler o edital brasileiro. A maior parte da avaliação técnica está ligada a testes de desempenho. Os fornecedores deverão demonstrar como o sistema se comporta em cargas representativas de IA, e não apenas apresentar uma especificação teórica de chips. Isso reduz o risco de comparar propostas por um único número de catálogo.

O ganho público, porém, dependerá do que acontece depois do teste. Uma máquina pode ser tecnicamente poderosa e ainda operar abaixo do potencial porque faltam dados preparados, equipes, software adequado, suporte ou mecanismos de agendamento. Também pode concentrar acesso em poucas instituições se as regras favorecerem quem já possui especialistas e projetos maduros.

O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial reconhece esse problema ao combinar infraestrutura, formação, serviços públicos, inovação empresarial e governança. Seu orçamento total previsto é de R$ 23 bilhões em quatro anos. O supercomputador é uma peça central, mas continua sendo uma peça de um sistema maior.

Primeiro teste concreto: entregar capacidade antes da máquina completa

O cronograma do termo de referência oferece um exemplo de como transformar uma promessa em obrigação verificável. O prazo desejado para entrega e comissionamento integral é de 360 dias; a faixa máxima admitida chega a 520 dias. Enquanto a instalação principal não estiver pronta, o fornecedor deve disponibilizar, em até 90 dias, capacidade computacional equivalente a pelo menos 5% do sistema proposto.

Essa solução provisória pode permitir que equipes iniciem a adaptação de códigos, validem fluxos e aprendam a operar a nova arquitetura. Também expõe uma decisão importante: quem usará essa capacidade inicial e segundo quais prioridades? Se o período de transição servir apenas a testes internos do fornecedor, seu efeito sobre o ecossistema será diferente daquele produzido por chamadas transparentes para projetos científicos e públicos.

A garantia e o suporte também não terminam na inauguração. O edital prevê cobertura por 60 meses e suporte técnico residente. Em uma infraestrutura complexa, disponibilidade, tempo de reparo e atualização do software podem valer tanto quanto a potência medida no aceite inicial.

Segundo teste: medir eficiência no sistema, não na promessa

O termo de referência reserva pontuação específica para eficiência energética em IA. A medição proposta relaciona a produção de tokens ao consumo de energia e exige observar a potência “na parede”, com registros sincronizados. Em linguagem simples, não basta dizer que um processador é eficiente: a proposta precisa considerar o que o conjunto realmente consome ao executar a carga, incluindo componentes que sustentam o processamento.

A escolha é relevante porque a eletricidade deixou de ser detalhe operacional da IA. A Agência Internacional de Energia registrou aumento de 17% no consumo elétrico global de centros de dados em 2025 e crescimento de 50% nos centros voltados a IA. Em seu cenário central de 2026, a demanda de todos os centros de dados passa de 485 terawatt-hora em 2025 para cerca de 950 terawatt-hora em 2030.

Esses números globais não permitem estimar o consumo do equipamento brasileiro; o edital não publica uma projeção operacional suficiente para isso. Eles mostram por que será necessário divulgar, depois da contratação, indicadores locais de potência, energia, água quando aplicável, utilização e eficiência por carga. Sem série histórica e método comparável, “energia renovável” pode virar atributo de comunicação, não medida de sustentabilidade.

O LNCC afirma que a escolha de Macaíba considerou disponibilidade e custo de energia, infraestrutura elétrica, refrigeração, conectividade, segurança, espaço e condições de operação. O próximo passo de transparência é converter esses critérios em metas e resultados auditáveis.

Terceiro teste: transferir conhecimento, não apenas instalar caixas

As propostas devem incluir transferência mensurável de tecnologia, formação de profissionais brasileiros e desenvolvimento conjunto de uma pilha nacional de software para IA. O edital também reserva pontos para capacitação. Essa exigência enfrenta uma fragilidade recorrente de grandes compras tecnológicas: receber o equipamento sem dominar suficientemente sua operação, otimização ou evolução.

Treinar administradores de sistema é indispensável, mas não esgota a formação necessária. Pesquisadores precisam adaptar modelos e códigos; equipes públicas precisam formular problemas e governar dados; empresas de menor porte precisam entender como acessar a infraestrutura; profissionais de segurança precisam avaliar isolamento, identidade, registro e resposta a incidentes.

A transferência também deve ser avaliada por entregas verificáveis. Quantas pessoas foram formadas, em quais competências e com que nível de autonomia? Que componentes da pilha de software poderão ser mantidos no país? O conhecimento ficará concentrado em uma equipe ou será disseminado por uma rede de instituições? Sem indicadores, “capacitação” pode significar desde um curso introdutório até domínio operacional real — resultados muito diferentes.

A pergunta ainda aberta: quem poderá usar e com quais prioridades

Os comunicados oficiais apresentam a infraestrutura como apoio ao setor público, à comunidade científica, a universidades, instituições de ciência e tecnologia e empresas. Os documentos consultados até 27 de agosto, porém, ainda não detalham um modelo completo de acesso, cotas, custos, critérios de seleção, proteção de dados ou prestação de contas dos projetos.

Essa ausência não invalida a contratação; indica uma etapa de governança que precisa acompanhar a obra técnica. Uma chamada para pesquisa aberta, uma reserva estratégica para serviços públicos e um programa de apoio a startups têm necessidades diferentes. Projetos de saúde podem exigir ambientes protegidos. Modelos climáticos demandam grandes volumes de dados. Pequenas equipes podem precisar de suporte adicional para competir com centros já estruturados.

A OCDE alerta que capacidade nacional não é apenas o total de processamento instalado. Barreiras de custo, competências, confiabilidade do serviço e direitos de uso determinam quem transforma a infraestrutura em valor. O próprio Digital Government Outlook 2026 reforça que infraestrutura digital, governança de dados, segurança e serviços compartilhados precisam funcionar como capacidade contínua, e não como projetos isolados.

Para instituições de pesquisa, empresas e governos fora dos grandes centros, inclusive em Minas Gerais, a relevância será indireta enquanto não existirem rotas concretas de acesso. Não é possível afirmar hoje que Diamantina terá cota, projeto ou benefício específico. A conexão territorial útil é outra: acompanhar se uma infraestrutura financiada nacionalmente criará condições reais para que mais instituições formulem e executem projetos, em vez de exigir que todas já cheguem prontas.

Seis compromissos para distinguir máquina de capacidade pública

  1. Contratação rastreável: publicar resultado, critérios aplicados, preço final, cronograma e eventuais alterações sem confundir anúncio com entrega.
  2. Desempenho reproduzível: divulgar os testes de aceite, as cargas avaliadas e os limites da comparação entre arquiteturas.
  3. Operação sustentável: acompanhar potência, energia, utilização, eficiência e recursos de refrigeração com método público e série histórica.
  4. Acesso transparente: explicar quem pode solicitar capacidade, como projetos são priorizados, quais custos existem e como conflitos de interesse serão tratados.
  5. Formação e transferência verificáveis: medir pessoas capacitadas, autonomia adquirida, software desenvolvido e disseminação entre instituições.
  6. Resultados públicos: relacionar horas de processamento a pesquisas, serviços, produtos, bases, modelos e benefícios que possam ser avaliados.

O edital dá sinais positivos ao olhar além da potência bruta: testa desempenho, pontua eficiência, exige formação, cria uma capacidade provisória e inclui transferência tecnológica. Ainda assim, nenhuma dessas cláusulas substitui a governança que virá depois.

O investimento terá cumprido sua promessa quando o Brasil conseguir mostrar não apenas quantos cálculos a máquina executa, mas quem conseguiu usá-la, quais problemas resolveu, que conhecimento permaneceu no país e quanto custou mantê-la disponível. Um supercomputador é uma obra de engenharia. Capacidade nacional é uma obra institucional.

Informações conferidas em 27 de agosto de 2026. A seleção pública estava aberta, com sessão prevista para 8 de outubro de 2026; não havia fornecedor contratado nem equipamento em operação.

Fontes