A Justiça Eleitoral passou anos proibindo deepfakes sem dizer, com precisão, o que é um deepfake. Nesta terça-feira (25), o ministro André Mendonça, vice-presidente do Tribunal Superior Eleitoral, tentou fechar essa lacuna: em decisão individual, propôs ao plenário uma tese para uniformizar o entendimento da Corte sobre conteúdo gerado por inteligência artificial nas campanhas.

O ponto central da proposta é simples de enunciar e difícil de aplicar: o uso de IA, por si só, não configura infração. O que caracteriza o deepfake é o grau de realismo — áudio, vídeo ou imagem sintética “apta a produzir falsa percepção de autenticidade” sobre uma manifestação, um comportamento ou uma circunstância atribuída a alguém.

Duas categorias, dois regimes

Na régua de Mendonça, o material se divide em dois grupos. De um lado, o conteúdo sintético que informa claramente sua origem artificial — a caricatura, a animação, a montagem explicitamente fantasiosa — que segue permitido, desde que cumpra as exigências de rotulagem e identificação já previstas nas resoluções do TSE. De outro, o deepfake propriamente dito, definido pelo realismo capaz de simular autenticidade, que passa a ter proibição expressa quando usado para beneficiar ou atacar uma candidatura.

A distinção importa porque a resolução vigente já veda deepfakes, mas deixava aos juízes eleitorais de cada estado a tarefa de decidir, caso a caso, onde termina a sátira e começa a fraude. Com a campanha oficial em curso desde 16 de agosto e a expectativa de uma enxurrada de disputas envolvendo IA, o relator argumenta que só uma tese fixada pelo plenário garante segurança jurídica e decisões coerentes em todo o país.

O caso que originou a tese

A decisão foi tomada na análise de vídeos publicados pela página @forabolsonaro que associavam o banqueiro Daniel Vorcaro, dono do Banco Master, ao senador Flávio Bolsonaro (PL), pré-candidato à Presidência. O material, produzido com IA, apresentava imagens fotorrealistas de um sósia reproduzindo declarações atribuídas ao banqueiro — sem qualquer indicação de manipulação. Mendonça determinou a remoção do conteúdo e usou o episódio como caso de referência para a tese.

O uso de inteligência artificial, sozinho, não é infração. A infração é produzir a falsa impressão de que um fato real aconteceu.

O que muda para as campanhas

Se o plenário confirmar a proposta, o precedente valerá para todos os processos semelhantes até outubro. Na prática, as equipes de comunicação passam a ter três perguntas a responder antes de publicar qualquer peça gerada por IA: o material está rotulado como sintético? Ele tem realismo suficiente para ser confundido com um registro real? Ele beneficia ou ataca uma candidatura? Duas respostas erradas bastam para a remoção — e, potencialmente, para uma representação por propaganda irregular.

O movimento do TSE acontece enquanto o Marco Legal da IA (PL 2338/2023) segue sem votação final na Câmara, o que deixa a Justiça Eleitoral como a principal fonte de regras aplicáveis ao uso da tecnologia em 2026.

Fontes: Poder360 — Mendonça propõe tese para definir deepfake e proibir conteúdos; CNN Brasil — Mendonça propõe ao TSE critério para definir deepfake nas eleições; Gazeta do Povo — Mendonça manda remover deepfake que associa Flávio a Vorcaro e propõe nova regra; O Antagonista — Mendonça propõe critério para definir deepfake eleitoral

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O Brasil tem hoje uma regra clara para deepfakes eleitorais, um regime de incentivos para data centers que já expirou e um marco legal da inteligência artificial que tramita há mais de cinco anos. A combinação diz muito sobre como o país regula tecnologia: por decisões judiciais e medidas provisórias, enquanto a lei estrutural espera.

O PL 2338/2023, relatado no Senado pelo ministro-presidente da Casa à época, foi aprovado por unanimidade em 10 de dezembro de 2024 e chegou à Câmara em março de 2025. Ali, uma comissão especial presidida pela deputada Luísa Canziani e relatada por Aguinaldo Ribeiro (PP-PB) realizou 31 reuniões, ouviu 180 convidados e votou 163 propostas. O presidente da Câmara, Hugo Motta, chegou a alinhar um calendário: relatório final em 19 de maio, votação no plenário em 27 de maio.

Até o fechamento desta edição, não havia registro de votação final do texto no plenário — em 2 de junho, a Exame ainda descrevia o projeto como “atualmente em tramitação na Câmara dos Deputados”, e desde então o assunto saiu da pauta.

O que está no texto

O projeto segue o modelo europeu do AI Act: classifica sistemas por nível de risco (excessivo, alto, baixo/moderado), garante direitos a pessoas afetadas — transparência, explicação e contestação de decisões automatizadas —, cria o Sistema Nacional de Regulação e Governança de IA (SIA) e prevê multas de até R$ 50 milhões por infração. Sistemas de alto risco, como os usados em seleção de candidatos a emprego e concessão de crédito, precisariam de avaliação de impacto prévia.

A crítica mais repetida por empresas e por parte do setor acadêmico é a transposição direta de um modelo desenhado para um mercado com características muito diferentes. O próprio relator resumiu a encruzilhada em maio:

Talvez não seja o que o governo quer e nem o que o mercado quer. Mas é melhor alguma regulação que nenhuma.

Redata: o incentivo que caducou

Enquanto o marco legal espera, o instrumento mais concreto de atração de investimentos em infraestrutura já perdeu validade. O Redata — Regime Especial de Tributação para Atração de Data Centers — foi criado pela Medida Provisória 1318/2025 e previa isenção de PIS/Cofins, IPI e Imposto de Importação para projetos de data centers, com o objetivo de reduzir custos operacionais que ficam de 20% a 30% acima da média internacional.

A MP caducou em 25 de fevereiro de 2026 sem que o Senado, presidido por Davi Alcolumbre, pautasse o projeto de conversão. A Lei Complementar 224/2026, aprovada no início do ano, complicou ainda mais a reativação do regime por vias ordinárias. O orçamento de 2026 reservava R$ 5,2 bilhões para o programa; a BrazilCham calcula que, com o Redata em vigor, os investimentos locais poderiam alcançar R$ 100 bilhões por ano e a capacidade instalada saltar dos atuais 750 MW para 3 GW até 2032.

O relógio

O Congresso terá apenas uma semana de esforço concentrado — entre 31 de agosto e 4 de setembro — antes das eleições de outubro. A prioridade declarada do Planalto para essa janela é a PEC do fim da escala 6x1, a PEC da Segurança Pública, o projeto de minerais críticos e a MP que encerra a “taxa das blusinhas”. IA e data centers não estão na lista. Na prática, o marco legal e o Redata ficam para o próximo Congresso, eleito em outubro e empossado em fevereiro de 2027.

Para as empresas, o resultado é o pior dos dois mundos descrito por consultorias jurídicas: insegurança sobre as obrigações futuras de conformidade, sem o incentivo fiscal que justificaria acelerar os projetos agora.

Fontes: Câmara dos Deputados — Comissão Especial sobre Inteligência Artificial (PL 2338/23); Senado Federal — PL 2338/2023; Grownt — PL da IA avança na Câmara, mas Redata e impasse com o Senado travam o calendário; Exame — Marco Legal da IA (PL 2338): o que muda para empresas; BrazilCham — Brasil se torna polo de data centers de IA; TNH1 — Relator preserva texto da Câmara e facilita o avanço do fim da 6x1

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As cinco maiores empresas de nuvem do mundo — Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta e Oracle — preparam um investimento conjunto de US$ 725 bilhões em 2026, alta de cerca de 77% sobre 2025. Aproximadamente 75% desse montante vai diretamente para infraestrutura de inteligência artificial. A pergunta que move o mercado imobiliário-industrial brasileiro é quanto disso pousa por aqui.

Os números atuais são favoráveis. Segundo levantamento da BrazilCham, o Brasil já concentra 48% da capacidade instalada de data centers da América Latina e 71% da capacidade em construção, com 750 MW em operação. É, de longe, o maior mercado da região — e o único com escala para receber campi de centenas de megawatts.

O aporte da Ascenty

O exemplo mais recente é a Ascenty, joint venture entre Digital Realty e Brookfield Infrastructure, que anunciou a construção de quatro data centers preparados para IA na região de São Paulo, com investimento de US$ 1,2 bilhão e 150 MW já pré-locados antes da conclusão das obras. O pré-aluguel nessa proporção indica que a demanda por capacidade de IA no país está à frente da oferta.

A energia que sobra no Nordeste

O segundo argumento a favor do Brasil é o setor elétrico. Mais de 20% da geração renovável do Nordeste vem sendo desligada por falta de demanda e de capacidade de transmissão — energia limpa e barata que os novos complexos poderiam absorver. Análise do BTG Pactual citada pela BrazilCham vê a oportunidade de o país virar um “paraíso dos data centers”, com contratos de energia mais curtos (antes superavam dez anos) e melhor confiabilidade da rede.

O que trava: o Redata

O terceiro fator é fiscal, e é onde o país tropeça. O Redata, regime especial que isentava projetos de data centers de PIS/Cofins, IPI e Imposto de Importação, caducou em 25 de fevereiro sem ser votado pelo Senado. Se o programa avançar, a BrazilCham projeta investimentos locais de até R$ 100 bilhões por ano e capacidade de 3 GW até 2032 — quatro vezes o parque atual. Sem ele, os custos operacionais seguem 20% a 30% acima da média internacional, e parte dos projetos migra para o Chile e o México.

O Brasil tem a energia, o mercado e a demanda pré-contratada. O que falta é a assinatura do Senado.

Fontes: BrazilCham — Brasil se torna polo de data centers de IA com investimentos bilionários; Forbes Brasil — O Brasil no centro da corrida global por data centers (Ascenty); Grownt — PL da IA avança na Câmara, mas Redata e impasse com o Senado travam o calendário

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Quase todo dado sensível do Estado brasileiro que roda em nuvem hoje passa, em algum ponto, por infraestrutura de empresas americanas. A Nuvem Brasileira, anunciada pelo presidente Lula em 20 de agosto junto com o supercomputador do Rio Grande do Norte, é a tentativa mais ambiciosa até agora de mudar isso.

O desenho é uma parceria entre os setores público e privado, coordenada pelo Ministério da Gestão e da Inovação (MGI) com participação da ABDI, do Serpro e do BNDES. O ponto de partida é a Nuvem de Governo, já operada por Serpro e Dataprev, que atende órgãos federais e concentra a experiência acumulada de hospedagem de sistemas críticos como os da Receita Federal e da Previdência.

Serpro acelera a camada de IA

No SECOP 2026, realizado em Brasília nos dias 5 e 6 de agosto, o Serpro apresentou sua plataforma de IA generativa para a administração pública e antecipou que, no segundo semestre, ela passará a incorporar o Serpro LLM — um modelo de linguagem soberano desenvolvido pela própria estatal. A empresa também lançou, com o MGI, a primeira ferramenta de IA voltada para compras públicas e uma solução que integra WhatsApp, chatbots e atendimento humano para órgãos de governo.

O argumento da estatal é o dilema que todo gestor público enfrenta: como adotar IA sem expor dados de cidadãos a modelos hospedados fora do país. A resposta proposta é manter processamento, armazenamento e modelo dentro de infraestrutura nacional.

A conta da energia

A infraestrutura, porém, tem um pré-requisito que nenhuma estatal controla sozinha. No mesmo SECOP, o presidente da Telebras, Hermando Albuquerque, estimou que o país precisará de cerca de 400 gigawatts de energia instalada para sustentar a corrida da IA — praticamente o dobro da capacidade atual. A Telebras opera uma rede óptica de 32 mil quilômetros, mas menos de 20% dos municípios remotos do Amazonas têm conectividade adequada.

Não é uma questão de atraso tecnológico. É uma questão de escala — e de decidir agora onde a infraestrutura vai ficar.

O que falta definir

O anúncio não detalhou o modelo de financiamento do BNDES, os critérios para participação de provedores privados nem o cronograma de migração dos sistemas federais. Sem esses três pontos, a Nuvem Brasileira corre o risco de repetir o destino de outras iniciativas de soberania digital: um bom diagnóstico sem orçamento vinculado.

Fontes: Serpro — Governo estrutura capacidade nacional de IA para sustentar a inteligência do Estado; Serpro — Serpro e MGI lançam primeira ferramenta de IA voltada para compras públicas; Serpro — Solução que integra WhatsApp, chatbots e atendimento humano; Convergência Digital — SECOP 2026: Brasil precisa de mais ambição para liderar IA; FatoNews — Brasil avança em infraestrutura própria para IA

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O Brasil saiu de 352 startups de inteligência artificial em 2016 para 975 em 2025, e deve movimentar US$ 4,2 bilhões em IA somente em 2026, o equivalente a 41,7% de todo o mercado latino-americano. O volume, porém, esconde uma distribuição desigual: um punhado de empresas concentra as rodadas, a receita e os clientes que realmente importam.

A lista abaixo parte de um levantamento publicado pela AlphaCorp AI em 21 de agosto, que ranqueou empresas fundadas e sediadas no Brasil por tração verificável — rodadas captadas, receita, aquisições e base de clientes. O Real Nacional reproduz os números públicos informados pelas próprias empresas e registra que a AlphaCorp, autora do ranking original, se inclui nele.

1. Tractian — Manutenção preditiva com sensores IoT e IA. Série C de US$ 120 milhões em novembro de 2025; mais de 1.000 plantas industriais atendidas. É a startup de IA industrial mais capitalizada do país.
2. Enter (São Paulo) — Automação da gestão de processos judiciais em escala. Série A de US$ 35 milhões em setembro de 2025, com valuation de US$ 350 milhões. Ataca o maior estoque de litígios do mundo.
3. CI&T — Agentes de IA para desenvolvimento de software (CI&T FLOW). Receita de US$ 136,6 milhões no 1º trimestre de 2026, crescimento de 23,2%. A única de capital aberto da lista.
4. Blip (Minas Gerais) — IA conversacional para atendimento via WhatsApp. 125 milhões de interações por dia e 17 mil acessos na Blip Store. Escala de plataforma, não de startup.
5. Neurotech (Recife) — IA para concessão de crédito, limites e prevenção a fraude. Adquirida pela B3 por R$ 620 milhões. O caso de saída mais relevante do Nordeste.
6. Nagro — Crédito rural com aprovação em até 48 horas. R$ 700 milhões em crédito operado e 16 mil produtores atendidos. IA aplicada ao agronegócio, o setor que mais exporta.
7. AlphaCorp AI (Rio de Janeiro) — Agentes de IA, sistemas de RAG e automação em produção; destaca o RustyRAG, com tempo de resposta inferior a 200 ms. Autora do ranking.

O que a lista revela

Três padrões se repetem. Primeiro, as maiores rodadas vão para IA aplicada a setores com dor mensurável — indústria, Judiciário, crédito — e não para modelos de fundação. Segundo, a saída mais valiosa (Neurotech) foi para um comprador estratégico brasileiro, não para uma big tech. Terceiro, nenhuma das sete depende de infraestrutura pública de computação: todas rodam em nuvens estrangeiras, o que explica o interesse do setor no Redata e na Nuvem Brasileira.

Critério de inclusão: empresa fundada e sediada no Brasil, com pelo menos um indicador de tração público (rodada, receita, aquisição ou base de clientes) até 21 de agosto de 2026. Empresas que não divulgam números não foram consideradas.

Fontes: AlphaCorp AI — 7 startups brasileiras de inteligência artificial que estão crescendo em 2026; IDEAS Hub — O Brasil vai movimentar US$ 4,2 bilhões em IA em 2026

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Entre as medidas anunciadas pelo governo federal na semana passada dentro do Plano Brasileiro de Inteligência Artificial, a que mais chama a atenção do mercado é a cooperação tecnológica com a China: R$ 1,276 bilhão ao longo de cinco anos para desenvolver modelos de linguagem de grande porte (LLMs) em português, com Huawei e iFlytek como parceiras.

A execução ficará com a Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP), no Rio de Janeiro. O cronograma prevê início de operação em julho de 2027 e a capacitação de 3 mil brasileiros ao longo do programa. É a primeira vez que o governo coloca recursos dessa ordem no treinamento de modelos de fundação — e não apenas em infraestrutura de processamento.

Por que um modelo em português

Os grandes modelos disponíveis hoje são treinados majoritariamente em inglês, com o português como língua secundária. Para o setor público, isso significa desempenho pior em tarefas como leitura de processos, atendimento ao cidadão e análise de legislação. O Serpro, que já anunciou um LLM soberano para o segundo semestre de 2026, aposta na mesma tese: dados sensíveis do Estado não deveriam circular por modelos hospedados fora do país.

O timing geopolítico

O acordo é assinado no momento em que Brasília negocia com Washington a retirada das tarifas de 25% impostas pelos Estados Unidos em julho — uma reunião entre o ministro Márcio Elias Rosa e o representante comercial americano Jamieson Greer está marcada para segunda-feira (31). Entre as justificativas listadas pelo governo Trump para o tarifaço estão temas como propriedade intelectual e o Pix. A escolha de parceiros chineses para a camada mais estratégica da IA nacional tende a entrar nessa conversa.

A pergunta não é se o Brasil vai ter um modelo em português. É quem vai controlar os pesos, os dados de treino e a infraestrutura onde ele roda.

O que observar

Três pontos definirão se o programa entrega o que promete: a governança dos dados de treinamento (quais bases públicas serão usadas e sob que regras), a propriedade intelectual dos modelos resultantes (se os pesos serão abertos, como no caso do RISC-V, ou fechados) e a integração com o supercomputador de 7.200 petaflops anunciado para o Rio Grande do Norte, cuja operação está prevista para o fim de 2027 — cinco meses depois do início do programa com a China.

Fontes: FatoNews — Brasil avança em infraestrutura própria para IA; Serpro — Secop 2026: produtos com IA para a administração pública; Agência Brasil — Brasil e EUA definem data de reunião para discutir tarifaço

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O presidente Luiz Inácio Lula da Silva esteve em Macaíba, na Grande Natal, na quinta-feira (20), para anunciar o maior pacote de infraestrutura de inteligência artificial já lançado pelo governo federal. A peça central é um supercomputador de cerca de R$ 1 bilhão a ser instalado no Parque Científico e Tecnológico Augusto Severo (PAX), ligado à Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

A máquina terá capacidade aproximada de 7.200 petaflops — 7,2 quintilhões de operações matemáticas por segundo — e será operada pelo Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), a mesma instituição que administra o Santos Dumont, hoje o principal supercomputador público do país. A previsão é de início de operação no fim de 2027, com um programa de capacitação de 5 mil brasileiros ao longo de cinco anos.

Um salto de infraestrutura, segundo o governo

Em comunicado, o Planalto descreveu a medida como “um salto na infraestrutura tecnológica” capaz de posicionar o Brasil entre os países com maior capacidade de processamento de dados do mundo, com benefícios para economia, ciência, empresas e população. O investimento está previsto no Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA), que reúne R$ 23 bilhões entre 2024 e 2028 para infraestrutura, formação de profissionais e pesquisa.

Por que o Nordeste

A escolha do Rio Grande do Norte não é apenas política. A região concentra a maior parte da geração eólica e solar do país e, segundo análise da BrazilCham, mais de 20% da energia renovável do Nordeste vem sendo desligada por falta de demanda e de capacidade de transmissão. Data centers e supercomputadores são consumidores intensivos e previsíveis de energia — exatamente o tipo de carga que o sistema precisa para absorver esse excedente.

O pacote completo

O supercomputador foi anunciado junto com outras três frentes do PBIA:

• Cooperação tecnológica com a China: R$ 1,276 bilhão em cinco anos, executado pela RNP no Rio de Janeiro com Huawei e iFlytek, para desenvolver modelos de linguagem em português (operação em julho de 2027; 3 mil pessoas capacitadas).
• Nuvem Brasileira: parceria público-privada com MGI, ABDI, Serpro e BNDES para reduzir a dependência de provedores estrangeiros, a partir da experiência da Nuvem de Governo.
• Chips RISC-V: estratégia de 10 a 15 anos baseada em arquitetura aberta, em cooperação com o ecossistema de inovação de Barcelona.
• Centro Nacional de Transparência: implementado pela UFMG, com foco em auditoria, segurança e avaliação de riscos de sistemas de IA.

A conta a observar é a da execução. O Santos Dumont, no LNCC, levou anos entre o anúncio e a plena operação; o cronograma do PAX aposta em pouco mais de um ano entre a assinatura e as primeiras cargas de trabalho. Se cumprido, o Brasil chegará a 2028 com capacidade pública de computação comparável à de países que hoje lideram a pesquisa em modelos de fundação.

Fontes: Tribuna do Norte — Lula visita RN e anuncia medidas para desenvolvimento de IA; FatoNews — Brasil avança em infraestrutura própria para IA com supercomputação e nuvem brasileira; Serpro — Governo estrutura capacidade nacional de IA; BrazilCham — Brasil se torna polo de data centers de IA

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O setor financeiro brasileiro está se dividindo em dois grupos, e a linha que os separa é a inteligência artificial. É a conclusão de um relatório do Goldman Sachs, elaborado a partir do índice de maturidade em IA da plataforma Evident, que coloca Nubank e Itaú Unibanco como líderes consolidados na América Latina — e alerta que a distância para os demais tende a aumentar até se tornar “impossível de ser reduzida”.

A metodologia explica parte do resultado. Da nota final, 45% vêm da densidade de talento — a proporção de funcionários dedicados a IA —, 30% de inovação, 15% de liderança e 10% de transparência. “O talento é considerado o principal fator determinante para a implementação bem-sucedida da IA no setor financeiro”, afirma o banco americano. Nubank, Itaú, Bradesco e Banco do Brasil ocupam, nessa ordem, as quatro primeiras posições regionais.

Onde está o retorno

O relatório derruba uma expectativa comum: a de que IA em banco é, sobretudo, produto para o cliente. Na prática, 85% dos casos de uso mapeados estão voltados para eficiência interna, e 86% do retorno sobre o investimento vem de ganhos de produtividade — o equivalente a uma ou duas horas de trabalho por funcionário por semana. É esse ganho que os líderes reinvestem em expansão e contratação, criando o ciclo que os concorrentes não conseguem acompanhar.

Nubank e o estágio em IA

O exemplo prático veio do próprio Nubank. Ao lançar o Croma, sua frente para o segmento de médias empresas, o vice-presidente Túlio Oliveira afirmou que a IA foi decisiva para entregar o projeto “em um prazo significativamente menor” do que o habitual. Em 17 de agosto, o banco abriu o Programa de Estágio 2027 com 50 vagas focadas em inteligência artificial, com inscrições até 30 de agosto.

O que os CEOs disseram

Na Febraban Tech 2026, os presidentes de Itaú, Santander, Bradesco, BTG, Nubank e Caixa foram unânimes em descrever a IA como a mudança mais profunda na forma de fazer negócios do setor — e aproveitaram para cobrar dos candidatos à Presidência uma agenda fiscal clara. A leitura do mercado é que os bancos que já colhem produtividade têm menos pressa por juros baixos do que os que ainda pagam a conta da transformação.

Fontes: Seu Dinheiro — Nubank e Itaú disparam na corrida da IA, diz Goldman Sachs; IT Forum — Nubank lança programa de estágio em IA com 50 vagas; Convergência Digital — Febraban Tech 2026: IA mudou a maneira dos bancos fazer negócios; B3 Bora Investir — CEOs de grandes bancos cobram agenda fiscal dos candidatos

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O painel “Infraestrutura suportando o futuro dos serviços públicos”, no SECOP 2026, foi menos uma vitrine de produtos e mais um alerta. Rodrigo Assumpção, presidente da Dataprev, resumiu o tom: “o nível da nossa ambição não está à altura do nosso desafio”. Para ele, o Brasil precisa construir infraestrutura agora para ter liberdade de escolha em inteligência artificial nos próximos anos — e não apenas alugar capacidade de terceiros.

Hermando Albuquerque, presidente da Telebras, discordou do diagnóstico de atraso, mas não da urgência. O país não está tecnologicamente defasado, argumentou; o problema é escala. Pela estimativa da estatal, o Brasil precisará de cerca de 400 gigawatts de energia instalada para sustentar a demanda de data centers e computação de IA — praticamente o dobro do que existe hoje.

Os números da conectividade

A Telebras opera uma rede óptica de 32 mil quilômetros. Ainda assim, menos de 20% dos municípios remotos do Amazonas estão atendidos com conectividade adequada, e o Tocantins mapeou 612 localidades que ainda precisam ser conectadas. Robson Roberto Duarte de Alencar, secretário de Transformação Digital de Mato Grosso do Sul, ampliou o conceito de infraestrutura: garantir que o cidadão tenha acesso ao serviço de forma ininterrupta inclui segurança e acessibilidade, não só cabos e servidores.

O que veio depois

Duas semanas após o seminário, o governo federal respondeu com o pacote do PBIA: supercomputador de R$ 1 bilhão no Rio Grande do Norte, cooperação de R$ 1,276 bilhão com a China para modelos em português e a estruturação da Nuvem Brasileira. Resta saber se a conta de energia — os 400 GW citados por Albuquerque — entra no planejamento do setor elétrico com a mesma velocidade.

Fontes: Convergência Digital — SECOP 2026: Brasil precisa de mais ambição para liderar IA; Serpro — Secop 2026

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