Amazon VS Musk, a Alternativa ao PIB, Novo Nordisk + OpenAI e o Brasil no Centro da Cripto
Bom dia! Hoje é 15 de abril. Neste mesmo dia, em 1452, nascia Leonardo da Vinci, em uma pequena vila toscana chamada Anchiano. Pintor, engenheiro, anatomista, inventor e estrategista militar, Da Vinci foi, talvez, a primeira pessoa na história a demonstrar que as fronteiras entre disciplinas são artificiais, e que o verdadeiro poder reside em quem consegue transitar entre elas.
Quase seis séculos depois, a lição permanece intacta: as empresas e os países que mais avançam são aqueles que recusam a separação entre categorias - entre hardware e software, entre finanças e tecnologia, entre o céu e o solo. As notícias de hoje mostram que as linhas que dividiam setores, métricas e jurisdições estão se dissolvendo em velocidade inédita, e que quem insistir em operar dentro de uma única caixa ficará, inevitavelmente, para trás.
Amazon Compra a Globalstar para sua Guerra Orbital
A aquisição da Globalstar pela Amazon por US$ 11,57 bilhões em dinheiro é o tipo de movimento que transforma um mercado de monopólio prático em campo de batalha real. Até agora, a Starlink de Elon Musk operava a conectividade orbital com uma vantagem que parecia quase intransponível: mais de 10 mil satélites em órbita, 10 milhões de clientes ativos e uma receita projetada de US$ 9 bilhões para este ano.
A Amazon Leo, por sua vez, tinha sua ambição declarada, com contratos promissores com a Delta Airlines, AT&T, Vodafone e NASA, mas apenas cerca de 200 satélites lançados de um plano que prevê mais de 7.700. O abismo entre intenção e execução era tão grande que a empresa precisou solicitar à FCC a prorrogação do prazo para atingir suas metas de cobertura. A aquisição da Globalstar, portanto, não fecha essa lacuna sozinha, afinal, sua constelação é menor e focada em conexão direta a dispositivos, mas faz algo igualmente valioso: entrega à Amazon uma rede operacional que funciona hoje, não em 2028.
O que torna essa aquisição estrategicamente sofisticada é a combinação de ativos que ela consolida. A Globalstar já fornece a tecnologia por trás do recurso “SOS de Emergência” do iPhone, uma parceria com a Apple que a Amazon se comprometeu a manter. Isso significa que, de forma quase imperceptível, a Amazon passa a ser a empresa que mantém iPhones conectados em situações de emergência, enquanto simultaneamente constrói a infraestrutura para competir com a Starlink no mercado de banda larga orbital.
Adicionada a isso com a nova antena para jatos comerciais revelada na semana passada pela empresa, se emerge uma clara estratégia de conectividade em múltiplas camadas: solo, ar e órbita, servindo desde aviões da Delta até dispositivos IoT em fazendas remotas. Para a Amazon, cuja lógica de negócio sempre foi construir infraestrutura que outros são obrigados a utilizar, o espaço é apenas a extensão natural da nuvem.
A disputa entre Amazon e SpaceX pelo domínio da conectividade orbital carrega, porém, uma dimensão que transcende a concorrência empresarial. Satélites de comunicação são, em essência, infraestrutura de soberania para diversos países. Afinal, quem controla a conectividade de regiões remotas, rotas aéreas e operações de emergência exerce um tipo de poder que governos historicamente reservaram para si. Musk já demonstrou o alcance desse poder ao fornecer Starlink à Ucrânia durante o conflito com a Rússia, e ao negociar diretamente com governos como se fosse um chefe de Estado. A entrada da Amazon nesse mercado não reduz a concentração desse poder; redistribui-o entre dois conglomerados privados americanos, o que é melhor do que um monopólio, mas ainda muito distante de um modelo de governança que o resto do mundo possa considerar confortável.
Assim, para reguladores internacionais, a pergunta que se impõe é cada vez mais urgente: quando duas empresas privadas controlam a conectividade do planeta, quem regula os reguladores?
A Nova Métrica que Quer Medir o Poder pela Inteligência
O conceito de “Gross Domestic Intelligence” (GDI), ou Produto Interno de Inteligência, proposto em uma análise recente da Morgan Stanley, parte de uma premissa sedutora: na era da inteligência artificial, o poder econômico de um país não deveria ser medido apenas pelo que ele produz, mas pela capacidade computacional que possui para treinar e operar modelos de IA em grande escala.
Sob essa lente, os números são avassaladores em favor dos Estados Unidos: segundo estimativas da Epoch AI, o país concentra cerca de 75% da capacidade global de computação em IA, com Google, Microsoft, Amazon e Meta dominando o topo do ranking. A China aparece com aproximadamente 10%, e a Europa, apesar de seu PIB combinado rivalizar com o americano, surge como figurante. A capacidade computacional chinesa em IA equivale, segundo esses mesmos dados, à de uma única empresa como a Oracle. Se o GDI fosse a métrica dominante, o mapa do poder global atual seria redesenhado com uma clareza brutal.
![DIÁRIOS DA IA] A Transformação da IA na Saúde, Geopolítica e nos Modelos Econômicos - SC Inova](https://substackcdn.com/image/fetch/$s_!6MVX!,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2F894cc734-522a-44e6-8ccd-0dc04812224c_900x471.jpeg "DIÁRIOS DA IA] A Transformação da IA na Saúde, Geopolítica e nos Modelos Econômicos - SC Inova")
A ideia tem méritos analíticos reais. A capacidade de processar dados em escala é, de fato, um recurso estratégico que determina quem consegue desenvolver modelos de IA de fronteira, quem os aplica primeiro em indústrias críticas e quem exporta inteligência como serviço. Países sem infraestrutura de computação suficiente serão, cada vez mais, consumidores passivos de IA produzida em outras jurisdições, o que cria dependências análogas às que o petróleo gerou no século XX. Até mesmo para investidores, o GDI oferece uma ferramenta adicional para avaliar a competitividade de economias e setores, complementando métricas tradicionais que não capturam a dimensão computacional do poder.
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Contudo, é preciso olhar para o GDI com a mesma sofisticação analítica que ele pretende oferecer. O conceito nasce de um banco de investimento cuja razão de existir é justificar fluxos de capital, e mede potencial especulativo, ou seja, GPUs acumuladas, data centers construídos, capacidade de cálculo instalada, e não riqueza material concretizada. A China, frequentemente minimizada nesse tipo de ranking, é hoje a maior potência manufatureira do planeta, com cadeias produtivas verticalizadas de ponta a ponta: do minério de terras raras ao painel solar instalado, do lítio à bateria do veículo elétrico finalizado, do aço bruto ao navio porta-contêineres entregue.
Essa é riqueza tangível, que alimenta populações, constrói infraestrutura e gera excedentes comerciais reais. Medir poder econômico exclusivamente pela capacidade computacional é como avaliar a saúde de uma economia pelo tamanho de seus cassinos: impressiona no papel, mas não diz muito sobre o que de fato se produz, se exporta e se consome. O GDI, portanto, é mais útil como complemento ao PIB do que como substituto, e sua adoção acrítica corre o risco de servir menos como ferramenta analítica neutra e mais como narrativa conveniente para reforçar uma tese de excepcionalismo tecnológico americano num momento em que os indicadores materiais contam uma história consideravelmente mais ambígua.
Novo Nordisk e OpenAI: Quando a Farmácia Encontra seu Copiloto
A parceria estratégica entre Novo Nordisk e OpenAI para integrar inteligência artificial na descoberta de medicamentos e na eficiência operacional da farmacêutica dinamarquesa consolida um padrão que deixou de ser tendência para se tornar norma setorial.
Em janeiro, a Eli Lilly firmou uma colaboração de até US$ 1 bilhão com a Nvidia para criar um laboratório de co-inovação em IA na Califórnia. Agora, a fabricante do Ozempic se alia à OpenAI junto a uma ambição que vai além do laboratório de pesquisa, com a implementação de programas piloto que abrangem desde a identificação de candidatos a medicamentos até otimização de manufatura, cadeia de suprimentos e operações comerciais, com integração completa prevista para o final de 2026. A mensagem é clara: a IA não está entrando na farmácia pela porta da pesquisa científica apenas; está se infiltrando em cada camada operacional da indústria.
O impacto potencial na descoberta de medicamentos é o aspecto mais transformador, e também o que exige maior cautela. A indústria farmacêutica opera, historicamente, sob uma lógica de funil brutal: milhares de compostos são testados, a maioria falha, e o custo médio para aprovar uma nova droga gira em torno de US$ 2 bilhões ao longo de 10 a 15 anos. A IA promete inverter esse funil: algoritmos analisam bilhões de combinações moleculares em horas, identificam candidatos promissores com maior precisão e simulam toxicidade antes dos testes em humanos. Se funcionar conforme prometido, medicamentos chegarão mais rápido ao mercado, especialmente para doenças raras ou negligenciadas onde o modelo econômico tradicional simplesmente não fecha a conta.
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Mas a velocidade ampliada também amplifica riscos, afinal, um modelo treinado com dados enviesados ou incompletos pode aprovar moléculas aparentemente seguras em simulação que se revelam nocivas em organismos reais. A história da farmácia é repleta de tragédias nascidas de testes insuficientes, e acelerar o processo sem que a regulação acompanhe pode trocar a lentidão burocrática por uma eficiência perigosa.
Ao fim, a dimensão competitiva dessa corrida também merece atenção especial. A Novo Nordisk, dona do Ozempic, e a Eli Lilly, sua principal rival no mercado de medicamentos para obesidade e diabetes, estão agora ambas armadas com parcerias de IA de primeira linha, embora com parceiros distintos: OpenAI de um lado, Nvidia do outro.
Esta escolha de parceiros não é trivial. A OpenAI oferece capacidade de linguagem e raciocínio aplicáveis à análise de literatura científica, dados clínicos e otimização de processos; a Nvidia, por sua vez, entrega poder computacional bruto para simulações moleculares em escala. São abordagens complementares, mas que refletem filosofias distintas sobre onde a IA gera mais valor na cadeia farmacêutica. Para o setor como um todo, a consequência é que a capacidade de integrar inteligência artificial deixará de ser diferencial competitivo e, aos poucos, passará a ser requisito de sobrevivência. Farmacêuticas que não firmarem parcerias equivalentes nos próximos anos enfrentarão pipelines mais lentos, custos mais altos e, inevitavelmente, perda de participação de mercado para concorrentes cujos medicamentos chegam primeiro à prateleira.
Brasil no Centro da Nova Ordem Cripto
O Relatório Global de Regulamentação Cripto 2026, publicado pela PwC nesta semana, destaca o Brasil como protagonista em um processo que a própria consultoria descreve como irreversível: a integração de criptomoedas e blockchain ao sistema financeiro tradicional.
A afirmação não é retórica. O arcabouço regulatório brasileiro, construído sobre três pilares, o alinhamento das finanças digitais às regras das instituições financeiras tradicionais, o fortalecimento dos controles de combate à lavagem de dinheiro e a integração de criptoativos ao sistema financeiro, posiciona o país como uma das jurisdições mais avançadas do mundo nessa transição. O Banco Central editou um pacote de normas para prestadores de serviços de ativos virtuais, a CVM criou um sandbox regulatório para tokenização, e a Anbima lançou uma rede DLT em outubro de 2025. A soma desses movimentos cria algo raro no ecossistema cripto global: previsibilidade regulatória.
Para entender por que isso importa, é preciso reconhecer o que historicamente travou a adoção institucional de criptoativos: não a tecnologia, mas a incerteza jurídica. Bancos, gestoras de investimento e seguradoras não operam em zonas cinzentas, e a ausência de regulação clara foi, durante anos, a barreira mais eficaz contra a entrada de capital institucional no mercado cripto. Ao transformar essa ambiguidade em regras definidas, o Brasil faz exatamente o que a diretora global da PwC, Elise Watts, identificou como o diferencial da próxima fase: tratar regulação não como restrição, mas como infraestrutura de mercado. Para empresas que operam no ecossistema cripto, regras claras significam custos de compliance previsíveis, acesso a parceiros bancários tradicionais e a possibilidade de escalar operações sem o risco de uma mudança regulatória repentina destruir o modelo de negócio da noite para o dia.
O protagonismo brasileiro nesse cenário ganha ainda mais nuance quando se observa uma mudança recente e significativa: o Banco Central recuou da ambição original de criar o Drex como moeda digital soberana. Segundo Breno Lobo, do Departamento de Competição do BC, a autoridade monetária “deu um passo para trás” e redefiniu o projeto como uma infraestrutura para contratos inteligentes com liquidação vinculada, e não mais como extensão digital do real. Na prática, o BC abandonou a ideia de competir com criptoativos privados e optou por construir os trilhos sobre os quais transações programáveis poderão operar, desde a transferência instantânea de imóveis até compras automáticas feitas por dispositivos inteligentes.
A admissão de que “pouco importa” se a moeda é estatal ou privada, desde que a infraestrutura funcione, é uma vitória conceitual para o ecossistema cripto, pois o regulador brasileiro concluiu que o valor não está na moeda em si, mas na camada de programabilidade que ela viabiliza. Combinada ao arcabouço regulatório que a PwC destacou, a nova direção posiciona o Brasil em um caminho peculiar e promissor: não como emissor de CBDC, mas como construtor da infraestrutura que conecta finanças tradicionais, contratos inteligentes e criptoativos sob um mesmo sistema. O risco, como sempre, reside na distância brasileira entre norma e execução, mas o fato de o BC ter recuado de uma ideia ambiciosa em favor de uma mais funcional é, por si só, um sinal incomum de maturidade institucional.
