Robôs Chineses, Bilhões para OpenAI, Energia dos Humanos e Mega Infraestrutura
Bom dia. Hoje é 23 de fevereiro. Nesse mesmo dia, em 1965, nasceu Michael Dell, criador da empresa de computadores Dell. Ele foi um dos pioneiros do modelo direto ao consumidor na indústria de computadores. É uma das lendas da tecnologia.
O ano em que os robôs “viraram”
Nas últimas semanas, começaram a pipocar vídeos de robôs humanoides chineses fazendo apresentações coreografadas, movimentos quase “humanos” e cenas que, até pouco tempo atrás, pareciam coisa de filme. Muita gente viu, achou curioso, compartilhou e seguiu a vida. Mas tem um sinal grande aí que passa despercebido quando a gente olha só como entretenimento: esses vídeos não são sobre dança. São sobre maturidade tecnológica.
Demoramos décadas para sair do robô “de laboratório” para algo que anda, equilibra o corpo, coordena braços, enxerga o ambiente e reage em tempo real. O gargalo nunca foi só a inteligência. Era o corpo. Motores, sensores, energia, controle fino, segurança perto de humanos. O que mudou agora é que várias dessas camadas começaram a evoluir ao mesmo tempo. IA melhor, hardware mais barato, mais dados de movimento, mais empresas testando em paralelo. Quando essas curvas se alinham, a evolução passa a parecer exponencial.
E aí vem a parte que costuma enganar nossa intuição. A gente tende a achar que o salto de 2025 para 2026 é “incremental”. Não é. Quando uma habilidade vira software, ela se replica, se melhora e se distribui em escala. O que hoje é um robô chamando atenção no palco vira, em pouco tempo, um robô fazendo tarefa simples, repetitiva, cansativa e cara para humanos. Primeiro nos bastidores das empresas. Depois em serviços, logística, atendimento, assistência, e sim, dentro de casa.
O ponto não é se vamos conviver com robôs humanoides. Isso já está decidido pela física do custo e da eficiência. O ponto é o ritmo. A velocidade com que isso vai entrar no cotidiano tende a surpreender quem ainda está olhando para esses vídeos como “curiosidade de internet”. O futuro não chega como um grande anúncio. Ele chega como um vídeo bobo que viraliza… até que, de repente, vira rotina.
US$ 30 bi da Nvidia para a OpenAI
A Nvidia está perto de entrar como investidora direta na OpenAI com um aporte que pode chegar a US$ 30 bilhões, em uma rodada que, somada a outros investidores, pode ultrapassar US$ 100 bilhões e levar a avaliação da empresa para um patamar completamente fora da curva para o mercado privado. Não é só mais uma rodada gigante de venture capital. É um sinal claro de que a infraestrutura da inteligência artificial virou um ativo estratégico tão relevante quanto a própria tecnologia que roda em cima dela.
Esse movimento muda a natureza da relação entre as duas empresas. A Nvidia deixa de ser apenas a fornecedora de chips para o treinamento e operação dos modelos e passa a ter pele em jogo no futuro da OpenAI. É uma integração vertical informal: quem vende as pás agora quer participação na mina de ouro. Isso cria um alinhamento enorme, mas também concentra ainda mais poder em poucos players que controlam tanto a camada de infraestrutura quanto a de aplicações.
Na prática, parte relevante desse dinheiro volta para a própria Nvidia na forma de compra de GPUs e capacidade computacional. É um ciclo de capital que se retroalimenta e acelera a corrida por escala. O resultado é um fosso cada vez maior entre quem tem acesso a capital, hardware e talento para treinar modelos de fronteira e quem fica restrito a construir em cima do que já está pronto. A IA deixa de ser só uma corrida tecnológica e passa a ser, de forma explícita, uma corrida financeira e geopolítica.
Para quem olha negócios, a leitura mais importante é que o jogo da IA já não é mais sobre “ter um bom modelo”. É sobre controlar os gargalos do sistema. Quem domina chips, energia, data centers e capital passa a ditar o ritmo da inovação. E, como sempre acontece nesses ciclos, quando a infraestrutura vira o ativo mais escasso, o poder se desloca de quem cria a ideia para quem viabiliza a escala.
O consumo de energia dos humanos
Sam Altman resolveu enfrentar de frente a crítica sobre o consumo de energia da IA dizendo algo simples, mas provocador: humanos também consomem muita energia. Treinar uma pessoa ao longo de décadas, educar, alimentar, transportar e manter um ser humano produtivo tem um custo energético gigantesco. A IA só tornou esse custo mais visível porque agora ele aparece concentrado em data centers.
O ponto não é negar que a IA consome muita energia. Consome mesmo. A questão é que o debate costuma ser feito como se a alternativa fosse “não usar IA”, quando, na prática, toda atividade econômica relevante é intensiva em energia. Produzir comida, mover pessoas, operar cidades, manter a internet no ar. A IA só entrou na lista dos grandes consumidores.
O recado implícito é que o problema real não é a IA em si, mas a matriz energética que sustenta o mundo digital. Se a energia continuar cara, suja e escassa, qualquer salto tecnológico vira vilão. Se a energia ficar abundante, limpa e barata, a IA deixa de ser o problema e passa a ser parte da solução.
No fundo, essa discussão antecipa um tema maior: o futuro da IA está menos ligado a modelos mais inteligentes e mais ligado a quem vai controlar energia, data centers e infraestrutura física. E isso não é pouca coisa.
Dinheiro e mais dinheiro
Por falar em infraestrutura, isso demanda dinheiro. A OpenAI estima que os gastos com capacidade computacional vão chegar a cerca de US$ 600 bilhões até 2030, um número que redefine a escala de investimento necessária para sustentar modelos de IA de próxima geração. Segundo executivos ouvidos pela Reuters, parte dessa despesa é diretamente ligada à necessidade de treinar e operar redes cada vez maiores e mais complexas, que dependem de GPUs, data centers e energia em níveis que poucos setores da economia conhecem.
Esse horizonte de gastos mostra por que parcerias e investimentos gigantescos, como os que estamos vendo entre fornecedores de hardware, provedores de nuvem e a própria OpenAI, não são “luxos” ou exageros. Eles são componentes estruturais da plataforma econômica da inteligência artificial. Quando falamos em IA de ponta, não falamos apenas de código e talento: falamos de novas formas de capital físico. E isso custa caro.
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É por isso que o debate sobre quem financia, quem controla e quem lucra com essa infraestrutura importa tanto quanto as discussões sobre ética, regulação e aplicações de IA. Se US$ 600 bilhões forem realmente gastos até o fim da década, essa camada física da tecnologia será tão estratégica quanto qualquer ativo financeiro ou intelectual.
No fim das contas, a IA está deixando de ser um fenômeno puramente digital para virar um dos maiores projetos de infraestrutura da era moderna, como estradas, ferrovias ou redes de energia no século passado. E entender isso é chave para pensar onde investimentos, políticas públicas e decisões de negócios vão convergir nos próximos anos.
