A corrida pela inteligência artificial não se reduz a algoritmos de ponta. O avanço da IA está simultaneamente impulsionando uma disputa por infraestrutura de redes, conectividade e processamento em escala, o que coloca a infraestrutura no centro da competitividade econômica global.
Estudos apontam que a adoção de IA pode somar até US$ 13 trilhões à economia mundial até 2030, enquanto os dados gerados devem ultrapassar 175 zettabytes por ano — números que ressaltam a demanda por redes confiáveis e capacidades de armazenamento e processamento each vez maiores. Atingir esse patamar implica não apenas modelos mais avançados, mas também uma base física capaz de sustentar o tráfego e a disponibilidade requeridos pela IA.
Uma métrica técnica que ilustra a magnitude da mudança é a densidade de potência por rack em datacenters, que saltou de 8 kW para 17 kW em dois anos, com projeção de chegar a 30 kW até 2027. Essa evolução mostra que a IA eleva a escala da infraestrutura necessária, não apenas o volume de cálculos, e redefine o papel do hardware na competição.
Para o Brasil, esse contexto é particularmente relevante. O país já ocupa posição de destaque na conectividade regional e conserva ativos estratégicos para ampliar seu papel na nova economia digital. Em um cenário em que IA, computação em nuvem e serviços digitais exigem maior escala e resiliência, infraestrutura deixa de ser apoio para se tornar vantagem competitiva.
A visão da SAMM, defendida publicamente, reforça que a chegada da IA depende de mais do que software: requer redes estáveis, data centers regionais, serviços gerenciados e segurança robusta. A discussão, portanto, se desloca para uma agenda econômica de longo prazo, que envolve infraestrutura, energia, telecomunicações e inovação. No fim, quem conseguir operar modelos em escala terá uma posição mais forte na nova corrida tecnológica.
