O Ministério da Indústria e Tecnologia da Informação da China (MIIT) definiu como meta quadruplicar a capacidade de computação inteligente do país até 2030, alcançando 9,8 mil exaflops, unidade que mede o desempenho de supercomputadores. O plano prevê investimento acumulado de 3,8 trilhões de yuanes (cerca de US$ 534 bilhões) em infraestrutura de informação entre 2026 e 2030.
Meta de 9,8 mil exaflops: quadruplicar a capacidade de computação inteligente até 2030, partindo de 2,18 mil exaflops registrados em junho de 2026.
Investimento de US$ 534 bilhões: 3,8 trilhões de yuanes destinados a data centers, redes e recursos de processamento entre 2026 e 2030.
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Clusters de 100 mil GPUs: infraestrutura comparável à de Microsoft, Meta e Google, interligando milhares de placas em rede integrada.
Autonomia em chips: apoio à SMIC, Hua Hong Semiconductor e Huawei para ampliar produção de wafers de 20 mil para 500 mil até 2030.
Modelos próprios em evidência: Alibaba com Qwen3.5, Z.AI com GLM e Moonshot AI com Kimi disputam benchmarks internacionais.
Cluster de 100 mil GPUs: a aposta em infraestrutura colossal
Em vez de depender de máquinas isoladas, a China pretende interligar milhares de placas aceleradoras (GPUs de alta performance) em uma única rede integrada, funcionando como um supercomputador gigante. Para os projetos mais complexos, o governo quer criar infraestruturas que combinam até 100 mil placas em um único cluster.
Esse nível de infraestrutura é comparável ao que pouquíssimas empresas no mundo conseguem construir hoje, como Microsoft, Meta e Google. Para profissionais de infraestrutura e dados, o movimento sinaliza uma mudança relevante: a escala de computação distribuída em clusters massivos se torna o novo padrão competitivo global.
Mas o que isso significa na prática para quem desenvolve sistemas de IA? Treinar modelos com trilhões de parâmetros exige exatamente esse tipo de cluster integrado. Quanto maior a capacidade computacional disponível, mais rápido o ciclo de experimentação e mais ambiciosos podem ser os modelos.
Autonomia tecnológica e a corrida dos semicondutores
A meta de computação se conecta a um esforço mais amplo do governo chinês para reduzir a dependência de tecnologia estrangeira, em meio às restrições impostas pelos Estados Unidos à exportação de semicondutores avançados e equipamentos de fabricação de chips.
Segundo Li Lecheng, ministro da Indústria e Tecnologia da Informação da China, a indústria central de inteligência artificial do país já superou 1,2 trilhão de yuanes (cerca de US$ 174 bilhões) em 2025, reunindo mais de 6,2 mil empresas.
Como parte desse esforço de autonomia, Pequim vem apoiando fabricantes locais de chips, como a SMIC, maior fabricante de semicondutores do país, a Hua Hong Semiconductor e divisões da Huawei. O objetivo é ampliar rapidamente a produção de wafers, as placas de semicondutores usadas na fabricação de chips.
Segundo reportagem do Nikkei Asia, a China produz hoje menos de 20 mil wafers, mas a meta é chegar a 100 mil unidades em até dois anos e a 500 mil até 2030. Essa expansão agressiva pode reconfigurar cadeias globais de suprimento e pressionar preços de componentes no mercado internacional.
Vale observar que a meta anunciada pelo MIIT não é isolada. No início deste ano, o governo chinês autorizou a startup DeepSeek a comprar chips H200, modelo intermediário da Nvidia, como alternativa ao Blackwell, o mais avançado da fabricante americana. A liberação ocorreu semanas depois de Washington permitir vendas limitadas de semicondutores a gigantes chinesas como ByteDance, Alibaba e Tencent.
O plano quinquenal e a aposta em modelos próprios
O plano de expansão de computação está inserido no esboço do 15º Plano Quinquenal chinês (2026-2030), que também prevê avanços em sistemas multimodais, agentes de IA e inteligência coletiva. O direcionamento estratégico coloca a China em rota de competição direta com laboratórios americanos.
Empresas locais têm investido pesado em soluções próprias de IA para reduzir a dependência de tecnologia ocidental. A Alibaba, por exemplo, reservou 380 bilhões de yuanes (cerca de US$ 54 bilhões) só para capacidade de computação e infraestrutura de IA, além de desenvolver modelos próprios, como o Qwen3.5.
Startups como Z.AI, por trás do modelo GLM, e a Moonshot AI, criadora do Kimi, também têm ganhado espaço no mercado interno chinês. Elas disputam espaço com os laboratórios americanos em benchmarks internacionais de desempenho, um sinal de que a competição por modelos de linguagem e IA generativa se intensifica.
Governança e a diplomacia da IA
Na frente diplomática, a China também tem buscado protagonismo na definição de regras globais para a tecnologia. Na World AI Conference de 2025, Pequim apresentou um plano de 13 pontos para a governança do que chama de "AI+", destacando cooperação internacional e o papel do Estado na criação de normas.
O plano inclui um documento específico de cooperação com países da América Latina e do Caribe, movimento que interessa diretamente ao Brasil. Para empresas brasileiras que atuam com padrões globais de IA, a aproximação chinesa pode abrir canais de colaboração técnica e comercial.
Segundo Li Lecheng, a tecnologia deve "servir às pessoas, beneficiar as pessoas e permanecer sob controle humano", com potencial para atuar como um bem público global. O discurso busca posicionar a China como referência também na governança internacional de IA, e não apenas na corrida por capacidade computacional.
O impacto para o mercado de tecnologia no Brasil
A expansão chinesa deve pressionar o mercado global de IA em múltiplas frentes: preços de infraestrutura, disponibilidade de modelos e padrões técnicos. Para desenvolvedores brasileiros, o cenário pode significar mais alternativas de modelos e serviços, além de oportunidades em pesquisa e integração.
Segundo as metas do próprio governo chinês, a expectativa é que infraestruturas, tecnologias e serviços baseados em IA estejam presentes em 70% da economia real do país até 2027, chegando a mais de 90% até 2030. Esse nível de penetração tende a gerar um volume massivo de dados e casos de uso que influenciarão práticas globais.
Na avaliação do Mercado de TI, o anúncio do MIIT reforça uma tendência que já se desenha no setor: a competição por IA não é apenas sobre algoritmos, mas sobre infraestrutura de computação em escala. Quem dominar a capacidade de processamento terá vantagem na próxima geração de sistemas inteligentes.
| Indicador | Valor atual (junho de 2026) | Meta até 2030 |
|---|---|---|
| Capacidade de computação inteligente | 2,18 mil exaflops | 9,8 mil exaflops |
| Investimento em infraestrutura de informação | Não informado na fonte | 3,8 trilhões de yuanes (US$ 534 bilhões) |
| Produção de wafers | Menos de 20 mil unidades | 100 mil em 2 anos e 500 mil até 2030 |
| Clusters de GPUs integradas | Não informado na fonte | Até 100 mil placas por cluster |
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O movimento também acelera a descentralização do desenvolvimento de IA, com a China investindo em modelos próprios e infraestrutura soberana. Para o ecossistema brasileiro, acompanhar esses desdobramentos deixa de ser opcional: as decisões de Pequim afetarão cadeias de suprimento, preços de hardware e a disponibilidade de tecnologias no mercado global.
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Fonte: Exame Tecnologia
