A Europa deve seguir o modelo de difusão de IA da China

O debate global sobre a Inteligência Artificial (IA) tem sido dominado por uma narrativa de “corrida armamentista” focada na fronteira tecnológica.

Os EUA e Silicon Valley medem o sucesso pelo tamanho dos modelos de linguagem, pelo número de parâmetros e pela capacidade computacional de vanguarda (frontier AI), em busca da IA Geral (AGI). De acordo com dados recentes (como o AI Index de Stanford de 2026), as empresas norte-americanas (OpenAI, Anthropic, Google) mantêm uma liderança estreita no desenvolvimento de modelos de fronteira puros e no controlo dos chips semicondutores mais avançados.

No entanto, a China está a desenhar silenciosamente uma estratégia alternativa: em vez de competir exclusivamente pelo modelo generativo mais avançado, Pequim está a posicionar a IA como um insumo básico de produção, focando-se na adoção e difusão massiva da tecnologia no tecido industrial, na logística e na distribuição.

Em vez de tentar replicar cegamente o modelo de computação massiva dos EUA sob severas restrições de chips, o objetivo da China é fazer a IA evoluir de modelos básicos de propósito geral para modelos especializados específicos da indústria, com uma cada vez mais profunda integração com a economia real. Para o efeito, as empresas chinesas adotaram estratégias de engenharia altamente eficientes. O lançamento de modelos de código aberto ou pesos abertos (open-weight), como os da DeepSeek, demonstra que as empresas chinesas conseguem extrair altíssimo desempenho otimizando o software com hardware menos potente ou chips de gerações anteriores.

Para a União Europeia (UE), que se encontra historicamente num limbo entre a inovação norte-americana e a escala asiática – frequentemente sobrecarregada pelo peso da sua própria arquitetura regulatória –, a abordagem chinesa não é apenas uma alternativa viável; é o único caminho pragmático para a sua relevância económica no século XXI.

1. O modelo chinês – foco na economia real e na indústria

A estratégia industrial de Pequim – consolidada nas diretrizes do 15.º Plano Quinquenal (2026–2030) e em iniciativas como o plano “AI+” – visa tirar a tecnologia dos laboratórios e colocá-la diretamente no chão de fábrica e nos serviços:

• automação e manufatura avançada: o foco governamental está em subsidiar e criar incentivos fiscais para que indústrias tradicionais e de alta tecnologia (robótica, veículos e baterias elétricos, manufatura avançada) integrem IA nos seus processos de produção;

• modelos especializados: dada a restrição de acesso a chips avançados, há um forte movimento em direção ao desenvolvimento de modelos menores, IAs altamente especializadas por setor económico (industry-specific models), em vez de se focar apenas em gigantescas IAs generativas de propósito geral.

A verdadeira aposta chinesa é transformar a IA num serviço público e numa ferramenta de produtividade industrial generalizada. Se essa estratégia de difusão massiva for bem-sucedida, a China poderá garantir uma vantagem económica e geopolítica de longo prazo, mesmo que os laboratórios americanos continuem a quebrar os recordes de capacidade pura de processamento na fronteira. Medir o sucesso da IA na China olhando apenas para os benchmarks dos supermodelos de linguagem é um erro de análise.

2. O diagnóstico europeu: a ilusão da fronteira tecnológica

A Europa sofre daquilo a que se pode chamar “ansiedade da fronteira”. Há uma frustração constante por o bloco não ter gerado um equivalente à OpenAI, à Google ou à Microsoft. Embora existam campeões locais promissores – como a Mistral AI (França) ou a Aleph Alpha (Alemanha) –, a escala de investimento em infraestrutura computacional nos EUA e os subsídios estatais concentrados na China tornam a competição direta pela liderança dos modelos de base (foundation models) uma batalha de desgaste financeiro quase impossível de vencer para as empresas europeias.

Contudo, a obsessão pelo topo da pirâmide ignora uma realidade económica fundamental: a maior parte do valor acrescentado da eletricidade não foi capturada por quem inventou a lâmpada, mas sim pelas indústrias que eletrificaram as suas linhas de montagem. Ao focar-se na difusão em vez de na invenção, a Europa pode transformar o seu ecossistema industrial num laboratório de aplicação prática da IA.

3. Os benefícios da estratégia de difusão para a Europa

Adotar uma política industrial inspirada no modelo chinês de integração da IA na economia real traria três grandes vantagens estratégicas para os países europeus:

A. Revitalização do tecido industrial tradicional

A maior força económica da Europa reside nas suas pequenas e médias empresas (PME) altamente especializadas e na indústria manufatureira de precisão. Uma política que subsidie e facilite a integração de ferramentas de IA (como manutenção preditiva, otimização de cadeias de fornecimento e automação robótica assistida por modelos de visão computacional) pode aumentar drasticamente a produtividade deste setor sem exigir que estas empresas criem tecnologia do zero. A IA deixa de ser um “produto de software” comprado a uma grande tecnológica de Silicon Valley e passa a ser uma ferramenta de eficiência fabril.

B. Superação do desafio demográfico

A Europa enfrenta uma crise demográfica severa, caracterizada pelo envelhecimento rápido da população e pela escassez de mão de obra qualificada em setores críticos. Ao acelerar a difusão da IA na automação de processos num elevado número de setores, os Estados-membros podem mitigar a perda de força de trabalho. A IA focada na adoção atua como um multiplicador de capacidade para os trabalhadores existentes, protegendo a sustentabilidade dos sistemas sociais europeus.

C. Alinhamento com a agenda climática e transição verde

O Pacto Ecológico Europeu exige uma redução drástica nas emissões de carbono e um uso muito mais eficiente dos recursos. A aplicação de IA na gestão de redes elétricas inteligentes (smart grids), na otimização de rotas de transporte de mercadorias e na agricultura de precisão são exemplos de difusão tecnológica que geram retornos ambientais e económicos imediatos. Enquanto os modelos de fronteira norte-americanos consomem gigawatts de energia para responder a dúvidas textuais complexas, a IA aplicada na Europa pode ser usada para poupar energia nas fábricas e nos edifícios.

4. Como a Europa pode implementar este modelo

Para traduzir este modelo para a realidade europeia – respeitando, evidentemente, os valores democráticos e as liberdades individuais que diferenciam o bloco económico europeu do regime de Pequim –, a UE deve ponderar ajustar as suas prioridades em várias frentes:

4.1. Ajuste regulatório (do punitivo ao construtivo): o AI Act da UE foi concebido sob um paradigma de precaução. Ao classificar os sistemas de IA com base em categorias de risco (mínimo, específico, elevado e proibido), a legislação europeia criou uma rede de segurança robusta para os direitos fundamentais, mas estabeleceu também uma pesada infraestrutura burocrática. Para os modelos de fronteira e sistemas de “alto risco”, as exigências de auditoria, documentação técnica e governança de dados assemelham-se às da indústria farmacêutica ou aeronáutica. Em suma, o AI Act da UE focou-se fortemente na mitigação de riscos e na imposição de barreiras aos modelos de fronteira.

Se esta abordagem foca a sua energia na mitigação do pior cenário, ela falha em desenhar o estímulo para o melhor cenário. Para que a Europa adote uma estratégia de difusão inspirada na China, a postura do regulador tem de evoluir: o foco deve transitar da mera fiscalização punitiva para a facilitação ativa da implementação. Para incentivar a difusão, os reguladores europeus precisam de criar “sandboxes” (ambientes de teste regulatórios) setoriais que permitam às indústrias tradicionais aplicar IA em processos físicos com segurança jurídica e rapidez, reduzindo o custo de conformidade para as PME.

4.2. O papel crítico das sandboxes regulatórias setoriais

A peça central desta transição são as sandboxes regulatórias (ambientes de teste controlados). No entanto, para promover a difusão na economia real, estas não podem ser apenas espaços genéricos para empresas de software; devem ser setoriais e orientadas para processos físicos:

• sandboxes na indústria pesada e manufatura: deve permitir-se que uma fábrica de componentes automóveis na Alemanha ou uma metalúrgica em Portugal testem algoritmos de IA na automação de braços robóticos ou na calibração de fornos industriais sem o temor de contrair coimas multimilionárias caso ocorra um erro de processamento de dados operacionais. Nestes ambientes, a autoridade reguladora trabalha junto com os engenheiros para entender o risco em tempo real, adaptando a norma à prática;

• sandboxes logísticas e de cadeia de abastecimento: devem ser criadas zonas francas digitais onde portos, redes ferroviárias e frotas de distribuição possam partilhar dados de tráfego e inventário geridos por IA para otimizar rotas transfronteiriças, testando a interoperabilidade dos sistemas sob supervisão regulatória flexível.

4.3. Infraestrutura de difusão de dados: a adoção da IA na produção exige dados industriais de alta qualidade. Iniciativas como o Gaia-X (para soberania de dados europeia) devem ser aceleradas e focadas na criação de espaços de dados partilhados para a indústria, saúde e transportes, permitindo que as empresas criem modelos especializados (fine-tuning) sem depender da infraestrutura de nuvem das Big Tech americanas.

4.4. Sector público como motor de procura: os governos europeus devem usar a contratação pública para forçar a difusão. Ao exigir que os serviços de saúde, sistemas de transporte público e infraestruturas urbanas integrem soluções de IA desenvolvidas ou adaptadas localmente, o Estado cria um mercado interno robusto e previsível para as empresas de tecnologia aplicada.

4.5. Redução do custo de conformidade para as PME: o verdadeiro estrangulamento da difusão tecnológica na Europa afeta as PME. Enquanto uma grande multinacional dispõe de departamentos jurídicos inteiros para decifrar a complexidade do AI Act, uma fábrica de cariz familiar com 150 trabalhadores não tem capacidade financeira, nem humana para suportar o custo de conformidade (compliance).

Um ajuste construtivo exige a criação de mecanismos de facilitação automatizados:

• modelos de conformidade pré-aprovados: o Estado ou associações setoriais devem disponibilizar “kits de ferramentas” de IA já certificados. Se uma PME adotar um modelo de visão computacional pré-auditado para controlo de qualidade na sua linha de produção, a conformidade legal deve ser automática ou de aprovação imediata (fast-track);

• isenções proporcionais ao impacto: processos de IA aplicados estritamente a sistemas mecânicos ou logísticos – que não envolvem dados pessoais sensíveis ou decisões automatizadas sobre indivíduos – devem ser libertados da maior parte das obrigações administrativas do AI Act.

Ao transformar o regulador de um “guarda de fronteira” que barra a entrada num “engenheiro de tráfego” que facilita o fluxo, a Europa conseguirá dar às suas indústrias tradicionais a previsibilidade jurídica e a velocidade macroeconómica necessárias para adotar a IA ao ritmo do mercado global.

 Conclusão

Há uma diferença profunda entre criar o “cérebro” da IA e aplicar os seus “músculos” na economia real. A aceitação pública e o sucesso económico da IA na China derivam do facto de o cidadão e a indústria sentirem o seu impacto na eficiência diária, e não no hype financeiro.

Para a Europa, tentar vencer os EUA no jogo dos modelos generativos de biliões de parâmetros é um erro de cálculo estratégico. O verdadeiro triunfo europeu na era da IA não será medido pela criação do modelo mais inteligente do mundo, mas sim pelo facto de ter as fábricas, os hospitais e as redes de transporte mais inteligentes e eficientes do planeta. A soberania tecnológica europeia depende, portanto, de uma mudança de foco: menos fronteira, mais difusão.