Simplesmente pular etapas? A segunda chance da Europa não está em copiar, mas em pular inteligentemente as etapas de desenvolvimento perdidas

Perdeu a oportunidade no mundo do software, mas ganhou o futuro? O CEO da Nvidia explica a vantagem "injusta" da Europa na próxima revolução industrial

O CEO da Nvidia provoca líderes empresariais: "Vocês perderam o bonde do software" – e oferece uma solução engenhosa

Quando, no Fórum Econômico Mundial em Davos, o CEO de uma empresa de tecnologia americana oferece à Europa conselhos estratégicos que antes causavam irritação em reuniões com clientes, vale a pena analisar com sobriedade o que Jensen Huang, da NVIDIA, disse aos líderes econômicos mundiais em janeiro de 2026: Parem de correr atrás do Vale do Silício. Vocês perderam a era do software. Simplesmente ignorem. Essa exortação é muito mais do que um incentivo educado a um continente incerto. É um diagnóstico preciso da dinâmica competitiva estrutural e, ao mesmo tempo, o esboço de uma estratégia que poderia combinar o DNA industrial da Europa com as possibilidades da inteligência artificial física.

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Por que copiar líderes de mercado está estruturalmente fadado ao fracasso

A principal conclusão da pesquisa estratégica sobre concorrência é surpreendentemente simples: qualquer um que persiga um líder de mercado e imite seus movimentos sistematicamente amplia a distância para o topo. A razão reside na distribuição assimétrica de velocidade e recursos. Um líder de mercado não está no topo por acaso, mas sim porque é mais rápido na implementação, possui canais de distribuição estabelecidos, aproveita economias de escala e define os padrões pelos quais o mercado opera. Toda tentativa de alcançá-lo por mera imitação fracassa devido a uma simples questão de timing: enquanto o perseguidor ainda está replicando os passos de ontem, o líder de mercado já deu os próximos três passos.

Essa dinâmica foi exemplificada na indústria automotiva. Seis anos antes da participação de Huang em Davos, um projeto para uma grande montadora alemã revelou a ineficiência estrutural de imitar as inovações da Tesla. Como pioneira, a Tesla não apenas havia estabelecido uma liderança tecnológica em tecnologia de baterias e integração de software, mas, mais importante, havia desenvolvido uma velocidade organizacional que as montadoras tradicionais, com suas estruturas consolidadas, não conseguiam igualar. Enquanto os engenheiros alemães tentavam replicar as atualizações remotas da Tesla, esta já havia desenvolvido funções de direção autônoma e revolucionado seus processos de produção com o método Gigacasting. O atraso não se devia à falta de competência, mas sim a uma desvantagem sistemática em termos de velocidade: a líder de mercado ditava o ritmo, e a imitadora reagia.

Os dados empíricos confirmam claramente essa observação. A Tesla alcançou uma margem de lucro de doze por cento em 2021, enquanto as montadoras europeias enfrentavam escassez de chips e gargalos na produção. A BMW e a Mercedes-Benz obtiveram margens semelhantes, mas apenas por meio de uma estratégia drástica: concentraram seus escassos chips em modelos premium de alta margem e evitaram deliberadamente a produção em larga escala. Essa não foi uma estratégia fruto de força, mas sim uma medida necessária. A mudança agora é ainda mais acentuada: em novembro de 2025, o Tesla Model 3 e o Model Y continuavam liderando as vendas de carros elétricos na Europa, mas a pressão competitiva do Renault 5, do Skoda Elroq e do VW ID.3 estava aumentando. A Europa estava alcançando a Tesla, não copiando, mas lançando suas próprias ofensivas de modelos em segmentos que a Tesla havia negligenciado.

A lição a ser aprendida com esses desenvolvimentos não é que a inovação seja impossível, mas sim que as estratégias de imitação desperdiçam tempo e recursos que, consequentemente, faltam para um posicionamento diferenciado. Empresas como a Zara, na moda, e a Amazon, na logística, demonstram o oposto: elas estabelecem padrões por meio de inovação radical em seus processos. A Zara conseguiu levar novos designs às lojas em até duas semanas, ditando tendências em vez de segui-las. A Amazon construiu um sistema de entrega totalmente automatizado baseado em velocidade e algoritmos, e não na replicação de modelos tradicionais de varejo. Em ambos os casos, a estratégia não foi a imitação, mas sim a diferenciação estrutural.

A mudança paradigmática do software programado para a inteligência treinada

A tese central de Jensen Huang no Fórum Econômico Mundial foi formulada com precisão: na era da IA, ninguém mais escreve software; a IA é treinada, não programada. Essa afirmação marca uma mudança de paradigma fundamental na forma como os sistemas tecnológicos são criados. Na era do software dominada pelo Vale do Silício, a programação era o cerne da criação de valor. Engenheiros escreviam linha após linha de código em linguagens como C, Python ou Java para implementar algoritmos precisamente definidos. Esses sistemas eram determinísticos: para cada entrada, havia uma saída previsível. Quem tivesse os melhores programadores poderia construir os melhores produtos de software. A Europa havia perdido estruturalmente nessa competição porque os EUA tinham um número maior de desenvolvedores de software altamente qualificados, uma cultura de capital de risco mais agressiva e um ecossistema que recompensava a escalabilidade.

Com a ampla adoção de sistemas de IA, a lógica muda completamente. Os modelos modernos de IA não são mais programados, mas treinados com dados. Um Modelo de Linguagem de Grande Porte, como o GPT, não é criado escrevendo regras, mas alimentando redes neurais com bilhões de exemplos de texto, a partir dos quais o sistema reconhece padrões de forma independente. Huang ilustrou isso na London Tech Week em junho de 2025 com uma analogia convincente: você programa uma IA como programa um humano. Você diz: "Você é um grande poeta, conhece Shakespeare, escreva-me um poema sobre esta palestra". A IA gera uma versão inicial. Você dá feedback: "Acho que você pode fazer melhor". A IA reflete e entrega uma versão aprimorada. Essa interação é fundamentalmente diferente de escrever código.

As consequências dessa mudança são de longo alcance. A programação como atividade não está perdendo sua importância, mas seu papel está mudando. Huang afirmou na Cúpula Mundial de Governos em Dubai, em 2024, que as crianças não precisarão mais necessariamente aprender linguagens de programação, mas sim desenvolver a capacidade de controlar e treinar sistemas de IA. A nova linguagem de programação é humana. Qualquer pessoa fluente em linguagem natural pode, teoricamente, instruir sistemas de IA a gerar código, criar imagens ou realizar análises complexas. Isso democratiza o acesso à tecnologia, mas, ao mesmo tempo, torna as habilidades tradicionais em software um recurso menos escasso. Na era da IA, o vencedor não será mais aquele com o maior número de programadores, mas sim aquele com os melhores dados, o maior poder computacional e o conhecimento mais profundo do mundo físico.

É precisamente aí que reside a vantagem estrutural da Europa. Enquanto os EUA dominaram a era do software e a China alcançou-os através de investimentos estatais maciços em infraestrutura e aplicações de IA, a Europa possui algo que nenhum dos dois tem: uma base industrial cultivada ao longo de séculos, com um profundo conhecimento de engenharia mecânica, automação, processos de fabricação e expertise em engenharia. Essa competência não pode ser substituída por software. É o que a IA física precisa para funcionar no mundo real. Um robô autônomo em uma fábrica não deve apenas executar algoritmos, mas também lidar com mecânica de precisão, sensores e as leis da física. Um sistema de logística baseado em IA não deve apenas otimizar dados, mas também movimentar, empilhar e classificar mercadorias reais. Um robô humanoide na área da saúde não deve apenas entender a linguagem natural, mas também interagir de forma delicada e precisa com o corpo humano. Tudo isso exige a combinação de IA com hardware de excelência, e esse é precisamente o campo de atuação da Europa.

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Por que a Inteligência Artificial Física encontra o DNA Industrial da Europa

A oportunidade para a Europa reside na IA física, a fusão da inteligência artificial com a robótica, a automação e a manufatura industrial. Jensen Huang afirmou isso sucintamente em Davos: "A robótica representa uma oportunidade única para a Europa. A razão é estrutural. A IA física exige não apenas inteligência digital, mas também excelência em mecatrônica, engenharia de precisão e profundo conhecimento do setor. Esses são campos nos quais a Europa, e a Alemanha em particular, possui uma vantagem considerável. A Siemens é líder global em tecnologia de gêmeos digitais, a ABB e a Schneider Electric dominam a automação industrial, e fabricantes de máquinas alemães como a Trumpf, a DMG Mori e a Dürr estabelecem padrões globais em tecnologia de produção.".

A integração da IA ​​nesses sistemas abre um nível de valor agregado que vai muito além do software. Na CES 2025, a Siemens apresentou o Industrial Copilot for Operations, que leva a IA diretamente para o nível de produção, permitindo que operadores e engenheiros de manutenção tomem decisões em tempo real. Em colaboração com a NVIDIA, foi anunciado o Teamcenter Digital Reality Viewer, que integra visualização em larga escala, baseada em física, ao sistema de Gestão do Ciclo de Vida do Produto (PLM). A Schaeffler está desenvolvendo gêmeos digitais com a NVIDIA para mais de cem fábricas, a fim de simular e otimizar materiais, processos e fluxos de trabalho de produção usando IA. Esses projetos demonstram que a Europa não precisa competir com a OpenAI no desenvolvimento de modelos de IA, mas pode, em vez disso, aproveitar a IA como uma ferramenta para multiplicar seus pontos fortes industriais já existentes.

A robótica é o exemplo mais concreto. Enquanto a China lidera a produção em massa de veículos elétricos com empresas como a BYD, e os EUA dominam os sistemas de direção autônoma com a Tesla, a Europa ocupa uma posição de liderança na robótica industrial. A Alemanha instalou cerca de 27.000 robôs industriais em 2024, tornando-se o quinto maior mercado de robôs do mundo. A densidade de robôs na União Europeia é de 219 unidades por 10.000 trabalhadores, com a Alemanha, Suécia, Dinamarca e Eslovênia entre os dez primeiros do mundo. A Europa não se limita a produzir robôs; ela desenvolve sistemas de alta precisão para tarefas complexas de manufatura que devem atender aos mais altos padrões de qualidade. Este é um mercado onde o melhor fornecedor, e não o mais barato, vence.

Além disso, há o campo da robótica humanoide, que está emergindo como o próximo grande mercado em crescimento. O Commerzbank estima que o mercado de robôs humanoides poderá atingir cinco trilhões de dólares americanos até 2050. A Europa está se posicionando nessa área com empresas promissoras. A NEURA Robotics, de Metzingen, se consolidou como a única empresa do mundo que desenvolve e fabrica robôs inteligentes e cognitivos inteiramente internamente. Em janeiro de 2025, a empresa garantiu € 120 milhões em financiamento da Série B. A Agile Robots, de Munique, desenvolve sistemas que não são mais otimizados para uma única ação, mas capazes de resolver tarefas de forma genérica. Ambas as empresas se beneficiam da cultura de engenharia alemã, que prioriza precisão, confiabilidade e segurança.

A importância estratégica desse desenvolvimento torna-se clara quando analisada no contexto da escassez de mão de obra qualificada. A Alemanha e a Europa enfrentam um desafio demográfico. O número de pessoas na força de trabalho está diminuindo, enquanto, ao mesmo tempo, a demanda por mão de obra na indústria, logística e cuidados está aumentando. Robôs humanoides e a automação impulsionada por IA não eliminam empregos, mas sim são adições necessárias para manter a produtividade. Huang enfatizou isso em Davos: a IA cria mais empregos do que destrói, porque cada camada da infraestrutura de IA precisa ser construída e operada. Da geração de energia e produção de chips a data centers e desenvolvimento de aplicativos, novos campos de emprego estão surgindo. Os benefícios econômicos a longo prazo residem na camada de aplicação, onde a IA está transformando setores como saúde, manufatura e serviços financeiros.

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A estratégia de saltos entre fases como resposta às desvantagens estruturais de velocidade

O conceito de salto tecnológico, ou seja, pular etapas de desenvolvimento, está consolidado na economia do desenvolvimento há décadas. Ele descreve o fenômeno pelo qual países ou regiões que perderam uma etapa tecnológica podem saltar diretamente para a próxima, sem precisar reconstruir a infraestrutura obsoleta. O exemplo clássico é o das telecomunicações na África. Muitos países africanos nunca tiveram uma rede fixa abrangente. Em vez de construí-la, eles optaram pela tecnologia móvel. Hoje, cerca de 60% da população da África Subsaariana tem acesso à internet exclusivamente por meio de smartphones. Esse número cresceu para 623 milhões de usuários em 2025. O impacto econômico foi enorme: o sistema bancário móvel M-Pesa revolucionou as transações financeiras, o comércio eletrônico cresceu sem o varejo tradicional e as plataformas educacionais alcançaram regiões remotas sem escolas físicas.

A lógica do salto tecnológico funciona quando três condições são atendidas: Primeiro, a nova tecnologia deve estar disponível e ser economicamente viável. Segundo, a tecnologia antiga deve estar realmente obsoleta ou economicamente inviável. Terceiro, deve ser mais barato adotar diretamente a nova solução do que modernizar a antiga. Para a Europa, isso significa especificamente: em vez de tentar competir com os EUA na construção de plataformas de software como Google, Meta ou Amazon, a Europa deve investir diretamente na integração da IA ​​em sistemas físicos. A era do software acabou, mas a era da IA ​​física está apenas começando. Quem assumir a liderança agora definirá os padrões para as próximas décadas.

Um exemplo concreto é a logística de armazéns. Empresas europeias ainda utilizam, frequentemente, sistemas semiautomatizados com separação manual de pedidos e sistemas de esteiras simples. A China, por outro lado, está construindo armazéns inteligentes totalmente automatizados. A JD.com utiliza mais de mil robôs móveis autônomos em seus centros de distribuição. A Cainiao, do Alibaba, inaugurou o maior armazém inteligente do Sudeste Asiático na Tailândia em 2025. Esses sistemas processam milhões de pontos de dados por segundo, preveem gargalos e otimizam processos em tempo real. Em vez de tentar modernizar os armazéns europeus existentes passo a passo, a Europa deveria construir centros de distribuição completamente novos, com automação máxima, controle por IA e robôs autônomos. Isso é mais rápido, mais econômico e evita a dependência de infraestruturas legadas.

O mesmo princípio se aplica a outras áreas. Na produção de baterias, a Europa detém atualmente apenas 13% do mercado global, enquanto a China controla 70%. Em vez de modernizar gradualmente tecnologias antigas, a Europa deveria investir em gigafábricas de última geração com as tecnologias mais recentes e automação máxima. Na microeletrônica, a Europa deve implementar processos de produção modernos desde o início, em vez de reformar fábricas de chips obsoletas. No que diz respeito ao desenvolvimento de IA, a Europa não deve tentar copiar Modelos de Linguagem de Grande Porte genéricos, como o ChatGPT, mas sim se concentrar em aplicações industriais de IA que combinem conhecimento do domínio com IA. É exatamente isso que a iniciativa alemã Next Frontier AI, anunciada pela SPRIND em dezembro de 2025, está fazendo: em vez de entrar na corrida pelos Modelos de Linguagem de Grande Porte, a Europa pretende dar um salto para a próxima fronteira e desenvolver novas classes de modelos, modalidades, sistemas agentes e regimes de treinamento mais eficientes.

Por que a velocidade deve ser alcançada por meio da ambidestria organizacional:
O principal desafio para as empresas europeias não reside na falta de competência tecnológica, mas sim na velocidade de implementação. O conceito de ambidestria organizacional descreve a capacidade das organizações de serem simultaneamente eficientes e flexíveis. Trata-se de otimizar o negócio principal — ou seja, explorar os produtos e processos existentes — enquanto se explora e desenvolve novas áreas de negócio. Essa ambidestria é crucial para manter a competitividade a longo prazo em um mundo em rápida transformação.

Na prática, isso significa que as empresas precisam criar estruturas paralelas. Um departamento se concentra na exploração, ou seja, no aumento da eficiência e na garantia da qualidade nas operações diárias. Essas áreas exigem estruturas formais, processos claros e liderança com autoridade para garantir o sucesso a curto prazo. Outra unidade se dedica à exploração, ou seja, à inovação e ao desenvolvimento de novas soluções. Aqui, estruturas organizacionais ágeis, liderança visionária e espaço para experimentação são essenciais. Ambas as áreas devem ser equilibradas pela gestão para que a empresa não seja sufocada pela inovação nem estagne em suas operações.

Estudos mostram que 82% dos executivos em todo o mundo acreditam que suas empresas não sobreviverão aos próximos cinco anos sem novos modelos de negócios. Ao mesmo tempo, 57% dos executivos e 47% dos trabalhadores do conhecimento consideram os projetos de inovação um luxo durante a atual crise econômica. Essa contradição é fatal. Em 62% dos casos, a razão para essa relutância em inovar é o medo do fracasso e dos danos à reputação. Soma-se a isso processos e tecnologias obsoletos que dificultam a inovação. É exatamente aí que entra a ambidestria organizacional: ela cria estruturas nas quais a inovação é buscada sistematicamente e não como um luxo.

Para a Europa, isso significa que as empresas devem parar de encarar a inovação como uma reação aos eventos de mercado e, em vez disso, iniciar proativamente processos de transformação. A Cúpula Digital Franco-Alemã, em novembro de 2025, demonstrou que essa necessidade foi reconhecida. Alemanha e França anunciaram 18 novas parcerias estratégicas na área de IA, com um volume total superior a um bilhão de euros. A SAP, a maior empresa de software da Europa, anunciou uma colaboração com a provedora francesa de IA, Mistral AI. Esses são exemplos de como as forças europeias estão unindo seus recursos para ganhar velocidade. Os países individualmente são pequenos demais para competir globalmente. Um ecossistema europeu, no entanto, que combine forças, pode compensar essa desvantagem em termos de velocidade.

Por que a regulamentação pode ser usada como uma vantagem competitiva em vez de um obstáculo?

Uma das críticas mais frequentes à Europa é a percepção de excesso de regulamentação, que sufoca a inovação. A Lei Europeia de Inteligência Artificial é frequentemente citada como um exemplo de como a Europa se prejudica enquanto os EUA e a China progridem mais rapidamente com menos restrições. No entanto, essa perspectiva ignora um ponto crucial: a regulamentação pode se tornar uma vantagem competitiva quando estabelece padrões globalmente aceitos. A Europa já fez isso com sucesso diversas vezes no passado. O Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) tornou-se um modelo global para leis de proteção de dados. Os padrões europeus de produtos são adotados por muitos países porque garantem qualidade e segurança.

A Europa poderia desempenhar um papel semelhante no campo da IA. Enquanto os EUA se concentram no desenvolvimento orientado pelo mercado e a China em sistemas controlados pelo Estado, a Europa poderia estabelecer um terceiro modelo: IA confiável, ética e segura. Este é um mercado com enorme demanda. Empresas em todo o mundo buscam soluções de IA que não apenas funcionem, mas que também sejam legalmente compatíveis, transparentes e explicáveis. A Europa poderia definir padrões nesse sentido e, assim, liderar os mercados em vez de apenas segui-los.

A condição essencial para isso, no entanto, é que a regulamentação seja concebida não como um freio à inovação, mas como um motor da inovação. Isso significa ambientes regulatórios experimentais nos quais novas tecnologias possam ser testadas em condições controladas, sem a necessidade de atender imediatamente a todos os requisitos. Significa também uma pausa regulatória para o desenvolvimento de tecnologias experimentais, como implementado com sucesso em Ruanda e no Quênia para drones e serviços de pagamento móvel. Esses países demonstraram que a flexibilidade regulatória permite avanços tecnológicos rápidos. A Europa precisa justamente dessa flexibilidade para ser ágil sem comprometer a segurança e a ética.

Por que os próximos três anos determinarão a posição da Europa na era da IA

O desafio estratégico para a Europa não é se o salto tecnológico é possível, mas sim se existe a vontade política e econômica para implementá-lo. A mensagem de Jensen Huang em Davos foi otimista: a Europa tem uma oportunidade única. Mas as oportunidades precisam ser aproveitadas. Os anos de 2024 a 2026 determinarão se a Europa emergirá como o mercado líder da próxima revolução industrial ou se será relegada ao papel de mera fornecedora de hardware.

Os passos necessários são claros. Primeiro, a Europa deve investir maciçamente em infraestrutura de IA. Em fevereiro de 2025, a União Europeia anunciou a iniciativa InvestAI, um programa de € 200 bilhões com quatro gigafábricas de IA, cada uma destinada a abrigar cerca de 100.000 chips de IA. Este é um começo, mas a velocidade de implementação será crucial. Segundo, a Europa deve integrar estrategicamente sua base industrial com IA. Siemens, ABB, Schneider Electric e outros gigantes industriais europeus estão bem posicionados, mas precisam de parcerias com startups de IA e acesso a poder computacional. Terceiro, a Europa deve fortalecer as parcerias europeias. A Parceria Digital Franco-Alemã é um modelo que precisa ser estendido a outros países. Quarto, a Europa deve levar a soberania digital a sério. Data centers em nuvem, gigafábricas de IA e plataformas de dados seguras sob controle europeu são estrategicamente essenciais.

O maior perigo é a hesitação. Enquanto a Europa debate, os EUA e a China estão construindo fatos concretos. Huang afirmou em Davos que o mundo investiu apenas algumas centenas de bilhões de dólares em infraestrutura de IA, mas que são necessários trilhões. A pergunta feita pelo CEO da BlackRock, Larry Fink, é, portanto, pertinente: estamos investindo o suficiente? Para a Europa, a resposta atual é: não. Mas a oportunidade ainda existe se a Europa parar de correr atrás dos outros e começar a moldar seu próprio futuro, utilizando seus próprios pontos fortes.

A mensagem otimista é: pare de copiar os outros, transforme seu próprio modelo de negócios com a ajuda da inovação, da ambidestria organizacional e da IA. Isso não é capitulação, mas sim um realinhamento estratégico. A Europa não precisa superar os EUA em software, mas sim combinar sua excelência industrial com a automação impulsionada por IA. Esta é a segunda chance que Jensen Huang descreveu. Cabe à Europa aproveitá-la.

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