O dilema da IA na Alemanha: quando a rede elétrica se torna o gargalo do futuro digital.
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Publicado em: 30 de outubro de 2025 / Atualizado em: 30 de outubro de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
O dilema da IA na Alemanha: quando a rede elétrica se torna o gargalo do futuro digital – Imagem: Xpert.Digital
Sem eletricidade para o futuro: eis por que a Amazon e outras empresas estão fechando seus data centers na Alemanha.
Apagão para a economia: como a rede elétrica obsoleta da Alemanha está prejudicando sua conexão digital.
A Alemanha está no limiar de uma nova era tecnológica, mas seu futuro digital está ameaçado por um apagão antes mesmo de começar. Enquanto políticos e empresas alardeiam a inteligência artificial como a chave para a competitividade, sua implementação é dificultada por um obstáculo fundamental: a rede elétrica. Em Frankfurt, o coração digital da Europa, a crise já é uma realidade. Devido à falta de capacidade da rede, nenhum novo data center de IA poderá ser conectado até 2030. Bilhões em investimentos de gigantes da tecnologia como Oracle e Amazon estão paralisados porque o tempo de espera para uma conexão de energia chega a 13 anos – uma eternidade na era acelerada da IA.
Essa falha nas políticas de infraestrutura coincide com um duplo desafio: a crescente demanda energética dos modelos modernos de IA e os preços da eletricidade na Alemanha, que estão entre os mais altos do mundo. Um único programa de treinamento de IA pode consumir tanta energia quanto uma pequena cidade, tornando os projetos antieconômicos com os custos de eletricidade na Alemanha chegando a 30 centavos de dólar por quilowatt-hora. As consequências já são mensuráveis: a Alemanha está despencando nos rankings globais de IA e perdendo terreno para os EUA, a China e até mesmo para seus vizinhos europeus.
No entanto, em meio a essa crise existencial, soluções estratégicas estão surgindo. Instituições de pesquisa alemãs estão trabalhando em tecnologias revolucionárias de eficiência energética, como chips neuromórficos, que poderiam reduzir o consumo de eletricidade em até 1.000 vezes. Ao mesmo tempo, a reativação de antigas áreas industriais desativadas, com suas conexões de alto desempenho já existentes, oferece uma oportunidade para contornar a expansão da rede elétrica. A Alemanha enfrenta uma escolha crucial: conseguirá se consolidar como líder em eficiência e uso inteligente de infraestrutura, ou o país ficará de braços cruzados enquanto sua soberania digital se desfaz devido à falta de cabos de cobre?
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A ambição digital é frustrada pelos cabos de cobre – e isso pode destruir toda uma economia.
A República Federal da Alemanha enfrenta um paradoxo de proporções históricas. Enquanto políticos e líderes empresariais exaltam incansavelmente a importância da inteligência artificial para a viabilidade futura do país, a realidade se desfaz no obstáculo mais banal: a rede elétrica. Frankfurt, tradicionalmente o coração pulsante da infraestrutura digital europeia, envia um sinal alarmante para o resto do país. Nenhum novo centro de dados de IA poderá ser construído antes de 2030. Não por falta de investidores, nem por falta de conhecimento técnico, mas simplesmente porque não há eletricidade suficiente. A Oracle teve que abandonar seu projeto de dois bilhões de dólares. A Amazon foi forçada a adiar indefinidamente um investimento de sete bilhões de euros. O tempo de espera para conexão à rede elétrica varia de oito a treze anos – uma eternidade em um setor onde os ciclos de inovação são medidos em meses.
Este desenvolvimento revela um erro fundamental de cálculo na política econômica alemã da última década. Enquanto bilhões foram investidos em programas de digitalização e pesquisa em IA, a infraestrutura física, sem a qual qualquer ambição digital se torna uma utopia, foi sistematicamente negligenciada. A região do Reno-Meno, que atualmente possui uma capacidade de data center de aproximadamente 2.730 megawatts e que deveria expandir para mais de 4.800 megawatts até 2030, não conseguirá atingir esse crescimento. As consequências vão muito além de uma única região. Elas afetam a competitividade de toda uma economia, que está à beira de ficar para trás na corrida tecnológica global.
A aritmética energética da inteligência artificial
Para compreender a dimensão do desafio, é preciso considerar a realidade energética do desenvolvimento moderno de IA. Uma única execução de treinamento dos principais modelos de IA consome atualmente entre 100 e 150 megawatts de energia – o equivalente ao consumo de eletricidade de 80.000 a 100.000 residências. Esses números, no entanto, representam apenas o ponto de partida de um aumento exponencial. Até 2028, os processos de treinamento individuais poderão consumir de um a dois gigawatts e, até 2030, até mesmo de quatro a dezesseis gigawatts. Para efeito de comparação: um gigawatt corresponde ao consumo de eletricidade de uma cidade de um milhão de habitantes e dezesseis gigawatts ao consumo de energia de vários milhões de residências.
O treinamento do GPT-3 consumiu 1.287 megawatts-hora de energia elétrica. Seu sucessor, o GPT-4, já exigiu entre 51.773 e 62.319 megawatts-hora – de 40 a 48 vezes mais que seu antecessor. Essa progressão ilustra uma verdade fundamental do desenvolvimento da IA: cada salto de desempenho tem como custo um aumento exponencial na demanda de energia. A Agência Internacional de Energia prevê que o consumo global de eletricidade por data centers mais que dobrará, chegando a cerca de 945 terawatts-hora até 2030 – mais do que o consumo atual de eletricidade do Japão. Na Alemanha, os data centers poderão exigir entre 78 e 116 terawatts-hora até 2037, o que corresponderia a dez por cento do consumo total de eletricidade do país.
O consumo de energia compreende duas fases distintas. O treinamento, no qual os modelos são construídos com base em enormes quantidades de dados, é a fase que mais consome energia. No entanto, a inferência, ou seja, a aplicação prática dos modelos treinados, também contribui consideravelmente para o consumo. Uma única requisição ao ChatGPT consome entre 0,3 e um quilowatt-hora – dez vezes a energia consumida por uma busca no Google. Com milhões de requisições diárias, esses valores individuais se somam a quantias enormes. Atualmente, a IA e a computação de alto desempenho representam cerca de 15% da capacidade dos data centers na Alemanha. A previsão para 2030 é de aproximadamente 40%.
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O problema fundamental dos custos na Alemanha
A aritmética energética intensiva da IA entra em conflito com a realidade econômica da Alemanha, que mina qualquer competitividade. Enquanto os data centers na Ásia podem calcular custos de eletricidade em torno de cinco centavos de dólar por quilowatt-hora, os operadores na Alemanha pagam entre 25 e 30 centavos. Em comparação internacional, isso coloca a Alemanha em quinto lugar entre os países mais caros do mundo em termos de eletricidade. Apenas Bermudas, Dinamarca, Irlanda e Bélgica superam esses custos. Para grandes consumidores comerciais, o preço gira em torno de 27 centavos de dólar por quilowatt-hora – mais que o dobro do valor nos EUA ou na China.
Essa diferença de custos torna os projetos de IA na Alemanha fundamentalmente antieconômicos. Um data center que requer quatro gigawatts para treinamento de IA durante várias semanas acumularia custos de eletricidade de várias centenas de milhões de euros na Alemanha – muitas vezes mais do que em locais concorrentes. Os operadores enfrentam um cálculo simples: com infraestrutura tecnológica idêntica e desempenho comparável, o preço da eletricidade determina a lucratividade ou o prejuízo. Nenhuma empresa economicamente racional investiria bilhões em um local onde os custos operacionais são estruturalmente proibitivos nessas condições.
A Arábia Saudita oferece eletricidade a clientes comerciais por pouco menos de sete centavos de dólar por quilowatt-hora. Os Emirados Árabes Unidos cobram onze centavos, e mesmo Omã, com 22 centavos, permanece abaixo dos níveis alemães. Essas diferenças de preço não refletem flutuações temporárias do mercado, mas sim diferenças estruturais na política energética. A Alemanha optou por uma ambiciosa transição energética, cujos custos são amplamente repassados aos consumidores por meio de tarifas de rede e impostos governamentais sobre os preços da eletricidade. O que parece coerente do ponto de vista da política climática está se revelando um efeito bumerangue na política industrial. O resultado: a Oracle está realocando seu data center multibilionário para países com fornecimento de eletricidade confiável e acessível. A Amazon está suspendendo seus investimentos na Alemanha. Outras empresas de hiperescala seguirão o exemplo.
O declínio silencioso na competição global de IA
As consequências dessa complexa situação da política energética já se manifestam em mudanças mensuráveis nas posições competitivas globais. A Alemanha, antes firmemente posicionada como um polo de IA, caiu para o 14º lugar no Índice de Maturidade em IA. No Relatório Global de Competências, que compara as competências em IA internacionalmente, a República Federal caiu do terceiro para o nono lugar. Dez nações europeias, incluindo Dinamarca, Suíça, Holanda e Finlândia, ultrapassaram a Alemanha em prontidão para IA. Nos campos da tecnologia e da ciência de dados, a Alemanha perdeu quatro posições no ranking em comparação com o ano anterior.
Esses números documentam não um declínio aleatório, mas uma perda sistemática de relevância. Embora a Alemanha tenha mais de 387.000 vagas não preenchidas no setor de tecnologia, o principal problema não é a falta de profissionais qualificados, mas sim a falta de infraestrutura para utilizar essa expertise de forma produtiva. A pesquisa em IA sem acesso a recursos de computação de alto desempenho degenera em um exercício acadêmico. Startups que desenvolvem algoritmos inovadores migram para onde podem treiná-los e escalá-los. Empresas consolidadas realocam seus departamentos de IA para regiões com fornecimento de energia confiável.
Uma comparação com os EUA ilustra a extensão da divergência. Lá, a capacidade dos data centers de IA está crescendo centenas de megawatts anualmente. O Goldman Sachs prevê um aumento de 55 gigawatts no início de 2025 para 84 gigawatts em 2027 e 122 gigawatts em 2030. Nos cinco maiores mercados europeus combinados, a capacidade cresceu menos de 400 megawatts em 2024. A Alemanha deverá aumentar seu consumo de data centers de 20 para 38 terawatts-hora até 2037 – um crescimento que parece questionável, dados os gargalos na rede. A lacuna entre as ambiciosas metas de crescimento e a realidade da infraestrutura está se ampliando.
A revolução da eficiência como uma saída estratégica
Diante desses desafios existenciais, a Alemanha poderia passar por uma mudança paradigmática: da corrida pelo tamanho para a liderança em eficiência. A República Federal possui uma infraestrutura científica capaz de desenvolver tecnologias de IA energeticamente eficientes, transformando-as em um novo sucesso de exportação. Diversas instituições de pesquisa estão trabalhando em abordagens que poderiam reduzir drasticamente o consumo de energia da inteligência artificial. Essa pesquisa poderia transformar a necessidade em virtude e posicionar a Alemanha como pioneira em IA energeticamente eficiente.
O Instituto Hasso Plattner, liderado pelo Professor Ralf Herbrich, está desenvolvendo algoritmos de baixa precisão que devem permitir uma economia de energia de 89%. Simultaneamente, o instituto colabora com o Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) no desenvolvimento de chips neuromórficos baseados em materiais magnéticos 2D, que podem operar com eficiência energética 100 vezes maior do que os processadores convencionais. A Universidade Técnica de Berlim, em conjunto com o MIT, criou chips ópticos com sistemas de laser VCSEL. Experimentos iniciais demonstraram que esses chips são 100 vezes mais eficientes em termos de energia e oferecem 20 vezes mais poder computacional por unidade de área do que os melhores processadores digitais eletrônicos. Ao aumentar a frequência do clock do laser, esses valores provavelmente poderiam ser aumentados em mais 100 vezes.
Em abril de 2025, a Universidade Técnica de Dresden colocou em operação o supercomputador neuromórfico SpiNNcloud. Baseado no chip SpiNNaker2, o sistema compreende 35.000 chips e mais de cinco milhões de núcleos de processamento. Inspirado em princípios biológicos como plasticidade e reconfigurabilidade dinâmica, o sistema se adapta automaticamente a ambientes complexos e em constante mudança. O processamento em tempo real com latências abaixo de um milissegundo abre novas possibilidades de aplicação em áreas como cidades inteligentes e direção autônoma. O consumo de energia é significativamente menor do que o de sistemas convencionais – as arquiteturas neuromórficas podem reduzir os requisitos de energia em até 1.000 vezes.
O Instituto Fraunhofer Heinrich Hertz, em conjunto com a Agência Alemã de Energia (dena), demonstrou uma economia de energia entre 31% e 65% em aplicações práticas de IA. Através da aprendizagem federada, na qual os modelos são treinados de forma descentralizada e apenas as atualizações do modelo são transmitidas, foi alcançada uma economia de energia de 65% durante o processo de transmissão. Arquiteturas de hardware FPGA otimizadas possibilitaram uma redução adicional de 31% no consumo de energia. A Universidade Técnica de Munique desenvolveu um método de treinamento probabilístico que treina redes neurais 100 vezes mais rápido com precisão comparável. Em vez de determinar parâmetros iterativamente, a abordagem baseia-se em cálculos de probabilidade e concentra-se em pontos críticos nos dados de treinamento.
Nossa experiência na UE e na Alemanha em desenvolvimento de negócios, vendas e marketing
Nossa experiência na UE e na Alemanha em desenvolvimento de negócios, vendas e marketing - Imagem: Xpert.Digital
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Terrenos industriais abandonados em vez de megacentros de dados – a nova estratégia de localização.
Aprendizagem federada como uma alternativa descentralizada
Esses ganhos de eficiência abrem um caminho estratégico que poderia transformar a fragilidade estrutural da Alemanha em uma potencial força. Em vez de construir gigantescos centros de dados que consomem centenas de megawatts de energia concentrada, arquiteturas descentralizadas baseadas em aprendizado federado poderiam distribuir a carga computacional. Com essa abordagem, os dados permanecem locais nos dispositivos finais ou em centros de dados regionais menores, enquanto apenas os parâmetros do modelo treinado são agregados centralmente. Isso não só reduz a energia necessária para a transmissão de dados e a capacidade computacional central, como também resolve os desafios de proteção de dados.
O Instituto Fraunhofer demonstrou que a compressão da transmissão em aprendizado federado requer 45% menos energia, apesar da compressão e descompressão adicionais. Com 10.000 participantes em 50 rodadas de comunicação, um modelo ResNet18 alcançou uma economia de 37 quilowatts-hora. Extrapolando para um modelo do tamanho do GPT-3, que é 15.000 vezes maior, isso resultaria em uma economia de aproximadamente 555 megawatts-hora. Esses números ilustram o potencial das arquiteturas descentralizadas. Em vez de concentrar toda a carga computacional em alguns poucos megacentros de dados, os sistemas distribuídos poderiam utilizar a infraestrutura de rede existente de forma mais eficiente.
A Alemanha possui uma infraestrutura digital bem desenvolvida, com inúmeros data centers de médio e pequeno porte. Essa estrutura descentralizada, frequentemente vista como uma desvantagem em comparação com provedores de nuvem hiperescaláveis, pode se tornar uma vantagem no contexto da IA com eficiência energética. Data centers regionais com uma carga conectada de cinco a vinte megawatts cada poderiam funcionar como nós em um sistema de aprendizado federado. Além disso, o calor residual dessas unidades menores pode ser mais facilmente aproveitado nas redes de aquecimento urbano existentes, aumentando ainda mais a eficiência energética. Frankfurt já desenvolveu um conceito para áreas adequadas e excluídas que localiza novos data centers onde o calor residual pode ser usado de forma eficaz. Vinte e um data centers estão planejados de acordo com esse princípio.
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A oportunidade perdida dos terrenos industriais abandonados
Outra abordagem estratégica para lidar com a crise de infraestrutura reside na reativação de áreas industriais desativadas. A Alemanha possui inúmeras áreas anteriormente industriais cuja infraestrutura seria adequada para data centers. Essas áreas desativadas geralmente já oferecem conexões de rede de alta capacidade, projetadas para extensas infraestruturas de carregamento ou aplicações de alto consumo energético. O que foi originalmente projetado para a produção automotiva ou para a indústria pesada poderia abastecer data centers sem a necessidade de anos de expansão da rede elétrica.
Em 2024, 38% dos novos projetos logísticos já estavam sendo desenvolvidos em terrenos industriais abandonados – seis pontos percentuais a mais que no ano anterior. A Prologis construiu um centro logístico de 57.000 metros quadrados em um terreno industrial abandonado em Bottrop. A Mercedes-Benz está construindo seu maior centro logístico, com 130.000 metros quadrados, no local de uma antiga fábrica de painéis de partículas. Esses exemplos demonstram que a revitalização de terrenos industriais abandonados é técnica e economicamente viável. Segundo uma análise da Logivest, aproximadamente 5,5 milhões de metros quadrados de terrenos industriais abandonados estarão disponíveis para novos projetos de construção a partir de 2024.
Essas localizações oferecem vantagens cruciais para centros de dados. As conexões com a rede elétrica geralmente já estão projetadas para vários megawatts de capacidade. Há disponibilidade de água para os sistemas de refrigeração. Existem vias de acesso e conexões de transporte. Os processos de licenciamento podem ser acelerados, já que não é necessária a destinação de novos terrenos para fins comerciais. Embora os custos de remediação de áreas contaminadas sejam consideráveis, o investimento pode valer a pena considerando a alternativa: anos de espera por conexões com a rede elétrica em áreas não urbanizadas. O governo federal deveria criar incentivos para o desenvolvimento de áreas contaminadas e cobrir parte dos custos de remediação quando o terreno for utilizado para infraestrutura preparada para o futuro, como centros de dados.
A dimensão política do fracasso
A crise energética que assola os centros de dados alemães revela uma falha fundamental no planejamento estratégico. A crescente demanda de energia da infraestrutura digital era previsível há anos. Já em 2020, os centros de dados na Alemanha consumiam cerca de 16 bilhões de quilowatts-hora de eletricidade, e a projeção é de que esse número suba para 22 bilhões de quilowatts-hora até 2025. Esses desenvolvimentos não eram inesperados. No entanto, não houve uma expansão coordenada da rede elétrica, nem o fornecimento proativo de capacidade de conexão em regiões relevantes para a inteligência artificial. O resultado: investidores com bilhões de euros à disposição, mas frustrados pela falta de linhas de transmissão de energia.
A Agência Federal de Redes revisou recentemente suas estimativas para o consumo futuro de energia de data centers, elevando-as significativamente. O consumo de eletricidade agora está projetado para atingir entre 78 e 116 terawatts-hora até 2037, o que corresponderia a até 10% do consumo total de eletricidade da Alemanha. Esses números ilustram a dimensão do problema. A Alemanha precisa mais que triplicar seu fornecimento de eletricidade para data centers nos próximos doze anos, ao mesmo tempo em que acelera a transição energética, desativa usinas termelétricas a combustíveis fósseis e conecta milhões de veículos elétricos e bombas de calor à rede. Sem uma aceleração massiva da expansão da rede e um aumento significativo na capacidade de geração de eletricidade, essa tarefa aparentemente impossível não poderá ser realizada.
Enquanto isso, o debate político permanece atolado em rituais. Cada cerimônia de inauguração de novos parques eólicos, cada instalação fotovoltaica recordista, é celebrada. Mas a questão crucial é ignorada: como a eletricidade chega aonde é necessária? O planejamento da rede elétrica na Alemanha baseia-se em critérios concebidos para uma economia industrial do século XX. O crescimento explosivo de consumidores de alta potência espacialmente concentrados, como data centers, não foi levado em conta nesses modelos de planejamento. Os operadores regionais da rede ficam sobrecarregados quando, de repente, recebem solicitações para centenas de megawatts de carga conectada. Os processos de aprovação levam anos, e a construção das linhas de transmissão demora ainda mais. Quando um data center é conectado à rede, as tecnologias ali instaladas muitas vezes já estão obsoletas.
A corrida pela infraestrutura de IA
Enquanto a Alemanha hesita, o resto do mundo investe maciçamente em infraestrutura de IA. Os EUA anunciaram o Stargate, um programa multibilionário para expandir data centers. A China está fortalecendo sistematicamente sua posição como uma superpotência em IA. Até mesmo economias menores, como os Emirados Árabes Unidos e a Arábia Saudita, estão se posicionando agressivamente como locais para data centers. A Arábia Saudita se beneficia não apenas dos baixos preços da eletricidade, mas também de um ambiente regulatório que, desde 2024, facilita os serviços de data center e promove parcerias com outros provedores de serviços.
A Oracle, que inicialmente planejava investir dois bilhões de dólares em Frankfurt, agora utiliza células de combustível da Bloom Energy para alimentar seus data centers de IA fora da rede elétrica. Essas células de combustível podem ser instaladas em apenas 90 dias — uma fração do tempo necessário para obter a aprovação de conexão à rede na Alemanha. Esse desenvolvimento ilustra uma mudança fundamental: os hiperescaladores estão contornando a infraestrutura de rede existente, construindo suas próprias instalações de geração de energia. A Microsoft está experimentando pequenos reatores modulares para alimentar diretamente seus data centers. A Amazon está investindo em usinas de energia solar que alimentam exclusivamente sua infraestrutura de nuvem.
A Alemanha está ficando para trás nesse desenvolvimento. Os obstáculos regulatórios para a geração descentralizada de energia são altos e os processos de aprovação são demorados. Ao mesmo tempo, há uma falta de vontade política para classificar os data centers como infraestrutura crítica e priorizá-los como tal. Embora a Lei de Eficiência Energética de 2023 obrigue os data centers a usar apenas eletricidade de fontes renováveis e a injetar calor residual em redes de aquecimento urbano a partir de 2027, essas regulamentações são de pouca utilidade se o fornecimento básico de eletricidade não for garantido. É absurdo definir padrões de sustentabilidade enquanto bilhões de euros em investimentos fracassam devido à falta de conexão à rede elétrica.
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As três perguntas cruciais
A situação se resume a três questões fundamentais que determinarão o futuro digital da Alemanha. Primeiro: os terrenos industriais abandonados podem ser a salvação da IA na Alemanha, ou estamos simplesmente lentos demais? A disponibilidade teórica de 5,5 milhões de metros quadrados de terrenos industriais abandonados é uma coisa. A implementação prática é outra. Cada um desses projetos exige avaliações de impacto ambiental abrangentes, planos de remediação e processos de licenciamento. Mesmo que todas as partes envolvidas trabalhem com a máxima prioridade, vários anos se passam desde o contato inicial até o comissionamento de um data center. Durante esse tempo, concorrentes em outros países constroem dez novas instalações. A questão não é se a Alemanha tem, teoricamente, a capacidade, mas se conseguirá reunir a agilidade administrativa e de planejamento necessária para concretizá-la.
Em segundo lugar: um foco radical na eficiência é suficiente para compensar a desvantagem energética? Os resultados das pesquisas apresentadas sobre IA com eficiência energética são impressionantes. Economia de energia de 89% por meio de algoritmos de baixa precisão, chips neuromórficos 100 vezes mais eficientes, treinamento 100 vezes mais rápido por meio de métodos probabilísticos – essas inovações podem, de fato, marcar uma mudança de paradigma. No entanto, há um longo caminho a percorrer entre o laboratório e a produção em massa. Chips laser VCSEL existem como protótipos; sua escalabilidade industrial levará anos. Processadores neuromórficos como o SpiNNaker2 demonstram suas capacidades de forma impressionante, mas ainda estão longe de estarem prontos para aplicações comerciais de IA. Mesmo que a Alemanha se tornasse líder mundial em tecnologia de IA com eficiência energética, poderia levar de cinco a dez anos até que essas tecnologias estivessem prontas para o mercado e disponíveis em quantidades relevantes.
Em terceiro lugar: ou estaremos simplesmente assistindo, daqui a cinco anos, outros dominarem o mercado? Esta é a questão mais profunda. Porque a projeção mais provável dos desenvolvimentos atuais é precisamente este cenário. Enquanto a Alemanha luta com processos de aprovação, debate padrões de sustentabilidade e aguarda a expansão da rede, a dinâmica do poder global está mudando fundamentalmente. Os principais modelos de linguagem do futuro serão treinados em centros de dados americanos, chineses ou do Oriente Médio. Os aplicativos de IA que permeiam os negócios e a sociedade serão desenvolvidos por empresas com acesso a poder computacional ilimitado. As empresas alemãs serão relegadas ao papel de consumidoras dessas tecnologias, em vez de moldá-las elas mesmas. A soberania tecnológica invocada em discursos políticos está se mostrando uma ilusão.
A tênue linha que separa a ambição da realidade.
A Alemanha está numa encruzilhada. Um caminho leva a um futuro como um centro europeu de excelência em IA com eficiência energética. Um país que transforma a necessidade em virtude e conquista a liderança global em tecnologias de IA sustentáveis. Essa visão não é irrealista. A base científica existe, as instituições de pesquisa estão apresentando resultados impressionantes e há disponibilidade de expertise industrial em engenharia mecânica e tecnologia de semicondutores. Com financiamento direcionado, processos de aprovação acelerados para projetos de revitalização de instalações existentes, uma expansão massiva da infraestrutura de rede elétrica e uma priorização estratégica clara, esse caminho pode ser trilhado.
A direção oposta leva à irrelevância. Um país que assiste à migração de investimentos, à fuga de seus melhores talentos e à criação de valor digital em outros lugares. Um país que, em 2035, descobre que toda a sua infraestrutura de IA está em mãos estrangeiras, que todos os aplicativos críticos acessam servidores nos EUA ou na China, que sua própria economia é tão dependente de provedores de nuvem estrangeiros quanto era antes do gás russo. Esse cenário não é distópico, mas a consequência lógica dos desenvolvimentos atuais, caso medidas radicais não sejam tomadas.
A decisão será tomada nos próximos 24 a 36 meses. Depois disso, o rumo será definido. O desenvolvimento da IA segue curvas exponenciais que não permitem tempo para recuperação. Uma vez que se fica para trás, não há como alcançar. Os efeitos de rede na indústria de IA são muito fortes, as vantagens de pioneirismo são muito pronunciadas. Ou a Alemanha consegue criar a infraestrutura necessária agora, enquanto impulsiona simultaneamente a revolução da eficiência, ou aceita seu declínio para a periferia tecnológica. Não há meio-termo nesta competição. A história julgará impiedosamente uma geração de tomadores de decisão que subestimou a importância das linhas de energia para a soberania digital. A questão não é mais se a Alemanha deve fazer algo. A questão é se ela ainda tem a força, a vontade e a velocidade para fazer o que é necessário antes que seja definitivamente tarde demais.
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