Por redação AIoT Brasil

Até o fim do próximo ano, 35% dos países estarão vinculados a plataformas de inteligência artificial treinadas específicamente para a região, utilizando dados contextuais proprietários, na busca de menor dependência dos modelos fechados norte-americanos que hoje dominam o mercado. A previsão foi feita pela consultoria de insights de tecnologia e negócios Gartner, no estudo “Predicts 2026: AI Sovereignty”, exclusivo para clientes.

Gaurav Gupta, vice-presidente da análises do Gartner, explicou que países com metas de soberania digital estão ampliando investimentos em IAs de perfil nacional à medida que buscam alternativas aos modelos dos Estados Unidos, o que envolve poder computacional, data centers, infraestrutura e sistemas alinhados às leis locais, à cultura e à região. “Confiança e adequação cultural estão emergindo como critérios-chave. Tomadores de decisão estão priorizando plataformas de IA que se alinhem a valores, estruturas regulatórias e expectativas dos usuários locais, em vez daquelas com os maiores conjuntos de dados de treinamento”, disse Gupta.

De acordo com o estudo, modelos localizados acrescentam valor contextual, e grandes modelos de linguagem (LLMs) regionais superam as plataformas de IA globais em aplicações como educação, conformidade legal e serviços públicos, especialmente em idiomas que não seja o inglês. Nesse sentido, para estabelecerem soberania em IA, os países precisarão investir 1% do PIB em infraestrutura tecnológica até 2029, a fim de assegurar o controle independente de como os modelos são desenvolvidos e utilizados em relação às suas fronteiras geográficas.

A IA soberana, segundo o Gartner, é a resposta a fatores como pressões regulatórias, geopolítica, localização de nuvem, metas nacionais de IA, riscos corporativos e preocupação com segurança nacional, que estão levando governos e empresas a acelerar investimentos na criação de modelos próprios. Além disso, os países e as empresas não querem ficar para trás na corrida tecnológica, o que também impulsiona os investimentos na tentativa de alcançar a autossuficiência em IA.

“Os data centers e infraestrutura das fábricas de IA formam a espinha dorsal crítica do stack de IA que viabiliza a soberania de IA. Como resultado, data centers e infraestrutura das fábricas de IA verão uma expansão explosiva no volume dos investimentos, impulsionando algumas empresas que controlam o stack de IA a atingir avaliações de trilhões de dólares”, previu Gaurav Gupta.