Especialista do Banco Mundial diz que países pobres devem focar na “pequena IA”

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A IA é cara. Processadores são caros, centros de dados são caros, energia e água são caras, aquisição de dados é cara. Gigantes como os EUA e a China podem arcar com esses custos. Mas outras regiões menores — como o Sudeste Asiático, lar do maior grupo de pessoas desconectadas do mundo fora da África Subsaariana — conseguem acompanhar?

Ainda assim, especialistas presentes no Fortune Innovation Forum em Kuala Lumpur, na Malásia, na semana passada estavam otimistas de que países menores poderiam investir em IA que funcione para eles, mesmo enquanto apontavam muitas das limitações que ainda impedem maiores investimentos.

“Existe a oportunidade de realmente aproveitar o que passou a ser conhecido como ‘IA pequena’, que é muito mais direcionada, potencialmente adequada para uso offline e não necessariamente compete com algumas das grandes inovações que estamos vendo surgirem em países maiores”, disse Mahesh Uttamchandani, diretor regional de práticas digitais para Ásia Oriental, Sul da Ásia e Pacífico no Banco Mundial.

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Jon Omund Revhaug, chefe da Telenor na Ásia, concordou que havia “grande oportunidade” para países menores investirem em IA soberana.

Países como Cingapura, Malásia e Tailândia estão tentando construir suas próprias indústrias de IA, seja incentivando o desenvolvimento de novos modelos mais alinhados às condições locais, investindo em infraestrutura como energia e centros de dados, ou criando regulamentações para manter a soberania dos dados.

Ainda assim, há muito a ser feito.

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“Precisamos de mais centros de dados. Precisamos construir mais no Sudeste Asiático”, disse Lionel Yeo, CEO do Sudeste Asiático da ST Telemedia Global Data Centers.

Ele admitiu que um setor crescente de centros de dados também precisa de energia elétrica para funcionar. “Como garantimos o fornecimento de energia desde a origem até o destino final?”, ele perguntou. “Precisamos analisar a colaboração em toda a cadeia de suprimentos”, sugeriu, e trabalhar com “reguladores para resolver questões das redes elétricas e da transmissão e distribuição.”

A água é outra limitação. Cingapura pausou brevemente a construção de centros de dados em 2019 devido a preocupações com o consumo excessivo de água. O estado malaio de Johor também alerta que a água pode continuar limitada até meados de 2027, mesmo tentando atrair novos investimentos em centros de dados e outras infraestruturas para IA.

Ainda assim, a água “abre uma oportunidade de colaboração transfronteiriça”, disse Uttamchandani. “Nem todo país vai justificar ter seu próprio centro de dados”, argumentou, então recursos como água e energia poderiam talvez ser compartilhados entre países.

Talento é outro problema. “Não há pessoas suficientes com as habilidades necessárias para montar [servidores e centros de dados]. Elas não estão nos lugares certos ao redor do mundo”, disse Wendy Tan White, CEO da Intrinsic.

E parte desse trabalho não pode ser automatizado. “Um dos maiores problemas ao montar centros de dados é o manuseio de cabos. No momento, isso ainda é feito apenas por seres humanos. Não há outra maneira de fazer isso”, afirmou.

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Ainda assim, “a Ásia tem uma oportunidade”, disse White. “No momento, [ela] é parcialmente o centro da manufatura, mas enfrenta queda populacional e lida com questões geopolíticas. Acho que a região pode realmente assumir uma postura avançada em regulamentação e políticas.”

Governos asiáticos estão começando a agir para incentivar mais investimentos. Uttamchandani destacou uma decisão recente nas Filipinas que eliminou a exigência de aprovação legislativa para novos participantes no mercado de telecomunicações. “Há muita legislação e regulamentação herdadas que podem atuar como barreiras”, disse.

Mas, em certo nível, a oferta simplesmente não conseguirá atender à demanda — o que levará a um certo grau de “autorregulação”, argumentou Yeo. “Todos estão correndo para construir centros de dados para atender à IA, mas a infraestrutura, o talento e a energia não vão acompanhar.”

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“As empresas terão que encontrar uma forma de conviver com a infraestrutura e tornar-se mais eficientes para fazer a IA funcionar”, disse.

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