A IA vai aumentar a distância entre países ricos e pobres? A nova divisão do mundo por computação

A inteligência artificial promete ampliar produtividade, educação e inovação. Mas existe uma pergunta menos celebrada: quem terá condições de construir essa tecnologia — e quem ficará dependente dela?

A resposta não depende apenas de ter acesso a um chatbot. A corrida da IA é sustentada por computadores caros, data centers, energia, capital, pesquisadores, dados e capacidade regulatória. Esses recursos já são distribuídos de forma desigual pelo planeta. Sem ação, a IA pode acelerar uma diferença que já existia.

Não é mais só uma divisão de “quem tem internet”

O debate antigo sobre inclusão digital tratava principalmente de conexão. Hoje, a distância tem novas camadas: uma pessoa pode ter celular e internet, mas ainda não ter computador, conexão estável, crédito para serviços de nuvem, formação técnica ou uma ferramenta treinada no seu idioma e contexto.

O Banco Mundial organiza essa preparação em quatro pilares: conectividade, computação, contexto e competências. Em outras palavras: infraestrutura, poder de processamento, dados e aplicações locais, e pessoas capazes de usar e desenvolver IA.

Onde estão os modelos, o dinheiro e os data centers?

A concentração é evidente. O AI Index de Stanford registrou que instituições dos Estados Unidos produziram 40 modelos de IA considerados notáveis em 2024; a China produziu 15 e a Europa, três. No mesmo ano, o investimento privado americano em IA chegou a US$ 109,1 bilhões — quase 12 vezes o valor da China e 24 vezes o do Reino Unido.

Isso não significa que só EUA e China importam. Índia, Coreia do Sul, França, Emirados Árabes Unidos, Brasil e outros países têm ecossistemas relevantes. Mas o centro da capacidade de treinar modelos de fronteira e operar infraestrutura em grande escala continua concentrado em poucos lugares.

O risco: países consumidores, países criadores

O problema não é que países de menor renda usem ferramentas estrangeiras. Usar IA pode trazer ganhos reais para escolas, pequenas empresas, agricultura, saúde e serviços públicos. O risco aparece quando um país só consome produtos prontos, enquanto o valor maior — modelos, nuvem, chips, dados e propriedade intelectual — é criado em outro lugar.

Nesse cenário, empresas locais pagam pelo acesso, mas têm pouca influência sobre preço, idioma, privacidade, regras de uso ou prioridades técnicas. E trabalhos que poderiam gerar conhecimento e renda podem ser transferidos para economias que já concentram infraestrutura e capital.

Por que a desigualdade pode crescer

• Produtividade acumulada: empresas que adotam IA cedo podem produzir mais, aprender mais rápido e reinvestir antes das concorrentes.
• Concentração de infraestrutura: treinar e servir modelos grandes exige chips, energia, rede e data centers que muitos países não possuem em escala.
• Dados e idiomas: ferramentas funcionam melhor quando entendem leis, mercados, sotaques e referências locais.
• Talento: regiões com universidades, salários competitivos e capital atraem profissionais, reforçando o ciclo.
• Governança: governos com pouca capacidade técnica têm mais dificuldade para proteger dados, avaliar riscos e negociar com grandes plataformas.

O FMI também alerta que a IA pode aumentar disparidades, inclusive por deslocar parte da atividade econômica para países mais preparados para adotar tecnologia. Não é uma previsão inevitável; é um risco que depende de políticas, acesso e da forma como os ganhos serão distribuídos.

Há espaço para reduzir a distância?

Sim. A própria evolução dos modelos abertos e menores cria uma oportunidade. Ferramentas que rodam com menos VRAM, servidores compartilhados, computação em nuvem, cursos gratuitos e modelos adaptados a idiomas locais reduzem parte da barreira de entrada.

Mas não basta importar um chatbot. Os países que quiserem participar de verdade precisam combinar conectividade acessível, educação técnica, infraestrutura pública e privada, apoio a pesquisadores e regras que permitam inovação sem abrir mão de segurança e privacidade.

O que isso significa para pessoas e empresas fora dos polos de IA

A estratégia mais realista não é tentar competir imediatamente com os maiores laboratórios na criação do próximo modelo gigante. É dominar aplicações úteis: automação de processos, atendimento, análise de documentos, educação, criação de conteúdo, ferramentas locais e modelos menores que possam operar com custos controlados.

Para desenvolvedores, aprender a avaliar modelos, usar APIs, proteger dados e rodar soluções locais quando fizer sentido pode valer mais do que perseguir apenas o modelo mais caro da semana. Para empresas, o ponto é não virar apenas assinante: é desenvolver conhecimento interno e resolver problemas reais do próprio mercado.

Ter acesso não é o mesmo que ter condições de aproveitar

Seria tentador comparar quantas assinaturas do ChatGPT Plus existem nos Estados Unidos e em toda a África. Mas essa tabela não é pública: a OpenAI não divulga assinaturas pagas por país ou continente. Usar um número inventado transformaria uma discussão importante em manchete frágil.

Há métricas públicas que contam uma história mais interessante. Nos Estados Unidos, uma pesquisa do Pew Research Center apontou que 34% dos adultos já tinham usado o ChatGPT no início de 2025. Por outro lado, dados da própria OpenAI mostram que, até maio de 2025, a taxa de crescimento da adoção nos países de menor renda foi mais de quatro vezes a dos países de maior renda.

Isso muda a tese: o Sul Global não está “fora” da IA e nem sem interesse nela. O gargalo é transformar curiosidade e uso ocasional em ganho de produtividade, estudo, renda e criação de empresas. E isso exige mais do que uma conta gratuita.

A barreira invisível: tempo, risco e renda

Para muita gente, aprender uma ferramenta nova significa tempo que não existe. Quem vive de trabalho informal, jornadas longas, bicos ou renda instável não consegue simplesmente parar por semanas para estudar programação, pagar uma assinatura em dólar ou testar serviços que podem falhar. Em vários países de menor renda, o custo de dados, eletricidade, computador e tempo de aprendizado pesa muito mais no orçamento.

Esse é o ponto que as comparações de velocidade de internet e quantidade de usuários muitas vezes escondem. Uma pessoa pode conhecer a IA, assistir a vídeos sobre ela e até usar um chatbot no celular; ainda assim, pode não ter um computador, ambiente de estudo, conexão confiável ou reserva financeira para transformar essa ferramenta em trabalho melhor remunerado.

O Banco Mundial chama atenção para esse problema: entre populações pobres em regiões como Sul da Ásia e África Subsaariana, acesso à internet e a computadores segue limitado, e a acessibilidade é uma das barreiras mais citadas. Portanto, a desigualdade da IA também é uma desigualdade de tempo disponível para aprender e de segurança para correr riscos.

Veredito: a IA pode ampliar a desigualdade — mas não precisa definir o resultado

A nova divisão global não será simplesmente entre quem usa IA e quem não usa. Ela será entre quem possui infraestrutura, talento e capacidade de criar valor com a tecnologia, e quem depende inteiramente de plataformas de fora.

A janela para reagir ainda está aberta. Modelos eficientes, código aberto e educação acessível podem dar a países e comunidades mais espaço para participar. Mas isso exige tratar IA como infraestrutura de desenvolvimento — e não só como mais um aplicativo.

Fontes: Banco Mundial — Digital Progress and Trends Report 2025; Stanford HAI — AI Index 2025; PNUD — The Next Great Divergence; FMI — Gen-AI and the Future of Work; OpenAI — How people are using ChatGPT; Pew Research Center — uso do ChatGPT nos EUA.