Uma empresa europeia não precisa criar o melhor modelo de inteligência artificial do mundo para ganhar produtividade com ele.

Pode contratar uma plataforma americana, utilizar chips produzidos na Ásia, armazenar dados em uma grande nuvem estrangeira e integrar tudo isso ao próprio negócio. Se funcionar, seus funcionários podem executar tarefas mais rápido, processos podem ficar mais eficientes, produtos podem melhorar e custos podem cair.

Mas existe uma pergunta maior:

quem captura o poder econômico criado por essa produtividade?

Esse é o paradoxo que começa a ocupar cada vez mais espaço no debate europeu sobre inteligência artificial.

Um Working Paper de pesquisadores do Fundo Monetário Internacional publicado em 2025 estimou, em seu cenário preferido, ganho acumulado de cerca de 1,1% na produtividade total dos fatores da Europa ao longo de cinco anos. É uma simulação, não uma previsão garantida, e os resultados variam significativamente entre países e hipóteses.

O problema é que usar uma tecnologia e controlar a infraestrutura que torna essa tecnologia possível são duas coisas diferentes.

E essa diferença pode determinar quanto do valor criado pela próxima onda tecnológica permanecerá na Europa.

A inteligência artificial pode gerar produtividade de duas maneiras principais.

Em algumas tarefas, ela substitui parte do trabalho necessário. Em outras, complementa o trabalhador — permitindo que uma pessoa produza mais no mesmo período.

O FMI estima que cerca de 60% dos empregos nas economias avançadas estão expostos à IA. Isso não significa que 60% desaparecerão: aproximadamente metade das ocupações expostas pode se beneficiar de complementaridade e maior produtividade, enquanto outra parcela enfrenta maior risco de automação de tarefas.

O ganho também não aparece simplesmente porque uma empresa comprou uma ferramenta de IA.

O próprio FMI destaca que empresas precisam reorganizar processos, produtos e fluxos de trabalho para capturar plenamente os benefícios da tecnologia. Colocar IA sobre uma empresa que continua operando exatamente da mesma forma pode gerar muito menos produtividade do que redesenhar o negócio em torno dela.

Isso significa que a Europa pode ganhar bastante como usuária.

Mas ser usuária é apenas uma camada da cadeia.

Antes de uma empresa abrir um chatbot, automatizar um escritório ou integrar IA a uma fábrica, existe uma infraestrutura inteira por trás da tela:

Energia → data center → chip → capacidade computacional → cloud → modelo → aplicação → produtividade.

É nessa cadeia que a distribuição de poder começa a mudar.

Na parte mais visível da inteligência artificial estão os aplicativos.

Na parte menos visível estão algumas das empresas e infraestruturas mais importantes da economia digital.

No cloud, por exemplo, a Comissão Europeia afirmou preliminarmente em junho de 2026 que Amazon Web Services e Microsoft Azure são, respectivamente, o maior e o segundo maior serviço de cloud da União Europeia. As duas empresas são americanas. A Comissão também destacou os altos custos de troca e os grandes ecossistemas construídos ao redor desses serviços.

Nos modelos de ponta, a concentração também é evidente.

O AI Index de Stanford mostra que o desenvolvimento de modelos notáveis continua fortemente concentrado: os Estados Unidos lideram a produção, seguidos pela China, enquanto países europeus aparecem em escala muito menor.

Isso não significa que a Europa esteja fora da corrida.

A francesa Mistral mostra capacidade própria em modelos, enquanto a holandesa ASML ocupa uma posição de grande importância na cadeia de equipamentos usados para fabricar semicondutores avançados. O próprio FMI cita ambas como exemplos de capacidade europeia dentro da cadeia de valor da IA.

A fabricação dos chips mais avançados, porém, adiciona outra geografia à disputa.

Segundo o AI Index de Stanford, a taiwanesa TSMC fabrica a maior parte dos chips utilizados nos principais sistemas de IA. Portanto, reduzir a cadeia a uma competição simples entre Europa, Estados Unidos e China seria enganoso.

Na prática, a inteligência artificial depende de uma rede distribuída:

cloud fortemente americano, modelos de fronteira concentrados sobretudo em Estados Unidos e China, equipamentos críticos também produzidos na Europa e fabricação avançada de chips fortemente concentrada em Taiwan.

O ponto não é que a Europa não tenha tecnologia.

É que ela não controla todas essas camadas na mesma escala de seus principais concorrentes.

Há outra parte da cadeia que não fica dentro de um data center:

o dinheiro.

Uma empresa pode ter pesquisadores excelentes, tecnologia promissora e clientes. Mas chegar de uma startup até uma empresa global exige enormes volumes de capital.

É justamente nessa passagem que a Europa encontra um de seus gargalos.

O Banco Europeu de Investimento estima que empresas de IA sediadas na União Europeia receberam aproximadamente US$ 210 bilhões em investimentos na última década. Dentro da parcela financiada por venture capital, 42% dos recursos vieram dos Estados Unidos, contra 33% da própria União Europeia.

Isso cria um mecanismo importante.

A Europa pode produzir a inovação inicial. Mas, se a empresa precisa recorrer repetidamente a investidores externos para financiar sua expansão, uma parcela do retorno financeiro e da influência sobre essa empresa pode terminar fora do continente.

O problema é ampliado pela estrutura financeira europeia.

Em comparação com o mercado americano, a Europa possui mercados de capital mais fragmentados e uma economia historicamente mais dependente de financiamento bancário. Startups de tecnologia, porém, geralmente possuem poucos ativos físicos para oferecer como garantia e precisam de investidores dispostos a assumir riscos altos durante anos antes de qualquer lucro relevante.

Em outras palavras:

não basta criar tecnologia. É preciso possuir o sistema financeiro capaz de escalar essa tecnologia.

E é por isso que a integração dos mercados de capitais deixou de ser apenas uma discussão financeira europeia.

Ela também virou uma questão de poder tecnológico.

Existe ainda uma dimensão física frequentemente escondida pela imagem digital da IA.

Modelos precisam ser treinados. Servidores precisam funcionar. Data centers precisam ser resfriados.

Tudo isso consome eletricidade.

Segundo o FMI, data centers já respondem por aproximadamente 3% do consumo de energia elétrica europeu, enquanto a demanda associada à IA pode triplicar até 2030.

Isso coloca energia diretamente dentro da política tecnológica.

Uma região pode possuir pesquisadores, empresas e capital. Mas, se não consegue adicionar data centers à rede elétrica com custo competitivo, parte da infraestrutura tende a procurar lugares onde eletricidade, conexão e licenciamento sejam mais favoráveis.

A corrida da IA, portanto, não acontece apenas em laboratórios.

Ela também acontece em redes de transmissão, usinas, transformadores, conexões internacionais e políticas para instalação de data centers.

A tecnologia aparentemente mais digital do mundo depende de uma infraestrutura profundamente física.

E isso ajuda a explicar por que a União Europeia começou a relacionar cada vez mais cloud, data centers, energia e soberania tecnológica dentro da mesma estratégia.

Seria errado concluir que a Europa simplesmente observa essa dependência aumentar.

A resposta institucional está mudando.

A União Europeia possui atualmente 19 AI Factories e 13 AI Factory Antennas, estruturas regionais conectadas à rede de supercomputação europeia. Em julho de 2026, a Comissão também abriu o processo para criar até sete AI Gigafactories, apoiadas por até €10 bilhões de recursos públicos europeus e nacionais, com expectativa de mobilizar ao menos €20 bilhões adicionais de capital privado.

A Comissão também apresentou em junho um pacote de soberania tecnológica que reúne semicondutores, inteligência artificial, cloud e open source. Entre as iniciativas está um novo marco para desenvolver capacidade europeia de cloud e IA e facilitar a instalação de data centers.

Isso não significa que a Europa tenha resolvido o problema.

Mas revela uma ampliação da estratégia.

A regulação continua fazendo parte da abordagem europeia, mas passou a ser acompanhada por uma política mais explícita de construção de capacidade em chips, cloud, compute, data centers e inteligência artificial.

A estratégia atual, portanto, adiciona outra dimensão:

não basta regular a infraestrutura digital. É necessário possuir parte maior dela.

Essa transformação é importante porque soberania tecnológica não exige fabricar absolutamente tudo dentro das próprias fronteiras. Nenhuma grande economia moderna funciona assim.

Ela exige, porém, capacidade suficiente em pontos estratégicos da cadeia para que o funcionamento de setores inteiros não dependa de decisões tomadas exclusivamente por fornecedores externos.

A Europa pode ganhar produtividade com IA.

Empresas podem automatizar tarefas, trabalhadores podem produzir mais, indústrias podem reduzir custos e serviços podem melhorar.

Nada disso exige que cada modelo, chip ou servidor tenha sido produzido dentro da União Europeia.

Mas o fato de uma economia usar uma tecnologia não significa que ela capture a maior parte da renda gerada por essa tecnologia.

Essa renda também pode aparecer na fabricante dos chips, no fornecedor de cloud, na empresa que controla o modelo, no investidor que financiou sua expansão ou no país capaz de oferecer energia e infraestrutura para operar os data centers.

É aí que produtividade encontra geopolítica.

A grande questão europeia não é simplesmente se empresas do continente adotarão inteligência artificial. Elas provavelmente adotarão.

A questão é quanto da cadeia que transforma IA em produtividade, lucro e poder econômico a Europa conseguirá controlar.

Porque uma economia pode ficar mais eficiente usando a tecnologia de outra.

O desafio começa quando essa eficiência aumenta mais rápido do que sua capacidade de controlar o capital, a infraestrutura e os sistemas dos quais passou a depender.

FONTES E REFERÊNCIAS