O governo federal apresentou o Plano IA para o Bem de Todos, com a meta de mobilizar R$ 23 bilhões até 2028 para pesquisa, infraestrutura e aplicação de IA no Brasil. A proposta foi aprovada pelo Conselho Nacional de Ciência e Tecnologia (CCT) em 29 de julho de 2024 e entregue ao presidente Lula em 30 de julho de 2024, e passa a depender dos próximos encaminhamentos do Palácio do Planalto para virar política executável. Entre os destaques está a intenção de instalar um supercomputador no LNCC, com uso também por empresas.
O que o plano coloca na mesa
O plano, batizado de IA para o Bem de Todos e também citado como Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA), foi apresentado durante a 5ª Conferência Nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação (5CNCTI), em Brasília. A ambição é combinar infraestrutura, fomento e diretrizes para acelerar o desenvolvimento de IA com foco em uso responsável, segurança e impacto social.
Na prática, o documento tenta atacar o “básico bem-feito” que costuma separar países que só consomem IA de países que conseguem produzir tecnologia e reter valor. Os eixos mais citados incluem:
- Computação em escala, com um supercomputador e estrutura local para pesquisa e projetos intensivos em processamento.
- Fomento à inovação, combinando crédito, gasto público e atração de investimento privado.
- Aplicação em setores estratégicos, conectando ciência a demandas de saúde, educação, meio ambiente e indústria.
- Governança e confiança, com diretrizes para reduzir risco, aumentar transparência e proteger dados.
Supercomputador no LNCC e acesso aberto
O plano prevê a criação de um supercomputador para atender a projetos avançados de IA que exigem grande volume de processamento e energia. A proposta é instalar o equipamento no Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), em Petrópolis (RJ), e operar com um modelo aberto a parcerias, no espírito de infraestrutura científica compartilhada.
A ideia é que o recurso não fique restrito a um pequeno grupo de laboratórios, mas funcione também como plataforma para empresas, o que ajuda a reduzir a distância entre pesquisa e produto. Esse desenho é tratado como um antídoto para a fuga de talentos, já que infraestrutura é um dos gargalos que empurra pesquisadores e engenheiros para centros fora do país.
Exemplo prático de uso: uma startup de saúde pode treinar e validar um modelo para triagem de laudos em português, rodando dezenas de experimentos com dados anonimizados e auditoria de vieses. Em vez de “comprar tudo em nuvem” e limitar iterações por custo, a empresa pode reservar janelas de processamento no ambiente do LNCC, em parceria com uma universidade, e acelerar ciclos de P&D.
Investimentos até 2028 e o desenho do financiamento
O valor anunciado é de R$ 23 bilhões até 2028, combinando instrumentos diferentes para não depender de uma única torneira de recursos. A divisão apresentada no plano inclui:
- R$ 12,72 bilhões em crédito, via BNDES, Finep e outras instituições.
- R$ 8,47 bilhões em gastos públicos.
- Mais de R$ 1 bilhão em investimentos privados.
Um pilar recorrente é o FNDCT, apontado como base do financiamento para ciência, tecnologia e inovação. A mensagem implícita é simples: sem previsibilidade orçamentária, não existe plano, só anúncio.
Regra de decisão para quem pretende se beneficiar do ecossistema que o plano descreve:
- Use infraestrutura pública compartilhada quando o projeto exige muitos testes, ciclos longos de treinamento, ou envolve pesquisa com publicação e parceria acadêmica.
- Prefira nuvem comercial quando a demanda é pontual, o modelo já está pronto e a prioridade é elasticidade rápida, com custo controlado por uso.
- Busque crédito quando há caminho claro para receita e escala, e busque fomento não reembolsável quando o risco tecnológico é alto e o retorno é difuso, típico de pesquisa de base.
Desafios e a régua para medir resultado
O plano parte de um diagnóstico conhecido: treinar modelos grandes, especialmente modelos de linguagem, exige computação e energia em uma escala que hoje é dominada por poucos grupos globais. Também há gargalos de formação e de retenção de profissionais, com o Brasil competindo por talentos em um mercado internacional agressivo.
Um jeito útil de entender a disputa é o modelo dos 3T, Talento, Tecnologia e Tempo. Talento sem tecnologia vira frustração, tecnologia sem talento vira elefante branco, e sem tempo, que na prática significa estabilidade de investimento por anos, nada amadurece.
Para não virar só um pacote de intenções, a régua de cobrança tende a ser objetiva. Três sinais de execução forte seriam:
- Capacidade instalada e usada, com horas de computação efetivamente consumidas por projetos de universidades e empresas.
- Pipeline de gente, medido por formação técnica, bolsas, atração de pesquisadores e criação de times em P&D dentro de empresas.
- Entrega aplicável, como modelos em português e soluções testadas em setores prioritários, com avaliação de impacto e segurança.
Para detalhes oficiais e documentos, vale consultar o site do MCTI e as páginas sobre a aprovação no CCT e a entrega do PBIA durante a 5CNCTI.