Graças ao rápido progresso na área de inteligência artificial (IA), o poder computacional transformou-se numa infraestrutura digital indispensável. Esta infraestrutura permite a realização de inúmeras tarefas práticas: sistemas de IA são capazes de determinar o valor calórico a partir de uma fotografia, vastos conjuntos de dados de tráfego são processados em tempo real para otimizar a mobilidade urbana, processos de produção são planeados dinamicamente para aumentar a eficiência das fábricas e imagens visuais altamente realistas são geradas para produção de mídia.
De acordo com dados do Ministério da Indústria e Tecnologia da Informação da China, até ao final de junho de 2026, a capacidade nacional de computação inteligente atingiu 2.185 exaflops (EFLOPS). Para apoiar este crescimento, foram criados mais de 70 corredores de computação de grande escala, ligando centros de processamento de dados nacionais chave em todo o país.
Em agosto de 2026, a China apresentou o seu plano de desenvolvimento do setor de tecnologia da informação e comunicação, abrangendo o período do Plano Quinquenal de 15 anos (2026–2030). Este plano estabelece metas ambiciosas: espera-se que a capacidade de computação inteligente atinja 9.800 EFLOPS e a capacidade de armazenamento avançado atinja 1.700 exabytes (EB) até 2030. Isto representa um aumento de mais de cinco vezes para computação e duas vezes para armazenamento em comparação com os indicadores de base de 2025.
Especialistas inquiridos pelo People's Daily explicaram a relação entre poder computacional e armazenamento. Guo Liang, engenheiro principal do Instituto de Pesquisa de Computação em Nuvem e Big Data da Academia Chinesa de Ciência da Informação e Comunicação, observou que 'o poder computacional lida primariamente com o processamento de dados, treinamento de modelos e inferência, enquanto a capacidade de armazenamento gere a coleta, gerenciamento, hospedagem e distribuição de dados'.
Na prática, os pontos de controle de treinamento de IA, os estados intermediários durante a inferência de agentes de IA e os buffers de memória contextual são distribuídos por sistemas de armazenamento de alto desempenho multinível. A sincronização dos recursos de computação e armazenamento permite que os desenvolvedores acelerem significativamente o treinamento de modelos de IA, aumentem a velocidade de inferência e melhorem a qualidade dos resultados.
Até junho de 2026, o fator de utilização nacional da capacidade de computação era de 71,4%, e o volume total de armazenamento de dados atingiu aproximadamente 2.021 EB, sendo que o armazenamento avançado representava cerca de 32%.
Como os grandes modelos de linguagem escalam rapidamente de centenas de bilhões para trilhões de parâmetros, a capacidade computacional de clusters individuais torna-se um fator decisivo para a eficiência do treinamento. Para resolver este problema, o novo plano exige a criação de uma infraestrutura multinível, incluindo nós nacionais, centros regionais e nós periféricos. Prevê a implementação faseada de clusters de computação inteligente com capacidade de 10.000 a mais de 100.000 unidades de processamento gráfico (GPU), o que se alinha melhor com a crescente procura por treinamento paralelo ultramodular à medida que os modelos se tornam mais complexos.
De acordo com o plano, a China implementará tecnologias de transmissão de dados de alta velocidade de 400G e superior, procurando melhorar os principais corredores de computação que ligam os centros de processamento de dados nacionais e garantir suporte de rede de qualidade para a coordenação interregional de recursos computacionais. Simultaneamente, o plano incentiva o desenvolvimento integrado de sistemas de computação e energia com o objetivo de criar uma infraestrutura verde e de baixo carbono, que reduz os custos operacionais e apoia os objetivos nacionais de descarbonização.
'Coordenação eficaz' é uma direção chave no desenvolvimento da infraestrutura de computação da China no âmbito do Plano Quinquenal de 15 anos. A análise do panorama da capacidade computacional chinesa em 2026 mostrou que as províncias de Hebei, Jiangsu, Guangdong, bem como Xangai e Pequim, estão entre as regiões líderes em termos de capacidade computacional geral.
No geral, o desenvolvimento regional permanece desigual, e ainda é necessária uma integração mais profunda da capacidade computacional com aplicações industriais. Além disso, existem limitações práticas para a distribuição interregional de recursos computacionais.
Nos próximos cinco anos, a China construirá um sistema de infraestrutura de computação multinível, abrangendo nós, regiões e periferias; melhorará a arquitetura de rede interconectada que liga as capacidades computacionais; aumentará a eficiência da transmissão contínua de dados a longas distâncias entre nós e conectará completamente as plataformas de computação em todo o país. Os especialistas observam que estes esforços aumentarão significativamente a eficiência do uso de recursos de dados.
Guo salientou que o objetivo principal de estabelecer metas de crescimento tão ambiciosas é satisfazer as necessidades de médio e longo prazo dos modelos de IA e das indústrias digitais chinesas, tendo em conta fatores como desenvolvimento industrial, concorrência tecnológica e segurança.
Até junho deste ano, a China concluiu o processo de registro de 988 serviços de IA generativa, o que é 686 a mais do que no final de 2024 e 240 a mais do que no final de 2025. À medida que o número de grandes modelos de IA cresce, a procura por capacidade computacional aumenta anualmente, criando a necessidade de uma fundação computacional suficientemente robusta para suportar o desenvolvimento e a aplicação industrial de vários modelos.
Ao mesmo tempo, os volumes de dados em vários setores continuam a crescer, estimulando uma maior procura por armazenamento, gerenciamento e circulação de dados. As aplicações inteligentes exigem requisitos mais elevados em termos de fornecimento, processamento, gerenciamento e segurança de dados, o que dita a necessidade de uma abordagem coordenada em termos de escala, estrutura e desempenho do armazenamento avançado.
Guo concluiu que 'a expansão global da computação inteligente está a ocorrer rapidamente, e a computação inteligente de ponta tornou-se uma base crítica para a competição no setor digital. Estabelecer uma meta relativamente elevada ajudará a estimular a inovação em toda a cadeia industrial, promover avanços coordenados em áreas como clusters de computação inteligente, chips e interconectividade, eliminar deficiências na infraestrutura de computação e reduzir gradualmente o atraso em relação ao nível internacional de ponta.'