A inteligência artificial é cada vez mais vista como uma competição destinada a estados muito grandes. De acordo com o Índice de IA da Universidade de Stanford para 2026, os investimentos privados dos EUA em IA atingiram quase 286 bilhões de dólares no ano passado, superando em mais de 23 vezes o valor da China.
O treinamento e o lançamento de modelos avançados exigem uma enorme infraestrutura computacional, chips caros, eletricidade e um grupo relativamente pequeno de especialistas altamente qualificados. No entanto, dois países com populações e mercados internos significativamente menores do que essas duas potências mundiais conseguiram se posicionar notavelmente perto do centro desta corrida.
Os Emirados Árabes Unidos (EAU) estão direcionando capital significativo para o desenvolvimento de infraestrutura computacional, modelos e parcerias tecnológicas internacionais. Singapura, por sua vez, tem construído governos digitais, mecanismos de governança de IA, bases de pesquisa e um dos grupos de talentos mais concentrados em IA há anos.
Segundo Spring Fu, diretora executiva da Academia da Universidade de Inteligência Artificial Mohammed bin Zayed, a tentativa de reproduzir completamente o ecossistema tecnológico da América ou da China não é um objetivo realista. Ela afirma que um país de tamanho médio não pode contar com a liderança em todas as áreas, mas pode usar seu tamanho como vantagem em certas áreas.
Não é possível vencer em tudo
Para os pequenos estados, isso significa acelerar o trabalho do governo, concentrar recursos nas oportunidades escolhidas e tornar-se parceiros valiosos dentro do ecossistema de IA, que não é controlado por nenhum único país.
A aposta mais notável dos EAU está no poder computacional. Está planejado a criação do cluster de capacidade computacional Stargate UAE, com capacidade de um gigawatt, dentro de um campus de IA mais amplo dos EAU-EUA com capacidade de cinco gigawatts em Abu Dhabi. O projeto será implementado pela G42, sendo gerenciado pela OpenAI e pela Oracle, e os chips avançados serão fornecidos pela Nvidia. Espera-se que a primeira fase, com capacidade de 200 megawatts, entre em operação este ano.
Singapura enfrenta uma realidade física diferente. Já possui mais de 1,4 gigawatts de capacidade de data center, mas o estado insular é limitado por recursos terrestres e pelo clima tropical, que torna o resfriamento energeticamente intensivo. Os data centers consomem cerca de 7% da energia elétrica nacional, de acordo com seus dados da Agência de Desenvolvimento de Informação e Comunicação. Em vez de expansão ilimitada, Singapura seleciona nova capacidade, levando em conta a eficiência energética e o valor estratégico.
Esta comparação demonstra por que não existe uma fórmula única para se tornar uma potência de IA. Abu Dhabi pode usar terra, energia, capital e parcerias geopolíticas para criar uma infraestrutura computacional colossal, enquanto Singapura é forçada a tirar o máximo proveito de restrições físicas mais rígidas.
Ambos os países dependem fortemente do acesso ao mundo exterior. Fu enfatiza que, para um pequeno estado, a parceria internacional não é um complemento à capacidade nacional, mas uma parte inseparável de sua construção, no que diz respeito ao acesso a chips, pesquisas conjuntas e atração de grandes empresas internacionais.
Essa dependência não é necessariamente uma fraqueza, pois até os maiores ecossistemas de IA do mundo dependem de cadeias de suprimentos internacionais para chips, equipamentos de fabricação, energia, modelos e especialização. A questão para os pequenos estados é quais oportunidades eles precisam controlar sozinhos e quais podem obter de forma confiável através de parceiros.
Fu acredita que a limitação mais séria são as pessoas. Ela observa que o poder computacional pode ser comprado ou criado, e o capital pode ser rapidamente direcionado, mas sem pessoas capazes de usar essa infraestrutura, lançar sistemas de IA dentro das organizações e tomar decisões informadas como reguladores e compradores, os investimentos permanecem inutilizados.
Sua definição de talentos em IA vai além de alguns pesquisadores de elite. O país precisa não apenas desses pesquisadores, mas também de muitos mais engenheiros e profissionais capazes de implementar tecnologias, bem como outro grupo menos abordado: líderes que entendem IA o suficiente para decidir onde e onde não deve ser aplicada.
Singapura oferece uma dessas estratégias. No ano passado, possuía a segunda maior concentração de talentos em IA no mundo, com 1,82% dos usuários do LinkedIn classificados como talentos em IA no índice de Stanford. Atualmente, o país visa treinar 100.000 trabalhadores para se tornarem 'bilíngues em IA', combinando conhecimentos de suas profissões atuais com a habilidade de usar IA, ao mesmo tempo em que ajuda 10.000 empresas a aprofundar a implementação nos próximos três anos.
Os EAU também estão avançando rapidamente nessa direção. Stanford descobriu que a concentração de talentos em IA no país cresceu 121% entre 2019 e 2025, o crescimento mais rápido entre os países medidos. O governo federal também colabora com a MBZUAI para desenvolver expertise em IA de agentes entre 80.000 funcionários públicos, incluindo alta administração e cargos não técnicos.
O programa próprio de Fu é um exemplo menor desse terceiro nível. Doze líderes dos EAU passaram cinco dias em Singapura em setembro, estudando a abordagem do país em relação à política de IA, indústria, governança e talentos, reunindo-se com estruturas governamentais, corporações multinacionais e empresas locais. O objetivo não era treiná-los em engenharia, mas aumentar sua capacidade de tomada de decisões sobre essa tecnologia.
Este intercâmbio fez parte de relações mais amplas. Poucos dias depois, o Fórum Conjunto Abu Dhabi-Singapura identificou a IA e o aumento de capacidades como áreas onde a cooperação entre as duas partes seria expandida.
Talvez a questão mais complexa seja como saber se todo esse volume de investimento gerou algo de longo prazo. Fu observa que 'a atividade é fácil de gerar: anúncios, pilotos, startups e parcerias assinadas em conferências. Mas a capacidade de vê-la e imitá-la é mais difícil'.
Seus critérios são mais rigorosos: a IA está funcionando dentro das operações principais do governo e das grandes indústrias, ou permanece em laboratórios de inovação? O país consegue desenvolver e reter os quadros necessários? As regras de compras, os sistemas de dados, os reguladores e os padrões de teste são maduros o suficiente para uma implementação em larga escala? E essas capacidades resistirão às mudanças na tecnologia, na liderança e no financiamento?
Singapura está focando cada vez mais neste nível institucional menos visível. Sua Estratégia Nacional de IA foi atualizada este ano, e em fevereiro, o Conselho Nacional de IA foi criado sob a presidência do Primeiro-Ministro Lawrence Wong. Seu trabalho de governança de IA também migrou para sistemas de agentes, com a atualização de estruturas este ano com base no feedback de mais de 60 organizações e exemplos de agentes já operando dentro de empresas e governos.
Enquanto isso, Abu Dhabi está implementando ativamente a IA diretamente no governo. No mês passado, seu Conselho Executivo utilizou pela primeira vez uma plataforma de IA de agentes para apoiar a análise e discussão durante uma reunião presidida pelo Príncipe Herdeiro de Abu Dhabi, Sheikh Khaled bin Mohammed bin Zayed Al Nahyan.
É aqui que o argumento sobre os pequenos estados se torna mais interessante do que apenas contar data centers ou anúncios de investimento. Nem Singapura nem os EAU podem competir com os Estados Unidos em capital privado ou com a China em escala industrial. Sua aposta é que não precisam disso.
Para os pequenos países, o potencial em IA pode depender da seleção cuidadosa do que construir, do desenvolvimento de um número suficiente de pessoas para usar essas tecnologias, do movimento institucional suficientemente rápido para sua implementação e da manutenção de relações que garantam acesso a todo o resto. Um data center sem talentos é infraestrutura. Talentos sem computação é potencial. Parcerias sem instituições para usá-las permanecem apenas anúncios. O feito mais difícil é transformar os três em possibilidades reais.
