A União Europeia iniciou o processo de licitação para até sete "gigafábricas" de IA como parte de seu programa de compras, que visa mobilizar mais de 30 bilhões de euros em investimentos públicos e privados e permitir que empresas europeias acessem o poder computacional necessário para desenvolver modelos de IA de ponta.
Bruxelas deseja ter mais hardware necessário para as futuras tecnologias de IA, em vez de depender das ofertas de nuvem de empresas americanas.
Esta decisão surge num momento em que a capacidade computacional se tornou um dos principais entraves nesta indústria. Os modelos avançados de IA só podem ser treinados utilizando clusters com dezenas de milhares de aceleradores de ponta, e as autoridades europeias compreendem que a infraestrutura pública existente está sob forte pressão.
A iniciativa faz parte de um plano mais amplo da Comissão, denominado Continente de IA , que visa alcançar uma capacidade computacional soberana em IA.
Além disso, a iniciativa demonstra uma tendência identificadadentÍndice de IA de 2026 da Universidade de Stanford, que revela que países ao redor do mundo estão começando a tratar a infraestrutura de IA como um ativo estratégico nacional, nos mesmos termos que semicondutores, energia e dados.
Nas palavras de um alto funcionário da Comissão Europeia, o problema da Europa pode ser resumido em uma frase:
“A infraestrutura atual está saturada pela demanda.”
Isso significa que o maior desafio para a IA na Europa hoje não é o talento disponível em pesquisa, mas sim a falta de capacidade computacional.
Essa afirmação reforça a conclusão de Stanford de que o desenvolvimento de tecnologia de IA de ponta tende a favorecer entidades que possuem grandes orçamentos para instalar e operar enormes fazendas de GPUs.
De acordo com o plano das Gigafábricas de IA, cada local terá capacidade para instalar até 100.000 processadores de IA de ponta, equipados com redes ultramodernas, software em nuvem, fontes confiáveis de energia elétrica e tecnologia de refrigeração de última geração, com o objetivo de treinar e utilizar modelos gigantescos.
A Europa já estabeleceu 19 fábricas de IA conectadas a supercomputadores públicos. O objetivo dessas gigafábricas é fornecer uma alternativa a essas instalações, criando centros de computação ainda maiores, liderados pelo setor privado.
O objetivo foi garantir que o desenvolvimento da IA ocorra dentro das estruturas regulatórias e de governança de dados europeias já estabelecidas. A iniciativa também está alinhada ao Plano Coordenado da UE sobre Inteligência Artificial , que visa reunir os investimentos de diferentes Estados-Membros desde 2018, em vez de prosseguir com esforços nacionais fragmentados.
O programa de financiamento utiliza verbas estatais paratracmais investimentos do setor privado.
No total, o financiamento deverá incluir 10 mil milhões de euros de fontes nacionais e da UE, que deverão alavancar 20 mil milhões de euros de investidores privados, sendo o financiamento público limitado a apenas 35% das despesas do projeto em geral.
Parte do financiamento ainda dependerá das próximas negociações relativas ao orçamento da UE. A Empresa Comum Europeia de Computação de Alto Desempenho (EuroHPC JU) gerirá o processo de seleção competitivo, mantendo a estratégia da UE de utilizar fundos públicos para atrairtracprivado em tecnologias críticas.
A licitação está dividida em duas categorias. Uma delas pode financiar até quatro gigafábricas de médio porte. A outra pode financiar até três grandes instalações. Dependendo do projeto, o montante do financiamento disponível, proveniente tanto da UE quanto dos governos nacionais, pode variar entre 1 bilhão e 2 bilhões de euros.
Em termos de instalações menores, elas devem ser capazes de implementar entre 25.000 e 75.000 processadores de IA de forma eficiente, enquanto as maiores podem ultrapassar 100.000. Alemanha, Itália, Grécia, Portugal e Espanha estão entre os países que demonstraram interesse em operar as principais instalações.
Um cluster dessa magnitude permitiria que uma gigafábrica da UE fosse classificada entre as maiores configurações de treinamento de IA de algumas das maiores corporações americanas em operação atualmente, mas ainda assim ficaria aquém das configurações com milhares de GPUs planejadas por empresas como a xAI. A analogia mostra o objetivo de Bruxelas de criar tecnologias capazes de treinar modelos de IA de ponta, em vez de supercomputadores de pesquisa convencionais.
A criação de uma infraestrutura de IAdent , por si só, não será suficiente para reduzir a dependência da Europa em relação aos fabricantes estrangeiros de semicondutores.
Após o acordo comercial entre a UE e os EUA, alcançado em julho de 2026, a Comissão Europeia assinou cartas de intenção com a AMD, a Nvidia e a Qualcomm para aumentar o acesso a hardware relacionado aos projetos de gigafábricas.
No entanto, as autoridades são bastante realistas quanto a esse desenvolvimento.
Espera-se que as futuras atualizações de hardware envolvam um número maior de fornecedores devido ao aumento da concorrência, mas os chips por si só não resolverão o problema. A Agência Internacional de Energia também destacou o fato de que os data centers de IA estão contribuindo para o aumento da demanda global por eletricidade e, portanto, existe a necessidade de focar em fontes confiáveis de eletricidade, capacidade de rede suficiente e sistemas de refrigeração, juntamente com processadores avançados.
As inscrições encerram em 12 de novembro de 2026.Os projetos selecionados, com base nas avaliações realizadas pela EuroHPC, deverão ser anunciados no início de 2027. Espera-se que os projetos selecionados iniciem suas operações aproximadamente 18 meses após a assinatura dotrac.
Henna Virkkunen, Vice-Presidente Executivadent Comissão Europeia para a Soberania Tecnológica, Segurança e Democracia, declarou o lançamento como "um marco" no que diz respeito às aspirações do bloco em matéria de IA.
O interesse da UE nas gigafábricas não se limita apenas ao aumento da capacidade de computação em nuvem das economias, pois existe a visão de que essas instalações podem fornecer a infraestrutura tão necessária para a implantação mais rápida da IA em setores como manufatura, saúde, transporte e serviços públicos.
No entanto, a análise da OCDE mostra que o sucesso na adoção da IA em toda a Europa não é uniforme, o que significa que os 30 mil milhões de euros em poder computacional adicional representam apenas uma pequena parte da importante batalha pela competitividade económica.
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