Analistas da indústria preveem que governos em todo o mundo investirão US$ 1,3 trilhão em infraestrutura de inteligência artificial até 2030, impulsionados pelo desejo de capacidades de IA soberanas. Este investimento visa estabelecer o controle nacional sobre a IA por meio de data centers domésticos, modelos treinados localmente, cadeias de suprimentos independentes e pipelines de talentos nacionais. O impulso para a soberania da IA é em grande parte uma resposta às recentes disrupções globais, incluindo problemas na cadeia de suprimentos da COVID-19, tensões geopolíticas elevadas e a guerra na Ucrânia.

No entanto, a busca pela autonomia completa da IA enfrenta desafios significativos devido à natureza inerentemente global das cadeias de suprimentos de IA. O design de chips geralmente ocorre nos Estados Unidos, enquanto a fabricação está concentrada no Leste Asiático. Os modelos de IA são treinados em conjuntos de dados provenientes de vários países e os aplicativos são implantados em inúmeras jurisdições internacionais. Essa interconectividade torna a verdadeira autossuficiência difícil de alcançar.

Uma pesquisa de novembro da Accenture revelou que 62% das organizações europeias estão buscando ativamente soluções de IA soberanas. Essa demanda é impulsionada principalmente por preocupações geopolíticas, e não por requisitos puramente técnicos. Na Dinamarca, esse número sobe para 80%, indicando uma forte ênfase regional no controle de tecnologias de IA dentro das fronteiras nacionais.

O conceito de "IA soberana" refere-se à capacidade de uma nação de desenvolver, implantar e controlar tecnologias de IA de forma independente, garantindo que essas tecnologias estejam alinhadas com os valores e interesses estratégicos nacionais. Isso inclui o controle sobre dados, algoritmos e infraestrutura, reduzindo a dependência de entidades estrangeiras.

Especialistas sugerem que uma abordagem mais realista e eficaz para a soberania da IA envolve a mudança de um modelo defensivo de autossuficiência para um que enfatize a orquestração. Isso implica equilibrar a autonomia nacional com parcerias estratégicas, permitindo que os países aproveitem as colaborações internacionais, mantendo o controle sobre aspectos críticos de seus ecossistemas de IA.

As estratégias de priorização da infraestrutura atualmente adotadas por muitas nações podem encontrar limitações. Construir e manter uma infraestrutura abrangente de IA, incluindo data centers e recursos de computação de alto desempenho, exige investimentos substanciais e expertise técnica. Além disso, o acesso a dados diversos e de alta qualidade, essenciais para treinar modelos de IA eficazes, muitas vezes exige acordos internacionais de compartilhamento de dados.

As implicações da soberania da IA vão além de considerações econômicas e tecnológicas. O controle sobre as tecnologias de IA pode influenciar a segurança nacional, as políticas públicas e a preservação cultural. Por exemplo, os governos podem procurar usar a IA para aprimorar a segurança cibernética, melhorar os serviços de saúde ou promover valores culturais específicos.

O status atual dos esforços de soberania da IA varia entre os países. Algumas nações estão se concentrando na construção de indústrias domésticas de IA por meio de financiamento governamental e apoio regulatório, enquanto outras estão priorizando colaborações internacionais para acessar expertise e recursos. A próxima fase de desenvolvimento provavelmente envolverá o refinamento de estratégias para equilibrar os interesses nacionais com as realidades de um ecossistema de IA globalizado.