Cover Duas abordagens estratégicas estão moldando a entrada da Ásia na era da AI.
Duas abordagens estratégicas estão moldando a entrada da Ásia na era da AI.
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A partir do relatório World Development Report 2026: The Promise of Artificial Intelligence do Banco Mundial, este artigo analisa duas abordagens que estão moldando a forma como a Ásia entra na era da AI.
Em Singapura, a capacidade de pesquisa é direcionada para as lacunas linguísticas que os modelos globais de AI ainda não preenchem adequadamente. Na Malásia, a explosão dos centros de dados levanta questões sobre os limites de recursos e o valor real das ambições de infraestrutura. Ambos os casos demonstram que a liderança na era da AI é medida pela capacidade de escolher onde investir e de definir claramente o preço que uma sociedade está disposta a pagar por essa tecnologia de AI.
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Na maioria dos debates atuais, a AI é descrita como uma corrida de escala: os países são avaliados pelo número de centros de dados, pela capacidade de processamento de chips avançados, pelo poder de treinamento de modelos de AI de grande porte e pelos investimentos em infraestrutura de computação. As empresas também costumam demonstrar a sua “prontidão para a AI” pelo volume de ferramentas implementadas ou processos automatizados por sistemas de AI.
Above Empresas utilizam a AI para processar vastas tarefas, desde a síntese de dados até a interação com clientes através da AI.
Empresas utilizam a AI para processar vastas tarefas, desde a síntese de dados até a interação com clientes através da AI.
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Essa perspectiva é compreensível, pois a AI está sendo construída sobre uma cadeia de valor que exige capital, dados e infraestrutura sem precedentes. O custo de hardware para supercomputadores de AI líderes cresceu a uma taxa de aproximadamente 1,9 vez ao ano; até meados de 2025, estima-se que apenas o hardware do supercomputador Colossus ultrapassará 7 bilh 7 bilh bilhões de dólares. Os gigantes de AI dos EUA projetam gastos superiores a 750 bilhões de dólares em infraestrutura de AI até 2026, valor superior ao PIB de muitas economias emergentes.
No entanto, a lógica dessa corrida pode levar a confundir a AI com a capacidade de construir apenas os maiores sistemas. O World Development Report 2026 propõe uma visão através de três níveis: adoção, utilização da tecnologia de AI existente; adaptação, ajuste da AI ao contexto local; e avanço, participação direta no desenvolvimento de AI de ponta. Para a maioria das economias, a “adaptação” pode ser a área de maior valor: ser próxima o suficiente da AI global para não reconstruir tudo, mas ativa o suficiente para que a tecnologia entenda as nuances locais.
Isso demonstra que a liderança em AI requer que nações definam onde se posicionam na cadeia de valor, investindo em camadas de competência cruciais. Singapore e Malásia ilustram dois lados do desafio de implementar a AI.
Above Investimento em infraestrutura de AI define o sucesso das nações na era da tecnologia.
Investimento em infraestrutura de AI define o sucesso das nações na era da tecnologia.
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Singapura: Selecionando um nicho estratégico de AI
Singapura tem dificuldade em competir diretamente com potências em escala de mercado ou dados de AI de massa. No entanto, sua força reside na pesquisa, nas instituições e na conexão de necessidades transfronteiriças. O SEA-LION, um modelo de linguagem desenvolvido pela AI Singapore, exemplifica esse compromisso estratégico com a AI.
Above O modelo de AI SEA-LION reflete a pesquisa estratégica de Singapura.
O modelo de AI SEA-LION reflete a pesquisa estratégica de Singapura.
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Segundo o relatório, entre 2020 e 2024, desenvolvedores no Sudeste Asiático lançaram 35 grandes modelos de linguagem de AI voltados para a região. Entre eles, o SEA-LION, o SeaLLM e o Sailor; cada um capaz de processar mais de 10 idiomas locais, algo que modelos globais de AI dificilmente resolvem devido à diversidade cultural.
Muitos modelos de AI treinados apenas em alfabetos latinos falham ao processar escritas diferentes, perdendo nuances importantes. A falta de dados locais em AI leva à exclusão de comunidades e de tipos de conhecimento, forçando nações a se adaptarem a padrões de AI construídos alhures.
Above Equipe de pesquisadores por trás do modelo de linguagem SEA-LION, avanço na AI de Singapura.
Equipe de pesquisadores por trás do modelo de linguagem SEA-LION, avanço na AI de Singapura.
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O SEA-LION deve ser visto como uma escolha estratégica de AI. Singapura foca em lacunas onde fornecedores globais têm pouco incentivo econômico, usando sua pesquisa para criar infraestrutura de AI que sirva à região. Em vez de competir no custo, Singapura opta por alto valor agregado na AI.
Na economia da AI, o líder é quem constrói a base de infraestrutura para que outros criem valor. Um modelo de AI que compreende idiomas regionais torna-se a base para educação, saúde e serviços públicos. Seu valor aumenta à medida que é adotado por empresas, tornando-se mais do que um simples produto de AI.
Singapura, neste caso, constrói competência para garantir que o Sudeste Asiático seja bem representado no ecossistema global de AI.
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Malásia: Infraestrutura física e o futuro da AI
A Malásia representa outro caminho: aprofundar-se na infraestrutura física que opera a economia da AI. Conforme o World Development Report 2026, centros de dados de AI ocupam uma parte significativa dos investimentos globais. A Malásia, juntamente com a Tailândia e a Índia, lidera os fluxos de capital nesta infraestrutura de AI, integrando sua cadeia de eletrônicos e semicondutores às necessidades de nuvem.
Ao atrair investimentos para centros de dados de AI, a Malásia busca um lugar estratégico. É uma oportunidade de conectar sua força industrial aos requisitos crescentes de AI. No entanto, o volume de investimento em AI é apenas o começo.
Above Centros de dados de AI estão moldando a infraestrutura tecnológica da Malásia.
Centros de dados de AI estão moldando a infraestrutura tecnológica da Malásia.
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O Banco Mundial observa que a criação de empregos por centros de dados de AI deve ser avaliada, dado o consumo de energia e água. O desafio é transformar o capital em competência interna. O valor estratégico de longo prazo da AI surge quando o investimento impulsiona a capacitação de talentos locais, expande a rede de fornecedores e eleva a tecnologia local.
Líderes precisam equilibrar escala e qualidade. Indicadores de sucesso na AI incluem o número de especialistas treinados e a integração de empresas locais. O mesmo projeto de infraestrutura de AI pode gerar resultados variados dependendo da estratégia adotada.
Duas escolhas estratégicas para a mesma região de AI
Singapura e Malásia estão investindo em infraestrutura de AI; Singapura foca em infraestrutura de conhecimento: linguagem, dados e modelos adaptados à AI, enquanto a Malásia foca em infraestrutura física: centros de dados, energia e processamento de AI.
A escala gera posição, mas a liderança em AI vem de manter o poder de escolha e acumular conhecimento. Um projeto de AI, mesmo que menor, pode ter impacto se resolver lacunas reais e servir como base para outros ecossistemas.
O World Development Report 2026 indica que a maioria das economias não precisa saltar diretamente para as camadas mais caras de AI para colher benefícios. Saber usar a AI existente, adaptá-la ao contexto e inovar com propósito é a marca de uma liderança disciplinada na era de explosão da AI.
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Lang Minh
