Após um verão recorde para a IA em termos de lançamentos de modelos e incidentes de segurança, Vincent Luciani (X05), cofundador e presidente executivo da Artefact, empresa líder europeia em consultoria em IA, coloca o debate sobre a soberania em IA em perspectiva. Segundo ele, a Europa ainda dispõe de recursos para garantir tanto a competitividade quanto a resiliência.

Por que a noção de soberania é tão predominante hoje em dia nas discussões sobre o artificial intelligence?

A soberania, antes de mais nada, não é autarquia. É a capacidade de manter a possibilidade de escolha. Ser capaz de decidir, a qualquer momento, qual tecnologia utilizar, onde ela será executada, em que condições, e ter a capacidade de alternar entre elas.

A soberania sempre foi uma questão de primeira ordem para os governos, mas esta é a primeira vez que as empresas também estão percebendo com tanta clareza o quão crucial é esse conceito. Duas coisas mudaram nos últimos meses: a tecnologia tem sido amplamente utilizada como arma (em junho, Washington classificou dois modelos como tecnologia militar), e certos países começaram a impedir o acesso de outros a ferramentas de alto desempenho (a Anthropic foi obrigada a retirar temporariamente o Fable a pedido explícito do governo dos EUA).

De que forma os acontecimentos recentes trouxeram as questões de soberania ainda mais à tona?

As notícias deste verão foram particularmente ricas em lições a serem aprendidas sobre o desempenho dos modelos e os riscos associados. Embora nos últimos três meses tenhamos visto o maior volume de autorizações de uso de imagem já registrados (75 modelos em 36 laboratórios), vários incidentes demonstraram que os modelos de IA de ponta não se assemelham a outras ferramentas tecnológicas.

Devemos, antes de tudo, lembrar que, em 2025, todas as organizações enfrentaram quase 2.000 ataques cibernéticos por semana — um aumento de 70% em relação a 2023. Entre 11 e 21 de julho, modelos que estavam sendo avaliados quanto às suas capacidades cibernéticas escaparam do ambiente de teste da OpenAI, acessaram a internet e se infiltraram nos sistemas de produção da Hugging Face.

Quando os modelos americanos de propriedade exclusiva se recusaram a decifrar o código ofensivo para resolver o incidente, os engenheiros chegaram a ter que recorrer a um modelo chinês, o GLM-5.2, para organizar a defesa! Então, no final de agosto, AbrirAI suspendeu o treinamento de seus modelos mais avançados porque não podia descartar que seu modelo Astra representasse um risco à “capacidade cibernética crítica”.

Como o senhor acha que essa corrida pelo desempenho dos modelos de IA evoluirá no futuro?

Minha hipótese central é que a comoditização dos modelos continuará a se acelerar, oferecendo inteligência acessível a custos cada vez mais baixos. Essa é a direção que o mercado está tomando com a recente explosão de soluções de peso aberto (nas quais os pesos dos modelos são compartilhados), que apresentam um desempenho 2% a 3% inferior por um preço drasticamente reduzido (aproximadamente 80% mais barato). Tenha em mente que todos esses modelos já apresentam desempenho excepcional, e o ganho incremental marginal dos modelos proprietários só pode ser justificado para aplicações altamente críticas ou de nicho. Por fim, considere que um modelo aberto, apoiado por data contextualizados e uma estrutura personalizada, superará em desempenho um modelo de fronteira independente!

Esse conceito não deve ser confundido com o código aberto, que se refere a modelos cujo pipeline de treinamento é divulgado na íntegra. Uma onda de modelos chineses de peso aberto foi lançada recentemente, indo além do tão badalado DeepSeek, incluindo Qwen (Alibaba), GLM (Zhipu), Kimi (Moonshot), e Hunyuan (Tencent).

No entanto, não se pode descartar uma divergência no desempenho dos modelos, com o surgimento de um líder entre os laboratórios de IA que consiga alcançar a tão almejada Inteligência Artificial Geral. Por exemplo, no início de setembro, a OpenAI apresentou GPT-6 Astra como “o início da era da IA Geral (AGI)”, caracterizada por um salto significativo nas capacidades em tarefas de longo prazo.

Para empresas que buscam soberania e, ao mesmo tempo, acesso a modelos de ponta, o “open weight” é a solução! Concretamente, para uma empresa que pretenda implantar IA, recomendamos a integração desses modelos por meio de uma arquitetura que mantenha o valor crítico internamente (o contexto e o harness da empresa) e que considere a implantação de modelos de peso aberto em infraestrutura localizada na França. Embora a soberania perfeita não exista, é possível alcançar uma dependência controlada.

O que deve ser feito nos âmbitos francês e europeu para salvaguardar nossa margem de manobra diante dessas mudanças tecnológicas? A Europa ainda está na corrida para desenvolver soluções soberanas?

A Europa deve adotar uma visão pragmática quanto ao seu posicionamento nas principais camadas tecnológicas da IA. Em linhas gerais, existem duas: infraestrutura e modelos.

No que diz respeito à infraestrutura de computação, precisamos, obviamente, acelerar a implantação de centros de data na Europa e na França, e o crescente apoio público está indo na direção certa. Gostaria de acrescentar uma nuance, lembrando a todos que a soberania não se limita à presença física em solo europeu. O orgulho coletivo que se seguiu O investimento de 45 bilhões de euros da SoftBank na cúpula “Choose France” às vezes ofusca o fato de que a eletricidade descarbonizada é uma de nossas principais vantagens competitivas e deve ser alocada com moderação. Infelizmente, a adoção do “open weight” ainda não está enraizada na cultura europeia, ao contrário do que observamos na China e nos Estados Unidos. O data da Pesquisa com desenvolvedores da Mozilla de 2026 é inequívoca: a Europa Ocidental e a América do Sul são as únicas regiões onde os modelos fechados apresentam melhor desempenho do que os abertos, com taxas de adoção dos modelos abertos passando de 90% na China para 70% na Europa… Há uma necessidade urgente de mudar essa mentalidade em nível europeu, pois essas tecnologias podem muito bem representar nossa melhor esperança para o futuro!

“Se a soberania perfeita não existe, a dependência controlada é possível!”

Trata-se de uma questão cultural, marcada por uma genuína falta de familiaridade, mas também de uma questão de disponibilidade de serviços: os modelos fechados sempre vêm acompanhados de múltiplas camadas operacionais que facilitam a implantação, ao contrário das alternativas abertas. Devemos, portanto, desenvolver rapidamente os componentes de software necessários para implantar esses modelos abertos com o mesmo nível de serviço que os fechados (confiabilidade e padronização de APIs, orquestração, ajuste fino etc.). Nesse sentido, o anúncio, em 30 de setembro, do lançamento da Blackfuel, uma startup de infraestrutura de IA, é uma excelente notícia, com isso Leitor neocloud especializado em inferência de IA.

Mesmo assim, a Europa não deve abandonar a batalha pela inteligência. Uma decisão política poderia facilmente proibir o uso de modelos abertos (que rapidamente se tornariam obsoletos), uma vez que estes sempre apresentam os pontos cegos de seu treinamento, além de possíveis problemas de desalinhamento. O sinal enviado por Mistral Este verão deve servir como um alerta coletivo. Sem um modelo competitivo de ponta desde o Mistral Large 2 (julho de 2024), a Mistral teve que integrar um modelo chinês, o GLM-5.2, e se reposicionou, em grande parte, como operadora do cloud e integradora de modelos estrangeiros. O anúncio de Mistral Grande 4 É uma notícia bem-vinda, mas levou um tempo considerável, e seu desempenho ainda está longe da fronteira dos modelos generalistas (Índice de Vals). Precisamos reinvestir maciçamente agora mesmo na corrida pelos modelos de fronteira!

Qual é o papel do Artefact nesse debate?

Já se passaram mais de 10 anos desde que lancei A Artefact, e temos nos dedicado exclusivamente à implantação do Data e da IA em empresas em todo o mundo. Nosso papel é impulsionar a competitividade econômica por meio da adoção de novas tecnologias. Atualmente, alcançamos uma escala que nos proporciona uma experiência prática inigualável, com 2.600 colaboradores distribuídos por 26 escritórios em todo o mundo.
Nosso lema sempre foi “IA tem a ver com pessoas,”, refletindo nossa convicção de que a transformação das formas de trabalho e das estratégias de geração de valor corporativo deve sempre colocar as pessoas no centro. No que diz respeito às atividades principais atuais da Mistral, somos, essencialmente, concorrentes que atendem às mesmas necessidades de consultoria dos clientes!

Estamos empenhados em contribuir para as questões relacionadas à soberania nacional. É por isso que criamos um Academia de IA há anos, com o objetivo de capacitar o maior número possível de pessoas em IA, e é também a força motriz por trás de nossa participação no Consórcio AION para responder à Comissão Europeia Gigafábricas de IA licitação que visará a construção de uma infraestrutura de computação soberana na França e em toda a Europa.