A inteligência artificial está transformando a economia mundial. Computadores, GPUs, servidores, data centers e serviços de nuvem deixaram de ser simples produtos tecnológicos. Tornaram-se infraestrutura econômica essencial.

Na Revolução Industrial, a competitividade dependia do acesso a energia, máquinas e transportes. Na economia digital, ela depende crescentemente do acesso à capacidade computacional.

Países que conseguem oferecer computação barata aceleram a inovação, ampliam a produtividade, fortalecem suas universidades, modernizam seus governos e criam empresas mais competitivas.

O Brasil segue na direção oposta.

Computadores, servidores, equipamentos de rede e serviços de nuvem figuram entre os mais caros do mundo. O resultado é um imposto implícito sobre a inovação, a produtividade e a capacidade tecnológica nacional.

O exemplo do Apple MacBook Neo ilustra de forma particularmente clara a dimensão do problema.

O caso do MacBook Neo

A tabela abaixo compara o preço do mesmo equipamento em diferentes países.

Tabela 1 – Preço internacional do MacBook Neo 256 GB (USD)

Fonte: The Mac Index.

O dado mais impressionante da tabela não é a diferença entre Brasil e Estados Unidos. O aspecto mais revelador é a comparação com o Reino Unido, o segundo país mais caro da lista. Ainda assim, o equipamento custa apenas US$ 803 em território britânico, enquanto no Brasil alcança US$ 1.436. Em outras palavras, o preço praticado no Reino Unido corresponde a apenas 56% do valor brasileiro, o que significa que o consumidor nacional paga aproximadamente 79% a mais pelo mesmo produto.

Essa comparação é particularmente relevante porque o Reino Unido está longe de ser uma economia de baixa tributação. O VAT britânico é de 20%, os salários são elevados, as exigências regulatórias são rigorosas e a proteção ao consumidor é ampla. Mesmo diante desse conjunto de custos, o computador continua custando pouco mais da metade do preço observado no Brasil. A diferença é grande demais para ser atribuída a um único fator e exige uma análise mais profunda.

O problema não é apenas a existência de impostos

Uma leitura superficial da tabela pode levar a uma conclusão equivocada. Ao observar um VAT de 20% no Reino Unido e um ICMS de 25% no Brasil, muitos concluem que a diferença tributária entre os dois países é relativamente pequena. Na prática, porém, a estrutura de incidência dos tributos é profundamente distinta.

O VAT britânico incide diretamente sobre o valor da operação. Já o ICMS brasileiro é aplicado sobre uma base muito mais ampla. Antes mesmo de sua incidência, o produto importado já incorporou frete, seguro, imposto de importação, IPI, PIS, Cofins, despesas aduaneiras e diversos outros custos associados ao processo de internalização. Sobre esse valor ampliado é que o ICMS passa a ser calculado.

Além disso, o imposto estadual possui uma característica singular: é calculado por dentro, integrando a própria base tributável. Na prática, isso significa que o ICMS incide não apenas sobre o produto e sobre os custos acumulados ao longo da cadeia, mas também sobre si próprio. A simples comparação entre uma alíquota de VAT de 20% e uma alíquota de ICMS de 25% acaba escondendo uma diferença estrutural muito mais significativa do que os números sugerem à primeira vista.

Tabela 2 – Formação simplificada do preço de um notebook importado no Brasil

A consequência é uma estrutura de tributação em cascata significativamente mais pesada do que a observada na maior parte das economias desenvolvidas.

Mas a tributação não explica tudo.

O valor econômico dos gargalos

O custo da capacidade computacional não é determinado apenas pelos impostos cobrados pelo Estado. Ele também é influenciado pelo valor econômico dos gargalos existentes ao longo da cadeia de importação, implantação e operação da infraestrutura tecnológica.

Quanto mais complexo, lento e imprevisível for o processo de introdução de tecnologia no país, maior tende a ser a renda capturada por intermediários cuja função principal consiste em reduzir incertezas produzidas pelo próprio sistema. Parte dessa intermediação agrega conhecimento, eficiência operacional e segurança jurídica. Outra parte, entretanto, existe porque a própria complexidade se converteu em ativo econômico. Em ambos os casos, trata-se de um custo adicional que acaba incorporado ao preço final dos equipamentos, dos serviços de nuvem e, em última instância, da capacidade nacional de inovar.

Tempo também possui valor econômico. Um servidor parado em um terminal alfandegário, uma GPU aguardando liberação ou um equipamento submetido a exigências sucessivas representam capital imobilizado e perda de eficiência. Na economia da inteligência artificial, os atrasos geram ainda um custo adicional: a obsolescência acelerada. Tecnologias que levam meses para chegar ao mercado frequentemente já desembarcam menos competitivas do que eram quando foram adquiridas.

A nuvem também custa mais

Poderíamos imaginar que a computação em nuvem resolveria esse problema.

Não resolve.

Os preços da AWS mostram que a capacidade computacional hospedada no Brasil também é significativamente mais cara do que a hospedada nos Estados Unidos.

Tabela 3 – Comparação de preços AWS

Fonte: AWS – tabelas públicas de preços.

O mesmo padrão reaparece de forma consistente. A capacidade computacional custa mais, o armazenamento custa mais, o processamento custa mais e, consequentemente, o desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial também se torna mais caro. A diferença não decorre apenas de estratégias comerciais das empresas de tecnologia, mas de fatores estruturais que afetam toda a cadeia produtiva.

Os data centers instalados no Brasil também precisam importar equipamentos, financiar investimentos em um ambiente de capital mais caro, cumprir exigências regulatórias complexas e operar sob custos elevados de infraestrutura. Como resultado, ocorre um duplo encarecimento: comprar capacidade computacional custa mais e alugar capacidade computacional também custa mais. Em ambos os casos, o impacto recai sobre empresas, pesquisadores, universidades e consumidores.

O custo da inteligência

Durante décadas, o Brasil debateu o custo da energia, da logística, do crédito e da infraestrutura. A ascensão da inteligência artificial introduz uma nova variável nessa equação: o custo da computação. A capacidade computacional tornou-se um fator de produção tão relevante para a economia contemporânea quanto a eletricidade foi para o desenvolvimento industrial do século XX.

Quando computadores, GPUs, servidores e serviços de nuvem custam o dobro do observado nas principais economias do mundo, não estamos apenas encarecendo produtos tecnológicos. Estamos elevando o custo da pesquisa científica, da inovação empresarial, da educação de qualidade e dos ganhos de produtividade que sustentam o crescimento econômico de longo prazo. Em última análise, estamos tornando mais caro o próprio futuro.

Por essa razão, o debate sobre o custo da computação deixou de ser uma questão restrita ao setor de tecnologia. Trata-se de um tema central para qualquer estratégia de desenvolvimento nacional. A inteligência artificial promete inaugurar um novo ciclo de prosperidade baseado em produtividade, automação, conhecimento e abundância. A questão que se coloca diante do Brasil é objetiva: seremos capazes de reduzir os obstáculos que encarecem o acesso à computação, integrar o país a essa transformação e permitir que os brasileiros participem plenamente de seus benefícios? Ou continuaremos adiando as reformas necessárias e aguardando, mais uma vez, um futuro promissor que insiste em não chegar?