AI, Structural Power and Governance Fragmentation: A Systematic Review and the Geopolitical AI Power Framework

Quando pensamos em inteligência artificial, a conversa muitas vezes parece uma corrida de alto risco entre dois gigantes: os Estados Unidos e a China. Ouvimos falar sobre quem possui os chips de computador mais rápidos, os modelos de software mais poderosos e os engenheiros mais brilhantes. Essa visão explica a competição no topo, mas deixa de fora o que acontece com todos os outros. Ela ignora a realidade dos países que não estão tentando vencer a corrida, mas que estão sendo puxados para um sistema que não projetaram. Essas nações encontram-se dependentes de ferramentas digitais, regras e fluxos de dados controlados por outros. Isso não é apenas sobre tecnologia; é sobre uma mudança silenciosa de poder. Alguns países detêm a capacidade de estabelecer as condições sob as quais outros devem operar, enquanto outros são deixados para seguir as regras. Essa dinâmica está remodelando a economia política global, criando uma situação em que a adoção de novas tecnologias pode, acidentalmente, prender um país em uma posição de dependência permanente.

Um novo estudo de Alfredo Merlet, pesquisador da Universidad de Sevilla, investiga exatamente como isso acontece. O artigo faz uma pergunta simples, mas profunda: como a inteligência artificial está mudando o equilíbrio de poder entre as nações e por que o sistema de governança desta tecnologia está se fragmentando em vez de se unir? Para encontrar a resposta, o autor não apenas leu alguns artigos; ele realizou uma revisão massiva e sistemática da pesquisa existente. Ele pesquisou em duas grandes bases de dados científicas milhares de registros publicados entre 2018 e 2026. Após remover duplicatas e filtrar estudos que não se encaixavam nos critérios, restaram 330 trabalhos relevantes. Deste grande grupo, selecionou um conjunto central de 49 estudos para leitura aprofundada, analisando como diferentes especialistas descrevem a relação entre tecnologia, poder e controle nacional.

A revisão revelou que a literatura atual está dispersa em cinco grupos distintos, mas dois deles dominam a conversa. Um grupo foca na luta pela "soberania digital", particularmente entre os países do Sul Global, que são as nações em desenvolvimento frequentemente deixadas à margem da rivalidade entre EUA e China. O outro grupo principal observa a competição regulatória entre as grandes potências, como os Estados Unidos, a China e a União Europeia, à medida que tentam escrever suas próprias regras para o futuro. No entanto, o estudo descobriu que a questão de como os dados são extraídos e utilizados por empresas poderosas é frequentemente tratada como um problema separado e desconectado. Merlet argumenta que essas partes não podem ser compreendidas isoladamente. Para explicar o quadro completo, o autor propõe um novo modelo chamado Estrutura de Poder Geopolítico da IA (Geopolitical AI Power Framework). Esta estrutura conecta três forças de reforço que trabalham juntas para criar um sistema onde a dependência se torna o resultado padrão.

A primeira força é a assimetria de poder estrutural. Esta é a ideia de que o poder vem do controle das fundações essenciais de um sistema, como a infraestrutura física, as matérias-primas e as regras que as governam. No mundo da inteligência artificial, alguns atores controlam os chips de computador avançados, os sistemas massivos de computação em nuvem e as regras de como os dados circulam. Como esses recursos são muito difíceis de replicar, os países que não os possuem devem depender daqueles que os têm. Isso não é apenas uma questão de comprar um produto; é sobre ser forçado a operar dentro de uma estrutura desenhada por outra pessoa. A segunda força é a fragmentação tecno-nacionalista. À medida que os países percebem que são dependentes, tentam retomar o controle construindo seus próprios muros. Eles aprovam leis para manter os dados dentro de suas fronteiras, proíbem plataformas estrangeiras e tentam criar suas próprias versões de tecnologia. Embora isso pareça um movimento em direção à independência, o estudo sugere que, na verdade, torna o problema pior. Em vez de um conjunto de regras globais, o mundo está se dividindo em diferentes blocos, cada um com seus próprios padrões incompatíveis. Países sem sua própria tecnologia são então forçados a escolher um lado, aumentando ainda mais o seu aprisionamento em um sistema específico.

A terceira força são as externalidades do capitalismo de vigilância. Este termo descreve um modelo de negócio onde as empresas transformam o comportamento humano e os dados pessoais em um produto para prever e influenciar ações futuras. No contexto da inteligência artificial, isso significa que os fluxos de dados das nações menos poderosas vão para as nações dominantes, onde são usados para treinar os próprios modelos que essas nações menos poderosas terão que usar posteriormente. Isso cria um ciclo onde os atores dominantes ficam mais inteligentes e poderosos a cada dado recebido, enquanto os outros se tornam mais dependentes das ferramentas construídas a partir desses dados. O estudo mostra que essas três forças não acontecem apenas ao mesmo tempo; elas se alimentam mutuamente. O poder estrutural permite que poucas nações estabeleçam as regras, o que faz com que outras nações se fragmentem em blocos concorrentes, o que, por sua vez, torna mais difícil para qualquer um escapar da extração de dados que sustenta os detentores originais do poder.

A pesquisa sugere que isso cria um "aprisionamento estrutural" (structural lock-in). Trata-se de uma tendência, não de um destino imutável, mas é uma tendência poderosa. Quanto mais um país adota ferramentas de inteligência artificial estrangeiras sem construir sua própria capacidade, mais difícil se torna abandonar esse sistema posteriormente. O estudo constata que, enquanto as potências dominantes estão ocupadas lutando sobre quem lidera, a história real está acontecendo nos níveis médio e inferior da economia global. Países da América Latina, África e Ásia estão adotando essas tecnologias em alta velocidade, muitas vezes sem a capacidade de auditá-las ou substituí-las. Eles estão se tornando vinculados a infraestruturas e modelos que não projetaram, e as decisões tomadas hoje podem fixar essas dependências por décadas. A revisão destaca que isso não é um acidente da história, mas um resultado de como o sistema está atualmente desenhado.

Apesar deste cenário sombrio, o artigo não argumenta que a situação seja sem esperança. O autor sugere que os países semiperiféricos — aqueles que não são superpotências, mas também não são as nações mais pobres — ainda possuem uma janela de oportunidade. Eles podem moldar sua posição através de negociações cuidadosas, construindo suas próprias capacidades técnicas e coordenando-se com seus vizinhos para criar soluções regionais. O estudo aponta que algumas nações já estão tentando construir seus próprios caminhos, mostrando que a dependência é uma escolha que pode ser gerida, mesmo que seja difícil. No entanto, a janela está se fechando. Cada vez que um governo ou uma empresa adota uma solução estrangeira sem considerar o custo de saída a longo prazo, a chance de construir independência diminui.

As conclusões desta revisão servem como um aviso e um guia. Elas sugerem que o debate sobre inteligência artificial precisa ir além de quem tem os melhores chips ou os maiores modelos. A questão real é quem controla as condições sob as quais a tecnologia é utilizada. Para um país como o Chile, ou qualquer nação em uma posição semelhante, a questão não é mais apenas sobre eficiência. É sobre quem é o dono do modelo, onde os dados residem e qual seria o custo para se retirar. O estudo conclui que a governança global da inteligência artificial está se fragmentando porque as três forças — poder estrutural, competição regulatória e extração de dados — estão se reforçando mutuamente. A menos que haja um esforço deliberado para mudar este ciclo, o mundo caminha para um futuro onde poucos atores estabelecem as regras para todos os outros, e o restante é deixado para seguir. A pesquisa oferece um mapa claro de como chegamos aqui, sugerindo que compreender esses mecanismos é o primeiro passo para garantir que o futuro da inteligência artificial não se torne uma armadilha permanente para a maioria do mundo.