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Luiz Inácio Lula da Silva colocou a inteligência artificial brasileira entre os compromissos apresentados depois da vitória no segundo turno de domingo, 25 de outubro de 2026. Ao associar a formação de matemáticos e engenheiros à autonomia tecnológica, o presidente reeleito afirmou que pretende reduzir a dependência de sistemas chineses e americanos.
O Brasil, porém, não começa essa discussão do zero. A família Sabiá, da Maritaca AI, a 
Amazônia IA, da WideLabs, e o Gaia, desenvolvido com participação da Universidade Federal de Goiás, mostram caminhos diferentes para produzir tecnologia voltada ao país. A pesquisa em português também se beneficia de colaborações internacionais, como o 
Tucano 2. A questão é saber quanto controle cada iniciativa oferece sobre o modelo, os dados e a infraestrutura.
Há uma diferença decisiva entre criar uma empresa brasileira de IA, especializar um modelo estrangeiro em português e conseguir operar todo o sistema com autonomia. Conhecer essa diferença ajuda a avaliar tanto a promessa política quanto as ferramentas que já podem ser utilizadas ou estudadas.
O que Lula disse sobre IA após a vitória
Na cobertura do primeiro discurso após a reeleição, a Agência Brasil registrou a defesa de investimentos em economia digital, formação em ciências exatas e atração de centros de dados. Ao explicar seu objetivo, Lula disse:
“não quero ficar dependendo de inteligência artificial chinesa e americana. Quero criar uma [inteligência artificial] brasileira”
O trecho relaciona o desenvolvimento de IA à educação e à capacidade de processar informações no Brasil. A Rádio Senado também registrou o pronunciamento e as prioridades de investimento em IA e economia digital.
A declaração é um compromisso para o próximo mandato. Nas fontes consultadas sobre a fala, não há indicação de que Lula tenha escolhido o Sabiá, anunciado a contratação de uma das empresas citadas nesta reportagem ou definido ali um novo produto estatal com nome, prazo e orçamento próprios. As iniciativas abaixo entram na matéria por sua relação com a pauta, e não como fornecedoras anunciadas pelo presidente.
O resultado eleitoral e a transição estão detalhados na reportagem da Ulti Notícias sobre a reeleição de Lula. Aqui, o foco é o desafio tecnológico que a declaração coloca em discussão.
Uma IA pode ser brasileira de maneiras diferentes
Um assistente pode ter nome em português, interface feita no Brasil e atendimento local, mas enviar as perguntas a um modelo operado no exterior. Também pode usar uma base estrangeira, receber treinamento adicional de pesquisadores brasileiros e funcionar num servidor instalado no país. Outra possibilidade é construir o modelo desde o início, com dados, treinamento e operação sob controle da equipe desenvolvedora.
Essas alternativas não são equivalentes. Uma interface nacional pode resolver um problema real sem produzir um modelo próprio. Uma adaptação pode gerar conhecimento técnico e desempenho melhor numa tarefa específica. Um modelo treinado do zero amplia certas possibilidades de pesquisa, mas não fica automaticamente livre de dependências de chips, equipamentos ou bibliotecas.
Nesta reportagem, “brasileira” identifica a origem ou participação no desenvolvimento, com as ressalvas de cada caso. A classificação não significa fabricação integral dos componentes no Brasil, ausência de parceiros internacionais ou contratação pelo governo.
Para discutir autonomia de forma concreta, vale olhar cinco dimensões: quem pode modificar o modelo; quais dados foram usados e podem ser consultados; onde ocorre o processamento; quem controla a operação e os acessos; e o que acontece se o fornecedor mudar preços, condições ou disponibilidade. Essa é uma forma de analisar os projetos, não uma certificação concedida às empresas.
Crédito da imagem: Ulti — elaboração editorialSabiá: modelos comerciais especializados no Brasil
A Maritaca AI oferece o Sabiá por chat e por API, a conexão usada para integrar o modelo a outros sistemas. A documentação apresenta três opções principais: Sabiazinho 4, Sabiá 4 e Sabiá 4 Thinking. São variantes de uma família, não três iniciativas independentes.
Segundo as especificações oficiais, Sabiá 4 e Sabiazinho 4 têm janelas de contexto de 128 mil tokens; o Thinking informa capacidade de até 1 milhão. Tokens são as unidades de texto processadas pelo sistema, e não uma contagem equivalente de palavras ou páginas. Uma janela maior permite receber mais material na mesma interação, mas não garante que todas as informações serão recuperadas corretamente.
A empresa também disponibiliza variantes BR-SP, descritas como opções com inferência e processamento integralmente no Brasil. A distinção importa: a documentação associa essa característica à variante escolhida. Não se deve concluir que todo acesso ao Sabiá, por qualquer configuração, necessariamente tem a mesma localização.
O relatório técnico do Sabiá 4, publicado em março de 2026, descreve treinamento contínuo em português e em conteúdo jurídico brasileiro, extensão de contexto, ajuste para seguir instruções e alinhamento de preferências. Os autores avaliam conversação, legislação, documentos longos, exames e uso de ferramentas.
Esses resultados são evidências divulgadas pelos próprios desenvolvedores. Servem para examinar métodos e tarefas, mas não demonstram superioridade em qualquer atividade profissional. A abordagem parte de uma base generalista e a especializa; não é correto apresentar a família como um sistema inteiramente criado do zero apenas porque pertence a uma empresa brasileira.
Para uma organização que recebe muitos documentos em português, a pergunta útil é se o ganho de especialização aparece em seu trabalho: recuperar uma cláusula, identificar uma informação que falta, respeitar uma instrução e citar a passagem correta. Produzir uma resposta longa e convincente, isoladamente, não resolve essa avaliação.
Amazônia IA: desenvolvimento nacional com parceiros globais
A Amazônia IA é desenvolvida pela WideLabs, que apresenta o projeto como uma família voltada ao português brasileiro e a aplicações locais. O site identifica a participação de Oracle e NVIDIA na iniciativa. A parceria é um exemplo concreto de por que desenvolvimento brasileiro e uso de tecnologia internacional podem coexistir.
Na página do produto há um caminho para acessar a plataforma e uma lista de espera para a API. Já a WideLabs apresenta soluções institucionais e modalidades de implantação em ambientes dos clientes. Esses canais precisam ser distinguidos: a existência de uma oferta empresarial não comprova que uma API pública esteja liberada para qualquer pessoa.
A empresa declara foco em segurança, privacidade e processamento local. São características a verificar na modalidade contratada, junto com regras de retenção, subcontratados, acessos administrativos e continuidade. A localização do centro de dados, sozinha, não informa todos esses aspectos.
A expressão comercial de que uma ferramenta conhece melhor o Brasil não substitui comparação reproduzível. Para esta reportagem, a relevância da Amazônia IA está no projeto e nos caminhos de implantação apresentados, sem transformar alegações promocionais em um ranking independente de qualidade.
Gaia: pesquisa da UFG sobre uma base do Google
O Gaia mostra a contribuição da universidade à especialização de modelos. O Instituto de Informática da UFG informou, em publicação de 2025, que o projeto envolveu mais de 30 pessoas e apoio técnico e investimento do 
Google. Naquele momento, os testes em tribunais de contas tinham caráter experimental, e o lançamento se concentrava no modelo para desenvolvedores, sem uma interface pública própria equivalente à de um chat comercial. São informações daquele estágio, não uma medição atual de adoção.
A explicação da UFG ajuda a distinguir o modelo — o componente que gera as respostas — do produto completo que chega ao usuário.
A ficha técnica do Gaia identifica a base Gemma 3 de 4 bilhões de parâmetros, treinamento contínuo com aproximadamente 13 bilhões de tokens em português e licença Gemma. O acesso aos pesos, os valores aprendidos no treinamento, permite trabalhar com o modelo, mas a licença precisa ser lida: pesos disponíveis não significam ausência de condições de uso.
Os resultados publicados também pedem precisão. No teste ENEM 2024, a ficha registra 70% para o Gaia e 65,56% para a base comparada, uma diferença de 4,44 pontos percentuais. No teste OAB, os valores são 44,16% e 45,02%, respectivamente. O ganho, portanto, não é uniforme. Esses testes dos desenvolvedores não autorizam dizer que o Gaia supera todos os concorrentes em português.
Parâmetros e tokens medem coisas diferentes: os primeiros descrevem o porte do modelo; os segundos podem indicar o volume de texto usado no treinamento ou recebido numa interação. Confundir essas medidas produz comparações aparentemente impressionantes, mas pouco informativas.
Crédito da imagem: Ulti — dados da ficha técnica CEIA-UFGTucano 2: uma contribuição internacional para o português
O Tucano 2, apresentado em março de 2026, é um caso complementar. Tem Nicholas Kluge Corrêa entre os líderes e participação de instituições ligadas à Universidade de Bonn, na Alemanha. Entra neste panorama por sua contribuição à pesquisa em português, com colaboração internacional explicitada; não como empresa brasileira ou infraestrutura instalada no Brasil.
O trabalho apresenta modelos de aproximadamente 0,5 bilhão a 3,7 bilhões de parâmetros, conjuntos de dados e materiais de reprodução. A família reúne caminhos diferentes: há pré-treinamento próprio e variantes com treinamento contínuo sobre Qwen. Não é adequado atribuir a todas as versões a mesma origem técnica.
A ficha da versão Base de 0,6 bilhão, por exemplo, informa licença Apache 2.0 e finalidade de pesquisa. Ela alerta que essa versão não é um produto pronto para interação direta com usuários. Para quem pretende construir uma aplicação, selecionar uma versão Base, Instruct ou Think é uma decisão técnica relevante, e não apenas uma troca de nome.
A contribuição aberta ajuda outros grupos a estudar, reproduzir e adaptar procedimentos. Esse tipo de cooperação amplia o acesso ao conhecimento sem que seja necessário chamar toda pesquisa em português de tecnologia exclusivamente nacional.
Como comparar as iniciativas sem misturar categorias
O quadro resume o que foi documentado nas fontes consultadas. Não é uma classificação de desempenho; as iniciativas têm objetivos, formas de acesso e níveis de transparência diferentes.
| Iniciativa | O que oferece | Distinção importante |
|---|---|---|
| Sabiá / Maritaca AI | Família comercial, chat e API | Especialização em português; variantes BR-SP para processamento nacional declarado |
| Amazônia IA / WideLabs | Plataforma e soluções institucionais | Desenvolvimento brasileiro com parceiros internacionais; acesso depende do canal |
| Gaia / CEIA-UFG e parceiros | Modelo disponibilizado a desenvolvedores | Adaptação do Gemma 3; condições da licença Gemma |
| Tucano 2 / Polygl0t | Família de pesquisa com materiais abertos | Colaboração internacional em português; variantes têm bases e finalidades distintas |
Para o leitor, o nome da ferramenta é só o começo. O que importa é descobrir se há acesso utilizável para sua necessidade, qual configuração está sendo oferecida e quais promessas podem ser verificadas. Um repositório para pesquisadores não deve ser anunciado como aplicativo pronto; uma lista de espera não equivale a acesso liberado.
O país já tem um plano de IA; anúncio e execução são etapas distintas
O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial, PBIA 2024–2028, já antecedia a eleição. O plano prevê aproximadamente R$ 23 bilhões em investimentos no período, conforme a página de acompanhamento do Observatório Brasileiro de Inteligência Artificial, do NIC.br. O número é uma previsão, não comprovação de que essa quantia tenha sido integralmente gasta.
Há também medidas de infraestrutura em andamento. Em agosto de 2026, o Laboratório Nacional de Computação Científica informou os estudos e a seleção para um supercomputador de IA em Macaíba, no Rio Grande do Norte.
O LNCC diferencia os valores: aproximadamente R$ 1,06 bilhão era a estimativa divulgada para o projeto; R$ 959.040.959,04 era o valor previsto para o objeto da seleção pública. São referências de escopos diferentes, que não devem ser somadas como investimentos separados. A comunicação consultada descreve aquisição e implantação previstas, não comprova operação já iniciada do novo equipamento.
Esse projeto tampouco representa transferência do LNCC de Petrópolis ou substituição do supercomputador Santos Dumont, segundo o laboratório. A distinção evita atribuir a uma promessa futura uma capacidade que o país já possui ou tratar uma ampliação planejada como entrega concluída.
O acompanhamento daqui para a frente deve procurar etapas verificáveis: contratação, instalação, testes, acesso de pesquisadores, condições de uso e projetos atendidos. Uma máquina poderosa é parte da infraestrutura; a capacidade de desenvolver e manter aplicações depende também de equipes e continuidade de pesquisa.
A vantagem energética existe, mas não elimina os limites
O argumento de Lula sobre energia renovável encontra contexto nos dados nacionais. O Balanço Energético Nacional 2026, da EPE, informa que fontes renováveis responderam por 86,8% da matriz elétrica brasileira em 2025, ante 88,2% em 2024. O dado trata da oferta interna de eletricidade; não significa que 86,8% de toda a energia consumida no país seja renovável.
Ao mesmo tempo, a escala mundial cresce. Na atualização de abril de 2026, a Agência Internacional de Energia, IEA, estimou consumo de 485 terawatts-hora pelos centros de dados em 2025 e projetou cerca de 950 TWh em 2030. O total inclui centros de dados em geral, não apenas IA. A segunda cifra é projeção, sujeita a mudanças.
Crédito da imagem: Ulti — dados da IEA (2026)A comparação ajuda a dimensionar o desafio, mas não é uma previsão específica para o Brasil. A IEA identifica gargalos de conexão às redes, equipamentos e componentes. Ter uma matriz elétrica majoritariamente renovável é uma condição favorável; não equivale a fornecer energia disponível, estável e contratada no ponto exato em que cada novo centro de dados será instalado.
Como análise de política pública, atrair instalações e desenvolver tecnologia são resultados que precisam ser avaliados separadamente. Um projeto pode ampliar capacidade de processamento sem transferir conhecimento suficiente para a equipe local modificar o modelo. Outro pode gerar pesquisa relevante em escala menor. Os critérios de avaliação precisam deixar claro qual dessas contribuições se pretende obter.
A demanda cresce nas empresas, com diferenças de porte
A TIC Empresas 2025, do Cetic.br/NIC.br, encontrou uso de algum tipo de IA em 17% das empresas da população pesquisada, frente a 13% em 2024. Entre as pequenas, o indicador passou de 10% para 15%; entre as grandes, de 38% para 50%.
Crédito da imagem: Ulti — dados Cetic.br/NIC.brA pesquisa entrevistou 4.174 empresas por telefone entre fevereiro de 2025 e janeiro de 2026. A população-alvo é de empresas brasileiras ativas com dez pessoas empregadas ou mais, conforme a apresentação metodológica. Portanto, os percentuais não representam todas as empresas, não incluem automaticamente os microempreendedores e não medem apenas chatbots ou uso de modelos brasileiros.
Os números mostram espaço de aplicação, mas não demonstram que uma ferramenta nacional seja a escolhida nem que seu uso tenha causado aumento de produtividade. Essa conclusão exigiria outra medição. Para os desenvolvedores, o desafio é transformar capacidade técnica em uma solução que consiga ser adotada, integrada e mantida no trabalho cotidiano.
Como testar uma IA antes de confiar nela
A origem do fornecedor pode ser um critério de contratação; ela não substitui a avaliação das respostas. Uma forma prática de comparar ferramentas é montar um conjunto pequeno de tarefas reais, com respostas de referência conferidas e critérios definidos antes do teste. A lista deve incluir casos simples, documentos difíceis, perguntas sem resposta e instruções que o sistema precisa recusar ou encaminhar a uma pessoa.
Em uma comparação de documentos, por exemplo, vale conferir se o modelo identifica a seção correta e admite quando a informação não está no arquivo. Num resumo, é preciso contar omissões e alterações de sentido. Numa consulta a uma base de dados, deve-se verificar se a fonte citada existe, se a data é a correta e se o número sustenta a conclusão apresentada.
Também é preciso considerar o custo da resposta aproveitável. Uma operação barata pode exigir tantas correções que deixe de ser vantajosa. Por outro lado, um modelo menor, integrado a uma boa base documental e a regras claras, pode atender melhor a uma tarefa delimitada do que uma opção maior usada sem avaliação.
Esse procedimento não certifica segurança, elimina vieses ou garante resultados futuros. Ele produz evidência sobre as tarefas testadas. Registrar versão, configuração, data, erros, tempo e necessidade de revisão humana torna a decisão mais transparente e permite repetir a comparação quando o sistema mudar.
Para usos institucionais, a demonstração deve ser acompanhada de perguntas sobre a operação: onde ficam os dados, quem pode acessá-los, por quanto tempo são mantidos, como se exporta o trabalho e como ocorre a troca de fornecedor. As respostas precisam valer para a oferta efetivamente escolhida.
O que observar depois da promessa
A fala de Lula abre uma discussão sobre autonomia, mas a existência de projetos anteriores impede tratar o tema como uma criação que só começará no próximo governo. Há empresas oferecendo produtos, universidades especializando modelos e pesquisadores compartilhando métodos. O problema é conectar esses esforços a necessidades reais e a uma infraestrutura que possa ser usada de forma sustentável.
O avanço pode ser observado em contratos e entregas de infraestrutura, acesso de pesquisadores à computação, documentação dos modelos, qualidade de testes em português e condições de continuidade dos serviços. Esses sinais são mais verificáveis do que um rótulo genérico de soberania.
Para quem quer conhecer as opções, o primeiro passo é distinguir produto, modelo e pesquisa. Sabiá, Amazônia IA e Gaia demonstram iniciativas brasileiras com formatos diferentes; Tucano 2 mostra a contribuição da cooperação internacional em português. Nenhum desses exemplos, isoladamente, significa independência completa de fornecedores estrangeiros. Eles tornam a promessa discutível em termos concretos: quais capacidades o Brasil quer controlar, para quem elas devem funcionar e como comprovar que estão sendo construídas.
Esta reportagem foi preparada com fontes públicas consultadas em 26 de outubro de 2026. Informações comerciais e especificações são atribuídas aos desenvolvedores. A Ulti não realizou teste independente de desempenho nem entrevistas para esta matéria. Valores previstos, resultados de pesquisa e compromissos políticos estão identificados como tais.
