Grande parte desta escala é produzida em países desenvolvidos, para países desenvolvidos. Todo mundo gosta de fingir que tudo isso é universal.
Mas na Índia e em grande parte do Sul Global, a IA será impulsionada por uma enfadonha combinação de física e geopolítica: conluio, energia não fiável, alta latência, dispositivos de baixo ou médio alcance, custos exorbitantes da nuvem e crescente inquietação relativamente à soberania dos dados.
Por exemplo, quando a Microsoft suspendeu os seus serviços à Naira Energy no ano passado, a Índia percebeu que estava à mercê de serviços públicos fornecidos por grandes empresas tecnológicas que obedeciam às leis de outro país.
É por isso que as discussões sobre políticas estão começando a se afastar de “quem é o maior modelo”. “Quem torna a IA amplamente utilizável?” Para que o Sul Global adote verdadeiramente a IA como um todo, é necessário escalar o gigantesco muro dos três Cs: conectividade, custo e computação.
Tenha uma vantagem
Um caminho lógico para que isso aconteça é aproximar a inteligência de onde a vida acontece, em vez de enviar tudo para a nuvem. Uma boa maneira de fazer isso é por meio da IA de ponta, também conhecida como IA no dispositivo.
Simplificando, IA de ponta significa executar modelos de IA diretamente em um dispositivo – seja seu telefone, laptop, terminal PoS, câmera, dispositivo médico ou sensor de fábrica – em vez de enviar todos os prompts, imagens e transações para um data center remoto para processamento.
A borda é onde os dados são criados e ficam o mais próximo possível do usuário final.
Esta não é uma ideia nova. A tecnologia tem uma longa história de descentralização. A computação inicial vivia em mainframes; Os PCs colocam a computação na mesa. Os primeiros softwares empresariais residiam em servidores; Então os smartphones fazem computação poderosa nos bolsos.
Antigamente tínhamos o rádio (a nuvem) onde você ouvia o que a emissora mandava. Depois veio o Walkman (aparelho) onde você carregava suas fitas e as tocava em qualquer lugar independente do sinal.
Na era moderna, o desbloqueio biométrico é uma boa analogia: sua impressão digital não é enviada para um servidor em nuvem toda vez que você desbloqueia o telefone; O telefone é gerenciado localmente, por isso é mais rápido e privado. Edge AI segue o mesmo padrão aplicado aos modelos modernos.
Os benefícios são claros e altamente relevantes para a Índia e o Sul Global.
◆ A latência cai. Quando o modelo é executado localmente, a resposta é instantânea.
◆ Funciona mesmo sem internet. Não é apenas um toque simpático, é a diferença entre adoção e abandono em grande parte do país.
◆ A privacidade é aprimorada à medida que os dados brutos permanecem no dispositivo.
◆ Os custos podem ser reduzidos porque você não faz suposições sobre a nuvem para todas as interações, porque o dispositivo faz todo ou a maior parte do trabalho.
outro lado
Lembre-se de que a IA de ponta não é uma varinha mágica e traz compensações reais. Os dispositivos têm memória limitada, o uso da bateria é acelerado e as atualizações são difíceis. Além disso, como os modelos LLM exigem grande força do data center, a IA de borda não pode substituir a nuvem.
Mas pode ser reequilibrado. Embora a IA de ponta não seja um conceito novo, as tecnologias recentes tornaram este reequilíbrio mais viável.
Os avanços que vemos hoje são impulsionados por três pontos de convergência: melhores chips, melhores modelos e melhor matemática. Muitos processadores móveis estão agora equipados com unidades de processamento neural (NPU) dedicadas – hardware projetado especificamente para “pensar” em IA.
Ao mesmo tempo, a indústria está adotando modelos de linguagem pequena (SLMs), como o Fi da Microsoft e o Gemini Nano do Google, e você não precisa de trilhões de parâmetros para ser inteligente. Além disso, técnicas como quantização (compactação de modelos para que usem menos bits) e destilação (treinamento de modelos menores para simular modelos maiores) significam que a inteligência “boa o suficiente” pode caber no seu bolso.
É aqui que a IA de ponta é construída para países como a Índia, que vivem com limitações que nem sempre são vistas nos países desenvolvidos.
IA inclusiva
No entanto, as restrições são uma espécie de superpoder do design, forçando a otimização e a praticidade e questionando as normas existentes. Veja o DeepSeek R3, nascido das restrições impostas à infra-estrutura de IA da China.
Podemos fazer muito com modelos menores e equipamentos melhores. Tradução de dispositivos e assistência de voz em idiomas indianos para trabalhadores da linha de frente. Aulas off-line e aprendizado personalizado em tablets de baixo custo. Inspeção visual em tempo real de gasodutos. Detecção de fraudes e alertas de anomalias em dispositivos PoS em configurações de baixa conectividade. Nos cuidados de saúde, as ferramentas de apoio à triagem podem orientar os enfermeiros rurais, mesmo quando as redes não são fiáveis. Em todos esses casos, o processamento local reduz os riscos de privacidade porque você pode evitar o upload de áudio bruto, rostos, documentos ou trilhas de localização.
Uma maneira ainda melhor de fazer IA é com uma abordagem híbrida. Deixe o dispositivo realizar tarefas regulares, rotineiras e sensíveis à privacidade. Vá para a nuvem quando precisar de raciocínio pesado, contextos grandes, aprendizado entre usuários ou cálculos raros.
Uma arquitetura híbrida de borda+nuvem oferece o melhor dos dois mundos: velocidade e resiliência local, além de profundidade e escala quando necessário.
A melhor IA será construída na nuvem, e a nuvem é insubstituível e muito importante. No entanto, precisamos trazer pensamento de ponta para nossas estratégias e construções de IA.
Os sistemas periféricos e híbridos devem ser incluídos nos contratos públicos, especialmente na educação, na saúde, na agricultura e nos serviços públicos. Os padrões e incentivos devem encorajar o processamento no dispositivo que preserve a privacidade, sempre que possível, em vez da centralização padrão dos dados.
A Índia deve apoiar modelos de idioma local otimizados para implantação de dispositivos, já que o idioma é a última etapa da integração de IA.
Deveríamos tratar a inovação de ponta não como uma missão secundária, mas como uma conquista nacional – porque as mesmas soluções que funcionam em Bihar, no Quénia ou na Indonésia, uma vez comprovadas, funcionam em todo o lado.
A próxima Cimeira sobre o Impacto da IA na Índia, 2026, já está a definir a ambição certa: democratizar os recursos da IA, colmatar a divisão, e a voz do Sul Global está claramente presente.
Mas a verdadeira democratização não vem de declarações. Isso virá das escolhas de design. A IA não é totalmente inclusiva por ser grande. Às vezes envolve todos ao se aproximar.
(As visualizações são pessoais)
