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Inteligência Artificial

Buscadores entregam respostas antes dos links, enquanto Cade e PL 2338/2023 colocam remuneração de conteúdo jornalístico no centro da disputa.


Por Raul Silva para O estopim |

11 de agosto de 2026



Tela de busca com resumo gerado por inteligência artificial acima de links para sites jornalísticos
Resumos gerados por IA reduzem a chance de clique em sites e colocam financiamento, direitos autorais e futuro do jornalismo no centro da disputa. | Imagem: Reprodução

A expansão de respostas geradas por inteligência artificial nos mecanismos de busca está mudando a forma como leitores encontram notícias e ampliando a pressão financeira sobre veículos jornalísticos. Estudos mostram que usuários clicam menos nos links quando recebem um resumo pronto na página de resultados. No Brasil, a discussão já chegou ao Conselho Administrativo de Defesa Econômica, o Cade, e ao Congresso, onde o PL 2338/2023 prevê regras para o uso remunerado de obras protegidas por sistemas comerciais de IA.


O impacto atinge um ponto central do modelo econômico do jornalismo digital. Durante anos, mecanismos de busca funcionaram como uma das principais portas de entrada para reportagens. O site publicava a informação, o buscador indicava o link e o leitor seguia até a página do veículo. Com os resumos gerados por IA, parte dessa jornada pode terminar no próprio Google.


Resumos de IA reduzem a chance de clique


Um levantamento do Pew Research Center ajuda a dimensionar a mudança. A instituição analisou a navegação de 900 adultos nos Estados Unidos durante março de 2025. Quando uma página de resultados do Google mostrava um resumo gerado por IA, os usuários clicavam em um resultado tradicional em apenas 8% das visitas. Sem o resumo, a taxa chegava a 15%.


Os próprios links apresentados dentro dos resumos tiveram desempenho ainda menor. Segundo o Pew, eles receberam cliques em apenas 1% das visitas às páginas que continham AI Overviews. Além disso, 26% das visitas com resumo de IA terminaram com o encerramento da sessão de navegação, contra 16% quando havia apenas os resultados tradicionais.


O levantamento não mede especificamente o comportamento dos brasileiros, mas documenta uma transformação importante no funcionamento da busca: a resposta deixa de ser apenas uma lista de caminhos para outras páginas e passa a disputar com essas páginas a atenção do usuário.


O Google lançou o recurso chamado AI Overviews, traduzido pela empresa como Visões Gerais criadas por IA, em maio de 2024. A expansão oficial para o Brasil ocorreu em 15 de agosto daquele ano, junto com outros cinco países e suporte a idiomas locais.


Desde então, a presença da inteligência artificial na Busca aumentou. Em junho de 2026, o Google informou que as Visões Gerais criadas por IA já tinham mais de 2,5 bilhões de usuários ativos mensais no mundo. A empresa também passou a acrescentar mais links diretos, prévias de sites e ferramentas para destacar fontes preferidas pelos usuários.


A transformação desloca parte do poder editorial da página que produziu o conteúdo para a plataforma que o localiza, resume e reorganiza antes de mostrá-lo ao público.


Queda de audiência ameaça receita dos veículos?


No Brasil, a Associação de Jornalismo Digital, Ajor, aponta que um em cada quatro dos 152 veículos acompanhados pela entidade perdeu mais de 20% da audiência em 2025, segundo levantamento citado em reportagem da Agência Brasil, assinada pelo jornalista Lucas Pordeus León.


A redução de tráfego não representa apenas uma queda de pageviews. Para veículos sustentados por publicidade digital, assinaturas, doações ou programas de membros, menos leitores dentro do próprio site significam menos oportunidades de converter audiência em receita e relacionamento direto.


A tendência também aparece em escala internacional. Dados da empresa de análise Chartbeat, reunidos pelo Reuters Institute for the Study of Journalism, mostram que o tráfego orgânico enviado pelo Google a mais de 2,5 mil sites caiu 33% globalmente entre novembro de 2024 e novembro de 2025. Nos Estados Unidos, a retração chegou a 38%.


O próprio Reuters Institute ressalta que não é possível atribuir toda essa queda exclusivamente ao AI Overviews. Mudanças no algoritmo, nos hábitos de consumo e em outros produtos do Google também interferem nos números. Mesmo assim, dirigentes de empresas jornalísticas consultados pelo instituto esperam uma redução média de 43% no tráfego vindo de buscadores nos próximos três anos.


O Google rejeita a conclusão de que suas ferramentas de IA estejam provocando uma redução generalizada do tráfego da web. Em posicionamento publicado em agosto de 2025, a empresa afirmou que o volume total de cliques orgânicos enviados pela Busca permanecia relativamente estável na comparação anual e que a qualidade média desses acessos havia aumentado.


Segundo a companhia, os resumos de IA estimulam pesquisas mais longas e complexas e podem apresentar mais oportunidades para que diferentes páginas sejam descobertas. O Google reconhece, porém, que determinadas perguntas simples podem ser respondidas diretamente na página de resultados, sem que o usuário precise seguir para outro site.


A divergência expõe o centro do conflito. Para as plataformas, a IA melhora a experiência de busca. Para os veículos que produzem a informação original, a questão é quanto dessa experiência continua enviando público e valor econômico de volta à fonte.


Cade amplia investigação sobre uso de conteúdo jornalístico


No Brasil, o debate ultrapassou o mercado editorial. Em abril de 2026, o Tribunal do Cade aprovou por unanimidade o aprofundamento de uma investigação sobre o uso de conteúdo jornalístico pelo Google e recomendou a abertura de processo administrativo.

O inquérito começou em 2019, quando a preocupação estava concentrada na coleta automática de notícias e na exibição de títulos, trechos e imagens nos resultados de busca. Segundo o Cade, a situação mudou com a inteligência artificial generativa, capaz de sintetizar informações diretamente na interface do buscador.


A autoridade concorrencial passou a analisar possíveis efeitos sobre acesso, visibilidade e monetização dos publishers, além de uma eventual apropriação de valor por uma plataforma dominante. A instauração do processo não significa que o Cade já tenha concluído pela existência de uma infração. O procedimento busca reunir dados para aprofundar a análise.


Outra frente está na Câmara dos Deputados. O PL 2338/2023, que cria o marco regulatório brasileiro da inteligência artificial, foi aprovado pelo Senado e está atualmente aguardando parecer do relator na comissão especial da Câmara. O relator é o deputado Aguinaldo Ribeiro, do PP da Paraíba.


No texto enviado pelo Senado, conteúdos protegidos poderiam ser usados livremente em determinadas atividades de pesquisa, jornalismo, educação, museus, arquivos e bibliotecas, desde que obtidos legitimamente e sem finalidade comercial. Fora dessas hipóteses, titulares poderiam impedir a utilização. Quando obras protegidas fossem usadas no desenvolvimento de sistemas comerciais de IA, haveria direito a remuneração.


A definição dessa regra interessa diretamente a jornais, revistas, agências, jornalistas, fotógrafos, escritores e outros produtores de conteúdo. A discussão é sobre quem captura economicamente o valor gerado quando uma reportagem financiada por uma redação passa a servir de matéria-prima para uma resposta automatizada.


Jornalismo entra na economia das respostas


A disputa representa uma mudança estrutural. O mecanismo de busca tradicional organizava links. A nova geração de sistemas tenta responder diretamente à pergunta.


O Reuters Institute descreve esse cenário como parte do debate sobre o chamado “Google Zero”, expressão usada no setor para representar o risco de sites receberem cada vez menos visitas vindas do Google. Em 2026, 10% das pessoas pesquisadas em 48 mercados disseram usar chatbots de IA para consumir notícias, ante 7% no ano anterior. Entre menores de 35 anos, o índice chegou a 16%.


Para o jornalismo, a discussão passa a envolver mais do que adaptação tecnológica. Está em jogo a capacidade de financiar a produção original de informação que alimenta sistemas capazes de responder ao usuário sem necessariamente levá-lo à fonte.


O que acontece agora?


O PL 2338/2023 continua na comissão especial da Câmara e aguarda o parecer do relator antes de avançar no processo legislativo. A regulamentação dos direitos autorais ainda poderá sofrer mudanças durante a tramitação.


No Cade, o processo sobre o Google entrou em uma fase mais aprofundada de investigação após a decisão de abril de 2026. A autoridade pretende analisar como as novas ferramentas de IA alteraram a relação econômica entre a plataforma e os produtores de conteúdo jornalístico.


Enquanto essas duas frentes avançam, buscadores e sistemas generativos continuam ampliando a capacidade de entregar respostas completas. Para as redações, o desafio será preservar audiência direta, reconhecimento de autoria e receita em um ambiente em que a informação pode chegar ao leitor antes mesmo do clique.


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Raul Silva é jornalista e produtor de conteúdo de O estopim. Atua na cobertura de política, tecnologia e temas de interesse público, com foco nas causas e consequências das transformações sociais.

A inteligência artificial depende de fábricas, máquinas de litografia, memória e energia. Controlar essa infraestrutura virou questão de poder econômico e militar.


Por Atlas Siqueira para O estopim Tech | 10 de julho de 2026



Técnicos trabalham ao lado de uma máquina de litografia EUV usada na fabricação de chips avançados para inteligência artificial.
Técnicos trabalham ao lado de uma máquina de litografia EUV usada na fabricação de chips avançados para inteligência artificial. | Foto: Reprodução/MIT Tecnology Rview

A inteligência artificial parece apenas software. O usuário escreve uma pergunta e recebe uma resposta em segundos. Por trás dessa interface, porém, existe uma cadeia industrial concentrada em poucas empresas e países.


Modelos de IA dependem de chips avançados, memória de alta velocidade, redes, data centers, energia e máquinas capazes de fabricar circuitos microscópicos. Por isso, a disputa tecnológica entre Estados Unidos e China também é uma disputa pelo controle da infraestrutura física da IA.


Taiwan ocupa o ponto mais sensível dessa cadeia. O país concentra mais de 90% da fabricação dos chips mais avançados, usados em celulares, computadores, servidores e sistemas militares.


A principal empresa desse mercado é a TSMC. Ela fabrica processadores desenhados por companhias como NVIDIA, AMD e Apple.


Essa concentração transforma Taiwan em um risco para toda a economia digital. Um conflito ou bloqueio no Estreito de Taiwan poderia afetar desde data centers até automóveis, equipamentos médicos e redes de telecomunicações.


A TSMC não produz chips sozinha. Para fabricar componentes de última geração, depende de máquinas de litografia da holandesa ASML.


A litografia funciona como uma impressão extremamente precisa sobre o silício. Nos chips mais avançados, a tecnologia decisiva é a EUV, sigla para ultravioleta extremo.


A ASML é a única empresa capaz de fornecer esse tipo de equipamento em escala comercial. Por isso, a venda dessas máquinas para a China é controlada pelos governos dos Países Baixos e dos Estados Unidos.


Uma máquina industrial virou instrumento de política externa.


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A NVIDIA tornou-se a principal fornecedora de chips para inteligência artificial. Suas GPUs realizam em paralelo os cálculos usados no treinamento e na execução dos modelos.


A empresa, porém, não fabrica seus processadores mais avançados. Ela projeta os chips e depende da TSMC para produzi-los.


Também precisa de memória HBM, fornecida principalmente por empresas asiáticas, e de sistemas avançados de empacotamento para conectar processadores e memória.


Isso mostra que nenhuma companhia controla toda a cadeia. A NVIDIA domina o projeto e o software. A TSMC domina a fabricação. A ASML controla a litografia. Samsung e SK Hynix têm papel central na memória.


Os Estados Unidos combinam subsídios industriais e controles de exportação.


O governo americano financia novas fábricas em seu território para reduzir a dependência de Taiwan. Ao mesmo tempo, restringe a venda de chips avançados e equipamentos de fabricação para a China.


A estratégia busca atrasar o desenvolvimento militar e tecnológico chinês. Mas também estimula Pequim a investir em alternativas próprias.


Empresas como Huawei e fabricantes chinesas de semicondutores tentam substituir tecnologias americanas. Modelos de IA também começam a ser adaptados para funcionar em chips nacionais, mesmo quando esses componentes são menos avançados.


A IA não depende apenas do processador. Data centers precisam de grandes quantidades de eletricidade, sistemas de refrigeração, redes rápidas e minerais usados em componentes eletrônicos.


A China controla parte importante da produção e do processamento de materiais críticos. Esse domínio pode ser usado como resposta às restrições impostas pelos Estados Unidos.


O resultado é uma cadeia marcada por dependências cruzadas. Os EUA lideram em design e software. Taiwan domina a fabricação avançada. A Europa controla equipamentos essenciais. A Coreia do Sul lidera em memória. A China possui mercado, capacidade industrial e acesso a minerais estratégicos.



O que acontece agora


O Brasil está distante da produção dos chips mais avançados, mas a disputa afeta preços, acesso à computação e soberania digital.


O país pode avançar em áreas como design de chips, sensores, semicondutores de potência, empacotamento, aplicações para agro, saúde, energia e defesa.


Também precisa investir em formação técnica, pesquisa, data centers e compras públicas. Importar servidores e contratar nuvens estrangeiras não cria autonomia tecnológica.


A guerra dos chips mostra que a inteligência artificial não é imaterial.


Ela depende de fábricas, energia, água, silício, memória, redes e conhecimento especializado. Quem não controla nenhuma parte dessa cadeia fica sujeito às decisões de quem controla.


A IA aparece como software. Seu poder nasce na fábrica.


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Atlas Siqueira escreve sobre tecnologia, política, infraestrutura digital e economia da inovação. Em O estopim Tech, analisa como decisões técnicas afetam poder, trabalho e soberania.

GPUs, memória, redes, nuvem e energia sustentam cada resposta de IA e concentram poder em poucas empresas e países.


Por Atlas Siqueira para O estopim Tech | 10 de julho de 2026



DataBank - Georgia Tech Data Center, Atlanta. Photo by Halkin Mason.
Servidores em data center que fornecem processamento para modelos de inteligência artificial | Foto: DataBank - Georgia Tech Data Center, Atlanta. Photo by Halkin Mason.

A infraestrutura de inteligência artificial fica escondida atrás de uma interface simples. O usuário escreve uma pergunta, espera alguns segundos e recebe uma resposta. Antes disso, porém, o pedido percorre servidores, chips especializados, memória, redes, bancos de dados e sistemas de segurança.


Modelos menores podem funcionar em celulares e computadores. Os grandes serviços de IA generativa, no entanto, dependem principalmente de data centers capazes de operar milhares de processadores em conjunto.


A primeira etapa é o treinamento. Nela, o modelo processa grandes conjuntos de dados e ajusta seus parâmetros para aprender relações entre palavras, imagens, sons ou outras informações.


Esse trabalho é dividido entre GPUs, TPUs e outros aceleradores. As TPUs, por exemplo, são circuitos desenvolvidos pelo Google especificamente para cargas como treinamento, inferência e aprendizado por reforço.


Depois vem a inferência. É o momento em que o modelo já treinado recebe uma solicitação e calcula a resposta. Uma consulta individual costuma exigir menos processamento que o treinamento, mas milhões de usuários transformam a inferência em uma operação contínua.


Os processadores precisam acessar dados com rapidez. Por isso, servidores de IA usam memória de alta largura de banda, conhecida como HBM, instalada perto dos aceleradores.


Também é necessário conectar vários chips. Tecnologias como NVLink e redes de alta velocidade permitem que as GPUs troquem informações e funcionem como um sistema maior. Quando a comunicação é lenta, os processadores ficam esperando dados e parte do desempenho é desperdiçada.


A infraestrutura ainda inclui armazenamento, processadores convencionais, fontes de energia, sistemas de refrigeração e programas que distribuem o trabalho entre as máquinas.


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Quando uma pessoa envia uma pergunta, o aplicativo geralmente encaminha o pedido para uma API. O backend identifica o usuário, aplica limites de uso, verifica regras de segurança e direciona a solicitação para um servidor disponível.


O modelo transforma o texto em unidades chamadas tokens, realiza os cálculos e gera a resposta gradualmente. Outros sistemas podem consultar documentos, executar buscas, guardar o histórico ou filtrar conteúdo antes que o resultado volte à tela.


Isso significa que a qualidade de um serviço não depende apenas do modelo. Latência, estabilidade, privacidade e preço também são definidos pela infraestrutura ao redor dele.


O crescimento da IA fortaleceu empresas que controlam chips, nuvem e redes. No trimestre encerrado em abril de 2026, a NVIDIA registrou US$ 75,2 bilhões em receita de data centers, avanço anual de 92%. O resultado ajuda a dimensionar quanto dinheiro está sendo transferido para a camada física da IA.


Google, Amazon e Microsoft também desenvolvem processadores próprios e oferecem capacidade computacional em suas nuvens. Essa verticalização reduz custos internos, mas aumenta a dependência de poucas plataformas para startups, universidades e empresas menores.


Data centers precisam de fornecimento elétrico contínuo e refrigeração para retirar o calor produzido pelos servidores.


Segundo a Agência Internacional de Energia, o consumo de eletricidade dos data centers cresceu 17% em 2025. A entidade estima que esse consumo poderá dobrar até 2030, mesmo com a melhora da eficiência dos equipamentos.


O risco é que ganhos de eficiência sejam superados pela expansão do uso. Modelos mais econômicos podem reduzir o custo de cada resposta, mas também estimular a criação de mais serviços, agentes e aplicações automatizadas.


O Brasil tem uma matriz elétrica com participação elevada de fontes renováveis, o que pode favorecer data centers de menor emissão. Há, porém, gargalos de conectividade de longa distância, mão de obra especializada e dependência de equipamentos importados, segundo análise do BNDES.


Construir soberania em IA não significa apenas instalar servidores. O país precisa formar profissionais, ampliar centros de pesquisa, proteger dados estratégicos e desenvolver capacidade para operar, auditar e adaptar modelos e infraestrutura.


Sem isso, empresas e órgãos públicos continuarão dependendo de chips, nuvens e decisões tomadas fora do país.


A infraestrutura define quanto um serviço custa, quanto demora para responder e onde os dados são processados.


Ela também determina o impacto de uma falha. Quando um provedor de nuvem, uma rede ou um fornecedor de chips enfrenta problemas, diversos aplicativos aparentemente independentes podem parar ao mesmo tempo.


A IA parece software. Por trás da tela, ela é também indústria, energia, logística e poder econômico.


O que acontece agora


Fabricantes e empresas de nuvem estão criando chips diferentes para treinamento e inferência. Em 2026, o Google anunciou sua oitava geração de TPUs, enquanto a NVIDIA ampliou sua aposta em sistemas conectados e refrigerados a líquido.


A disputa deixa de ser apenas por modelos maiores. O novo objetivo é produzir mais respostas, com menor custo energético e usando menos capacidade de memória.


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Atlas Siqueira escreve sobre tecnologia, política, infraestrutura digital e economia da inovação. Em O estopim Tech, analisa como decisões técnicas afetam direitos, trabalho e soberania.

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