China resgata antiga tecnologia analógica e pode revolucionar a internet.

Em vez de avançarem apenas em velocidade, os chips digitais também vêm ficando mais sedentos por energia. Centros de dados devoram a produção de usinas inteiras, e modelos de IA já rodam quase só em instalações especializadas. É justamente nesse cenário que a China está resgatando uma técnica dos anos 1970 - o processamento analógico de sinais em silício - que, segundo estudos recentes, pode consumir até 200 vezes menos energia do que a tecnologia digital tradicional.

O que a China está ressuscitando: computadores analógicos em nova versão

Nas décadas de 1970 e 1980, engenheiros testaram os chamados computadores analógicos. Em vez de trabalhar com zeros e uns, eles recorriam a tensões, correntes ou intensidades de luz para resolver equações. Durante muito tempo, essa ideia foi tratada como coisa do passado, superada pelos microprocessadores e pela revolução dos computadores pessoais.

Agora, o princípio está voltando - só que em uma forma muito mais refinada. Grupos de pesquisa chineses e startups estão desenvolvendo chips dedicados que executam operações centrais de cálculo não mais de maneira digital, mas por meio de efeitos físicos: resistores, capacitores, amplificadores e elementos ópticos passam a fazer o trabalho que, em outro cenário, exigiria milhões de comutações de transistores.

O centro da proposta é fazer a física “trabalhar” - e não realizar trilhões de comutações digitais.

É exatamente isso que derruba o consumo de energia de forma tão acentuada. Toda operação digital precisa de uma mudança clara de tensão. Já os circuitos analógicos exploram variações contínuas, que demandam muito menos energia.

Até 200 vezes menos energia do que chips clássicos

Vários protótipos apresentados na China miram tarefas que hoje ficam sobretudo nas mãos das unidades de processamento gráfico, as GPU: análise de imagens, processamento de linguagem e reconhecimento de padrões. Esses tipos de carga alimentam a expansão da IA generativa - e também elevam os custos de eletricidade a níveis extremos.

Os chips analógicos de IA prometem uma mudança radical nesse ponto:

• redução de até 200 vezes no consumo de energia em determinadas operações de cálculo
• muito menos calor gerado, o que facilita a refrigeração em centros de dados
• maior densidade de processamento por área de chip, já que menos circuitos digitais de controle são necessários

Esses números valem apenas para tarefas específicas, sobretudo operações matriciais e convoluções, mas é justamente nelas que se baseia boa parte das redes de IA. Para quem administra centros de dados, até economias de 10 ou 20 vezes já representariam uma pequena revolução.

Por que agora? IA, custos e pressão climática

Na China, a fome energética da economia digital está crescendo rapidamente. Grandes provedores de serviços em nuvem constroem um centro de dados atrás do outro, e muitos deles são dedicados quase exclusivamente a aplicações de IA. Ao mesmo tempo, Pequim mantém metas climáticas ambiciosas, quer tornar o uso de eletricidade mais eficiente e reduzir a dependência de tecnologias norte-americanas de semicondutores.

A tecnologia analógica retomada resolve vários problemas ao mesmo tempo:

• Menor gasto de energia para chatbots, tradução, serviços de imagem e vídeo.
• Menor dependência de importações de GPU de alto desempenho vindas do Ocidente.
• Nova oportunidade de exportação para chips especializados chineses, caso a técnica chegue à maturidade comercial.

No plano político, a abordagem se encaixa perfeitamente na estratégia de ganhar mais autonomia em tecnologias estratégicas. No campo tecnológico, a China entra em uma área que, por muito tempo, foi tratada por grandes empresas ocidentais como algo periférico.

Como funcionam os chips de IA analógicos

Na prática, os desenvolvedores combinam microeletrônica convencional com núcleos de cálculo analógicos. A lógica de controle, o acesso à memória e as interfaces continuam digitais. Só a parte matemática em si - normalmente milhões de multiplicações e somas simples - é deslocada para um bloco analógico.

Um esquema funcional simplificado:

Etapa	Chip de IA digital	Chip de IA analógico
1. Carregar dados	Valores binários em células de memória	Digital, de forma parecida com a atual
2. Calcular	Centenas de milhares de operações de transistores por matriz	Tensões ou correntes representam a matriz diretamente
3. Resultado	Número binário exato	Sinal analógico, depois digitalizado

A maior diferença é que os circuitos analógicos não entregam um resultado perfeito e “limpo”, mas apenas uma aproximação. Em muitas aplicações de IA, essa precisão já é suficiente. As redes neurais toleram ruído e pequenos erros de forma surpreendentemente boa.

Para a IA, o que importa é o melhor resultado - e não a última casa decimal.

Onde a tecnologia encontra limites

Mesmo com a eficiência impressionante, existem obstáculos bem claros:

• Maior sensibilidade a erros: temperatura, envelhecimento e tolerâncias de fabricação afetam os circuitos analógicos de forma mais intensa.
• Desenvolvimento complexo: os engenheiros precisam integrar de perto eletrônica, matemática e modelos de IA.
• Produção em massa difícil: levar alta precisão de maneira uniforme a bilhões de chips é um desafio enorme.

Por isso, quase ninguém vê os computadores analógicos como substitutos dos processadores tradicionais de um computador pessoal usado no dia a dia. O maior potencial está em tarefas bem delimitadas: reconhecimento de imagens em câmeras, fusão de sensores em automóveis, processamento de linguagem em smartphones ou aceleradores de IA ultrarrápidos em centros de dados.

O ecossistema de pesquisa da China: universidades, startups e programas estatais

Várias universidades e institutos chineses trabalham simultaneamente em chips analógicos de IA. Em muitos casos, isso ocorre em parceria estreita com empresas jovens que devem levar os protótipos até a fase comercial. Reportagens citam, por exemplo, projetos em que circuitos analógicos são integrados diretamente às células de memória para executar operações de cálculo “na memória”.

Essas abordagens de “computação na memória” não apenas reduzem o gasto de energia, como também evitam um dos maiores gargalos dos chips modernos: o vai e vem constante de dados entre a memória e a unidade de processamento. O Estado apoia esses projetos porque eles se alinham à estratégia de montar ecossistemas próprios de semicondutores.

Corrida com os Estados Unidos e a Europa

Nos Estados Unidos e na Europa também há equipes pesquisando chips analógicos e neuromórficos. A diferença é que a China está avançando de maneira mais agressiva em direção à aplicação prática. Enquanto muitos projetos ocidentais permanecem em laboratório, agentes chineses já miram nichos como câmeras de vigilância com IA integrada, redes industriais de sensores e sistemas de gestão de energia.

Para os fabricantes ocidentais, isso cria pressão. Se empresas chinesas colocarem no mercado, em grande volume, blocos de IA potentes e extremamente econômicos em energia, preços e padrões podem mudar - de forma parecida com o que aconteceu antes com a energia solar e com as baterias.

O que isso pode significar para usuários e empresas

Para o usuário final, a tecnologia provavelmente ficará invisível num primeiro momento. Serviços de streaming, redes sociais e chatbots simplesmente vão operar “mais rápido e com menos gasto” nos bastidores. O assunto ganha importância quando esses blocos analógicos começam a entrar em aparelhos de uso cotidiano.

Exemplos possíveis:

• Smartphones que executam funções de IA localmente, sem drenar a bateria.
• Óculos ou dispositivos vestíveis que analisam o ambiente em tempo real.
• Aparelhos de casa inteligente que funcionam sem depender o tempo todo da nuvem.

Para as empresas, o que mais pesa é custo e disponibilidade. Quem hoje opera modelos grandes de IA costuma depender de poucos fabricantes de GPU. Qualquer alívio trazido por aceleradores alternativos - sejam analógicos, ópticos ou neuromórficos - pode diminuir essa dependência.

As oportunidades e os riscos dessa volta da tecnologia analógica

A nova onda de chips analógicos traz vantagens evidentes:

• consumo de energia drasticamente menor em determinadas tarefas de IA
• geração de calor mais baixa e, portanto, refrigeração mais simples
• mais capacidade de processamento diretamente na borda da rede, como em câmeras ou automóveis

Ao mesmo tempo, surgem riscos e perguntas novos. Quem aposta fortemente em chips analógicos proprietários fica muito preso a um fabricante específico. A programação desses sistemas difere do desenvolvimento de software convencional, o que exige profissionais e ferramentas novos. Os aspectos de segurança ainda são pouco explorados: como sistemas de IA analógicos reagem a manipulações ou a ruído inserido de propósito?

Também existe a dimensão geopolítica. Se fornecedores chineses conseguirem escalar a tecnologia rapidamente, podem assumir uma posição de liderança global em IA eficiente em energia. Nessa hipótese, órgãos reguladores da Europa e da América do Norte teriam de lidar com hardware desenvolvido e produzido fora de sua área direta de influência.

Para quem lê sobre o tema, vale entender melhor os termos que aparecem cada vez mais nesse debate. “Processamento analógico de sinais” se refere a qualquer operação em que grandezas contínuas - tensões, correntes, luz - carregam diretamente a informação. “Neuromórfico” descreve arquiteturas de chips inspiradas de forma livre em neurônios biológicos, muitas vezes também com elementos analógicos. Já “computação na memória” significa realizar operações exatamente onde os dados ficam armazenados, em vez de ficar transferindo tudo o tempo todo.

Ainda não está claro se a tecnologia analógica ressuscitada vai de fato virar um novo padrão. O que parece certo é que, enquanto o desempenho da IA crescer mais rápido do que a energia disponível, qualquer solução capaz de trabalhar com uma fração do consumo continuará chamando atenção - sobretudo quando um ator como a China decide empurrá-la com força total.