A janela que se fecha: por que governos precisam construir novos hubs antes que a IA reconcentre a inovação

Durante boa parte da década passada, os relatórios sobre ecossistemas de startups contaram uma história de dispersão. Ainda havia uma hierarquia clara, com o Vale do Silício muito à frente e um pequeno grupo de cidades logo atrás. Mesmo assim, o mapa parecia mais aberto a cada edição. Berlim, Bengaluru, Shenzhen, Toronto, Lagos e São Paulo subiam no ranking, fundos locais ganhavam escala e fundadores que haviam vendido suas empresas reinvestiam o capital e a experiência em novas companhias na própria cidade.¹

Os números confirmam esse movimento. Entre as edições de 2020 e 2024 do Global Startup Ecosystem Report (GSER), da Startup Genome, a participação dos 20 maiores ecossistemas no valor global caiu de 75,4% para 69,7%. A fatia do Top 10 recuou de 63,8% para 58%. A do Vale do Silício passou de 27,3% para 24,5%.¹ A literatura acadêmica chama o fenômeno de difusão regional. Até 2023, ele parecia uma tendência de mão única, sustentada por conectividade global, instituições mais maduras e capital mais disposto a circular.

Essa premissa não se sustenta mais. A edição de outubro da newsletter The Ecosystem Brief, assinada por Marc Penzel, fundador e presidente da Startup Genome, mostra que em dois anos a concentração voltou ao ponto de partida.¹ O argumento deste texto parte desse dado. Para países fora dos polos pioneiros, financiar a formação de novos hubs deixou de ser política acessória de inovação. Passou a ser condição para que o país tenha participação no valor gerado pela tecnologia que está reorganizando a economia.

A reversão em números

No GSER 2026, publicado em junho, o Top 20 voltou a concentrar 75,4% do valor global de ecossistemas, o mesmo patamar de 2020. O Top 10 chegou a 64,4%, acima do nível de 2020, e o Vale do Silício subiu para 28,3%.¹ O relatório informa ainda que o valor do ecossistema do Vale passou de US$ 3 trilhões, quase três vezes o do segundo colocado.²

Segundo a Startup Genome, a causa principal é a inteligência artificial. O valor dos ecossistemas de startups nativas de IA passou de US$ 1 trilhão em 2025, com alta de 507% desde 2020, ritmo cerca de doze vezes maior que o do restante do setor de tecnologia. A América do Norte recebeu 78% do venture capital global destinado a startups nativas de IA entre o segundo semestre de 2023 e 2025. Nesse período, os Estados Unidos criaram 43,2% de todas as startups do segmento. O Reino Unido, segundo colocado, criou 9%.¹

Esses números mostram mais do que liderança. A tecnologia que mais cresce em valor está se concentrando de forma mais intensa que as anteriores, e no momento em que as cadeias de valor estão sendo redesenhadas.

As cinco leis de Lerner

Para explicar por que a concentração tende a persistir, a newsletter recorre a Josh Lerner, professor da Harvard Business School que estuda há décadas a geografia da inovação. Segundo o texto, Lerner observa um padrão recorrente nas tecnologias de fronteira, que pode ser resumido em cinco regularidades:¹

1. A tecnologia nasce concentrada. O trabalho de fronteira se instala onde já existem capital, talento e conhecimento técnico de fronteira.
2. A expansão geográfica é lenta. As vagas ligadas à nova tecnologia demoram a aparecer em outras regiões.
3. A qualificação média cai com o tempo, mas com atraso. Primeiro a tecnologia chega a novas regiões. Só depois surgem funções menos especializadas.
4. O uso se espalha mais rápido que a criação. As funções que aplicam a tecnologia se difundem antes das funções que a desenvolvem.
5. A vantagem dos pioneiros dura décadas. O polo que concentra primeiro as funções de alta qualificação tende a mantê-las por 30 anos ou mais.

A quarta e a quinta leis são as mais relevantes para quem formula política pública fora dos grandes centros. A IA vai chegar ao Brasil de qualquer forma, por meio de assinaturas, APIs e ferramentas embutidas em softwares que as empresas já usam. O que não chega espontaneamente é a parte da cadeia que acumula valor: pesquisa, desenvolvimento de modelos, engenharia de fronteira e a propriedade das empresas que fazem esse trabalho. A newsletter chama essa diferença de difusão do uso e difusão da criação.¹

O risco para quem está fora dos grandes polos não é deixar de adotar a IA. É se tornar um usuário muito produtivo de uma tecnologia cujos ativos mais valiosos pertencem a empresas de outros países.

Quem fica com o ganho

A esse diagnóstico geográfico se soma uma questão distributiva. Daron Acemoglu, do MIT, argumenta que mesmo quando a IA aumenta a produtividade, os ganhos podem ficar mais com o capital do que com o trabalho.⁸ Se a criação permanece concentrada em poucos lugares, como prevê Lerner, e o uso se espalha rapidamente pelo mundo, como acontece com serviços digitais, o resultado provável é assimétrico. Os benefícios ficam com os donos do capital em poucas cidades, enquanto custos como a substituição de postos de trabalho se distribuem amplamente.¹

Em revoluções tecnológicas anteriores, perdas em uma região costumavam ser compensadas por ganhos em outras dentro do mesmo país. A eletrificação acabou com ofícios, mas criou fábricas, empregos e receita tributária no próprio território. Com a IA, a Startup Genome alerta que esse mecanismo nacional de compensação pode não se repetir. Os empregos eliminados seriam locais, enquanto a receita das empresas que vendem a tecnologia ficaria no exterior.¹ Para um país de renda média como o Brasil, essa é a questão central da política industrial nos próximos anos.

Orçamentos que não acompanham a mudança

A newsletter aponta um fator menos visível: os orçamentos públicos mudam muito mais devagar que a tecnologia. Em uma consulta da Startup Genome a líderes de ecossistemas, 54% dos que informaram um número disseram destinar menos de 5% do orçamento de 2026 a políticas novas voltadas à IA. Em média, 62% dos orçamentos foram simplesmente repetidos do ano anterior.¹

A recomendação da organização é rever o orçamento a partir do zero. O primeiro passo seria identificar as capacidades que determinam onde a IA é criada: talento empreendedor, comunidades técnicas especializadas, programas de fronteira, capital de estágio inicial e caminhos para levar pesquisa ao mercado. O segundo seria perguntar quais gastos atuais ainda se justificam.¹ Em 2025, JF Gauthier, fundador e CEO da Startup Genome, já sugeria uma regra prática: reservar ao menos 25% do orçamento público de IA para formar um ecossistema local de startups nativas, em vez de gastar tudo com infraestrutura e com a compra de soluções americanas e chinesas.¹⁰ A lógica é que, se a mudança tecnológica é exponencial, ajustes orçamentários marginais produzem uma resposta proporcionalmente pequena.

O Brasil no mapa: liderança regional e perda de posições

São Paulo segue como o principal ecossistema da América Latina. Em 2025, o Brasil recebeu US$ 2,03 bilhões em venture capital, distribuídos em 363 rodadas, o que corresponde a 52,9% do financiamento da região. A maior parte foi para a capital paulista.³ No ranking global, porém, a cidade vem perdendo posições. Estava em 26º lugar no GSER 2023⁵ e aparece em 37º no GSER 2026.³

A avaliação feita pelo Sebrae em parceria com a Startup Genome, que analisou São Paulo, Florianópolis e Recife, ajuda a entender a queda. O estudo afirma que o recuo não se deve à falta de atividade. São Paulo tem muitas startups e uma rede de contatos eficiente nos estágios iniciais, mas falha em coordenar iniciativas, tem dificuldade para levar empresas da fase semente à Série A e ainda tem uma cultura de equity pouco desenvolvida. Enquanto outros polos avançam com estratégias coordenadas e foco internacional desde o início, o ecossistema paulista continua muito voltado ao mercado doméstico e pouco articulado.⁴

No governo federal, o principal instrumento é o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA), lançado em 2024 com previsão de R$ 23 bilhões até 2028.⁶ O desenho dá peso à inovação empresarial: cerca de 60% dos recursos estão no eixo que inclui apoio e aceleração de startups especializadas em IA e retenção de talentos.⁷ Uma parte relevante do plano, porém, vai para infraestrutura. Só o novo supercomputador do Laboratório Nacional de Computação Científica tem R$ 1,8 bilhão previstos.⁹ Infraestrutura é necessária, e um país sem capacidade computacional própria depende de terceiros. Mas pelos critérios de Lerner e da Startup Genome, a pergunta que define o resultado é outra: quanto desse dinheiro chega de fato a fundadores, pesquisadores que querem empreender, fundos de estágio inicial e comunidades técnicas fora do eixo Rio-São Paulo, na forma de capital de risco e não apenas de crédito.

O que uma política de hubs pode fazer

Construir hubs não equivale a inaugurar prédios com o nome de parque tecnológico. A experiência internacional e a própria trajetória brasileira indicam pelo menos quatro frentes de ação.

A primeira é tratar talento como infraestrutura. Bolsas para manter pesquisadores de IA no país, regras de propriedade intelectual que permitam a docentes criar empresas e programas que aproximem engenheiros experientes de laboratórios universitários têm efeito mais duradouro que qualquer equipamento.

A segunda é oferecer capital de risco no estágio em que o mercado não oferece. O gargalo identificado em São Paulo está na passagem da fase semente para a Série A.⁴ É nesse ponto que fundos com participação pública, operando com gestores privados e critérios de mercado, fazem diferença. Linhas de crédito, por mais amplas que sejam, não substituem esse tipo de capital.

A terceira é usar as compras públicas. O Marco Legal das Startups criou o contrato público para solução inovadora, que permite ao Estado contratar o teste de soluções ainda não disponíveis no mercado.¹¹ Saúde, agro, gestão tributária e segurança pública geram dados e problemas em escala nacional. Usar o poder de compra do Estado para criar demanda por IA desenvolvida no país é uma política industrial de baixo custo relativo.

A quarta é distribuir a rede pelo território. Recife, com o Porto Digital, e Florianópolis mostram que existem polos fora de São Paulo com densidade técnica real.⁴ Uma estratégia que trate esses polos como uma rede, com especializações complementares, aumenta as chances do país de capturar parte da criação. Apostar apenas na capital paulista concentra o risco.

O prazo é curto

Nada disso significa que a geografia da IA já esteja definida. A década passada mostrou que o mapa da inovação pode se ampliar quando há capital, talento e instituições funcionando em conjunto. Mas se as regularidades descritas por Lerner valerem também para a IA, o período em que ainda é possível mudar a distribuição é mais curto do que a maioria dos governos supõe, e a vantagem obtida agora tende a durar uma geração.¹

Para o Brasil, isso exige uma mudança de critério. Medir quantas empresas adotaram IA é insuficiente. O indicador que importa é quantas empresas brasileiras criam IA, quantos pesquisadores permanecem no país e quanto do valor gerado fica aqui. Essas metas dependem de escolhas orçamentárias, incluindo a decisão de retirar recursos de programas pensados para a fase anterior da tecnologia. O custo de não decidir também é alto, só que menos visível.

Este artigo tem como ponto de partida a edição de 7 de outubro de 2026 da newsletter The Ecosystem Brief, da Startup Genome ("The reemerging concentration problem"), que foi usada como referência e não traduzida. Os dados sobre o Brasil e a análise são de responsabilidade de O Tecido.