Rio Tinto e a corrida pelo cobre: o boom da IA obriga os EUA a acelerar a produção

A inteligência artificial muda não só o mercado de chips e serviços de nuvem, mas também o mapa mundial das matérias-primas. À medida que as empresas constroem novos data centers e ampliam os sistemas elétricos para suportar a carga da IA, o cobre se torna um dos materiais mais escassos e estratégicos. Para os EUA, isso é especialmente sensível: a produção interna do metal ficou estagnada por décadas, e a dependência de importações cresceu justamente quando a necessidade de uma infraestrutura energética confiável começou a acelerar com força.

O cobre é necessário em praticamente todas as camadas da infraestrutura de IA. Ele é usado em cabos, transformadores, sistemas de distribuição, sistemas de refrigeração, motores elétricos e equipamentos de rede. Quanto mais data centers entram em operação, maior a carga não só sobre os racks de servidores, mas também sobre linhas de transmissão, subestações e redes elétricas regionais.

Com isso, a demanda é empurrada por dois processos ao mesmo tempo: a expansão da capacidade de computação para treinar e executar modelos e a modernização paralela das redes elétricas, sem a qual todo esse crescimento simplesmente não poderia ser alimentado fisicamente. A IA não substitui o consumo de energia existente, mas se soma a ele, e por isso as exigências de capacidade e de reservas da rede crescem muito mais rápido do que antes.

O problema dos EUA é que a mineração de cobre dentro do país há muito tempo não cresce no ritmo que o novo ciclo industrial exigiria. O setor praticamente perdeu a inércia: a capacidade antiga não foi compensada por nova, e o início de grandes projetos foi adiado repetidamente. Nesse contexto, chama atenção o projeto Resolution, no Arizona, desenvolvido pela Rio Tinto.

Ele mostra duas coisas ao mesmo tempo. Primeiro, que o país ainda tem grandes recursos inexplorados. Segundo, que transformá-los em fornecimento real ao mercado é extremamente difícil.

Novas minas exigem anos de aprovações, avaliações ambientais, investimentos em infraestrutura e capital enorme. Mesmo quando um projeto parece promissor no papel, o caminho das licenças até a produção industrial pode levar anos e, às vezes, mais de uma década.

Os custos aumentam a pressão. O preço da construção, de equipamentos, de energia e de mão de obra sobe, e os prazos desses projetos ficam cada vez menos previsíveis. Para os investidores, isso significa risco maior; para a indústria, a possibilidade de que a oferta interna não acompanhe a demanda.

Além disso, a demanda por cobre na era da IA não pode simplesmente ser adiada: data centers, novas linhas de transmissão e usinas de geração estão sendo construídos agora, e um atraso no fornecimento de materiais rapidamente vira atraso de obra. Se os EUA não conseguirem ampliar com rapidez suficiente a mineração e o processamento de cobre, o mercado cobrirá o déficit com importações, em meio a uma concorrência global cada vez mais dura por matérias-primas.

O processamento é uma questão estratégica à parte. Mesmo que a produção interna cresça, o controle da cadeia de valor depende não só das minas, mas também da capacidade de beneficiamento, fundição e refino. Aqui a China tem posição forte: desempenha papel central no processamento global e pode influenciar o equilíbrio da oferta. Isso muda a própria natureza do debate: já não se trata apenas da rentabilidade de projetos de matérias-primas, mas de quem controla a infraestrutura crítica da nova onda tecnológica.

Como resultado, para os EUA a questão se resume a resiliência industrial, segurança energética e capacidade de construir infraestrutura rapidamente para uma nova onda de computação. A principal conclusão é que o boom da IA lança não só uma corrida de modelos, aceleradores e data centers, mas também uma corrida muito menos visível por materiais básicos. O cobre vira gargalo para as redes elétricas e a infraestrutura digital e, portanto, fator de competitividade nacional.

Se quiserem manter o ritmo na economia da IA, os EUA terão de resolver várias tarefas ao mesmo tempo: acelerar os processos de licenciamento, reduzir as barreiras ao investimento e reconstruir a própria cadeia produtiva. Caso contrário, o recurso-chave da era da inteligência artificial continuará controlado por fornecedores externos, e o ritmo de desenvolvimento do setor de IA passará a depender não só de chips e modelos, mas também da rapidez com que o país consegue extrair e processar metal.