Rússia libera copyright para treinar IA e obriga modelo estatal

Enquanto o Ocidente discute processos de copyright caso a caso, a Rússia decidiu resolver a questão por decreto. Em 18 de julho de 2026, o Conselho da Federação aprovou uma lei-quadro de inteligência artificial que entra em vigor em 1 de setembro e faz algo que nenhuma jurisdição ocidental ousou: declara que usar obra protegida para treinar rede neural não constitui violação de direitos autorais, desde que o desenvolvedor tenha obtido acesso lícito ao material. É o tipo de movimento que quase não chega à mídia brasileira e que revela uma aposta clara: a de que velocidade legal pode compensar o silício que as sanções negam.

O porto seguro que a Europa não vai igualar

O coração da lei é a cláusula de copyright. Segundo o relatório da agência estatal TASS reproduzido pela Big News Network, usar obras protegidas para extração, comparação, classificação e detecção de padrão com IA deixa de ser infração, e desenvolvedores podem treinar redes neurais sob as mesmas condições. Não há opt-out para o autor. Não há teste de uso justo. Se o acesso foi lícito, uma expressão cujos limites os tribunais russos ainda vão desenhar, o treino é legal.

O contraste com a União Europeia é gritante. O AI Act europeu, em vigor desde 2025, obriga provedores de IA de propósito geral a respeitar a exceção de mineração de texto e dados da diretiva de copyright de 2019, que permite ao detentor de direitos escolher ficar de fora. Nos Estados Unidos não há nem exceção estatutária: treinar em obra protegida é brigado caso a caso sob a doutrina de uso justo, com os tribunais divididos. A Rússia eliminou essa incerteza para as firmas domésticas. É uma escolha de política industrial disfarçada de lei de propriedade intelectual.

O poder de obrigar o modelo soberano

A lei não para no copyright. Ela dá ao governo autoridade para especificar os casos em que apenas modelos soberanos ou nacionais podem ser usados. O cliente-alvo já está definido: o próprio Estado russo. A administração pública vira mercado cativo para quem construir modelo doméstico, e isso tem nome e sobrenome. Sberbank e Yandex, que já operam os modelos GigaChat e YandexGPT, foram citados nas instruções de Vladimir Putin como parceiros-chave. O porto seguro de copyright tira o risco de litígio interno, e a cláusula de soberania direciona a compra pública para os produtos deles.

Isso segue um padrão já visto na legislação digital russa. A lei da internet soberana de 2019 e a lei de retenção de dados de 2016 foram fechando o ciberespaço do país sob a bandeira da soberania. A lei de IA é o próximo instrumento lógico dessa sequência, agora aplicado à camada de modelo.

O teto de 65 nanômetros

Nada disso importa se não houver silício para rodar os modelos. E aqui a aposta encontra seu limite duro. A fabricação doméstica de chip opera em tecnologia de 65 nanômetros, cerca de 15 anos atrás da fronteira, segundo análise do Carnegie Endowment. As duas principais desenhistas de processador do país, MCST e Baikal, perderam acesso às fundições da TSMC depois de 2022, e a licença de arquitetura ARM da Baikal foi suspensa por sanções britânicas.

A importação migrou quase inteira para a China. Mais de 80% dos semicondutores que a Rússia importa vêm de lá, segundo estudo do AEI assinado por Chris Miller, mas são chips mais velhos, de menor grau, com defeito relatado de até 40% pelo Tesouro americano, e comprados por cerca do dobro do preço pré-guerra. O plano russo de data centers até 2030, amarrado a usinas nucleares, é a tentativa de compensar isso com energia barata. É a única vantagem real do país em compute intensivo, e ainda assim não resolve a falta de GPU de ponta.

A geopolitica da soberania e o Brasil na mesa

A corrida legislativa russa não pode ser lida isolada. Em 16 de julho, dois dias antes da votação, a China lançou em Xangai a Organização de Cooperação em IA Mundial, a WAICO, um corpo de 29 países que inclui Rússia, Indonésia, África do Sul, Paquistão e o Brasil, segundo a Al Jazeera. Xi Jinping usou a Conferência Mundial de IA para pregar contra o que chamou de exagero do conceito de segurança nacional na área, um recado direto aos controles de exportação americanos.

Ou seja: o Brasil está dentro do bloco que discute IA soberana e infraestrutura de compute compartilhada. Isso muda o tom da conversa por aqui. Já falamos do controle chinês sobre a exportação de pesos abertos e do GigaChat russo oferecido ao Sul Global, e a lei de agora é a peça jurídica que faltava nesse tabuleiro.

O que isso muda para a operação por aqui

Para quem coloca IA em produção no Brasil, três leituras práticas saltam desse caso.

A primeira é sobre proveniência de dados. Um modelo treinado sob regime de copyright permissivo carrega um perfil de risco diferente de um modelo treinado sob regras europeias. Se a sua operação depende de um modelo estrangeiro, a origem legal dos dados de treino deixa de ser detalhe acadêmico e vira questão de compliance e de contrato. Vale perguntar ao fornecedor, e vale registrar a resposta.

A segunda é que permissividade legal não vence compute. A Rússia mostra que dá para remover toda a fricção jurídica e ainda assim ficar preso ao gargalo de hardware. Para uma empresa, a lição espelhada é simples: atalho de processo não substitui a base técnica. Acelerar a papelada de um projeto de IA sem resolver dado, avaliação e infraestrutura só produz um modelo ruim mais rápido.

A terceira é sobre dependência. A tese russa de mercado estatal cativo é o oposto do que uma operação enxuta quer. A saída realista não é construir tudo em casa, é reduzir o custo de troca com uma camada de abstração entre a aplicação e o modelo, para não ficar refém de um único fornecedor nem de uma única jurisdição. Autonomia, aqui, é poder trocar o motor sem reescrever o produto.

O sinal de fundo é que a régua da IA está sendo redesenhada por política, não só por pesquisa. Um bloco de 29 países, com o Brasil dentro, começou a tratar modelo e compute como questão de soberania. Não é preciso concordar com o modelo russo para tirar a lição: quem opera IA precisa saber de onde vem o modelo que usa, sob quais regras ele foi treinado e o quanto depende de um só fornecedor.

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