A defesa quer sua IA dentro de casa

Em julho de 2025, o Chief Digital and AI Office do Pentágono fechou contratos com teto de 200 milhões de dólares cada com a Anthropic, o Google, a OpenAI e a xAI, para criar fluxos de trabalho agênticos em todas as suas áreas de missão. Em dezembro, lançou o GenAI.mil, com o Gemini for Government, do Google, como primeiro modelo, para cerca de três milhões de civis e militares. O Google declarou que os dados do departamento na plataforma nunca são usados para treinar seus modelos públicos.

Em um ano, a defesa passou dos experimentos às compras. A pergunta mais difícil acabou não sendo qual modelo é o melhor, mas de quem são as regras que valem quando o modelo já está dentro da missão.

Uma disputa sobre quem decide

A Anthropic havia se recusado a permitir que seus modelos fossem usados para vigilância doméstica em massa ou para armas totalmente autônomas. O Pentágono queria o uso para todos os fins legais. Em 27 de fevereiro de 2026, um prazo terminou sem acordo. O presidente Trump ordenou que as agências federais deixassem de usar os produtos da Anthropic, com seis meses para eliminá-los, e o secretário de Defesa, Pete Hegseth, escreveu que nenhum contratado, fornecedor ou parceiro que faça negócios com as Forças Armadas dos EUA pode manter qualquer atividade comercial com a Anthropic.

Em março, o Pentágono designou formalmente a Anthropic como um risco para a cadeia de suprimentos, o que obriga as empresas que trabalham com ele a certificar que não usam os modelos da Anthropic. O TechCrunch observou que esse tipo de designação costuma ser reservado a adversários estrangeiros. No mesmo dia em que o prazo terminou, a OpenAI anunciou um acordo para rodar seus modelos nas redes classificadas do Pentágono, com salvaguardas próprias. Segundo o Axios, eles rodariam apenas na nuvem, não na borda.

Os tribunais se dividiram. Em agosto, um juiz federal na Califórnia classificou a designação como retaliação ilegal. Em 25 de setembro, o tribunal de apelação em Washington manteve uma designação paralela, baseada em outra lei, por dois votos a um. Não julgamos o mérito aqui. A lição para todos os demais é mais simples: um modelo que roda no prédio de outra pessoa vem com as condições de outra pessoa, e uma única decisão em uma capital pode atingir todos os fornecedores de uma só vez.

A Europa constrói dentro de casa

Os ministérios europeus estão escolhendo outro formato. Em janeiro, o ministério das Forças Armadas da França oficializou um acordo-quadro com a Mistral AI, conduzido por sua agência de IA para a defesa, a AMIAD, para implantar os modelos e as soluções da Mistral na infraestrutura do próprio ministério. O ministério disse que sua ferramenta é treinada na linguagem das próprias Forças Armadas.

O Exército francês vai além. Em junho, seu subchefe do Estado-Maior, o general Patrick Justel, apresentou o Arcadia, um sistema de comando de campo de batalha construído com a Mistral AI, a Safran.AI, a Thales e a Airbus, como a resposta da França ao Maven Smart System, da Palantir, que a OTAN comprou em 2025 em uma aquisição que levou seis meses. O Arcadia foi pensado para ser descentralizado: os postos de comando se conectam a servidores instalados em campo e, se as conexões caem, as partes restantes continuam funcionando por conta própria.

Na Alemanha, a BWI, empresa de TI da Bundeswehr, opera desde abril de 2026 uma plataforma de IA própria, com nove modelos em 27 GPUs distribuídas em três data centers, segundo noticiou a Europäische Sicherheit und Technik em setembro. Os motivos apresentados foram a proteção de dados, a independência em relação a provedores de nuvem estrangeiros e as operações em campo sem rede.

A Suíça começa pela administração

A Suíça avança com mais discrição. Em 18 de setembro, o Conselho Federal tomou conhecimento de um plano repriorizado para a IA na administração federal. Seis de oito medidas continuam, entre elas um sistema próprio de IA generativa para todos os servidores federais. A administração contabiliza 116 projetos de IA em seus departamentos e cita como exemplo uma ferramenta de apoio à redação de textos confidenciais.

No lado da defesa, a agência de aquisições armasuisse e o domínio das ETH lançaram em outubro de 2025 um programa de pesquisa em segurança e defesa, com a IA entre suas tecnologias-chave.

Por que o modelo precisa estar dentro de casa

Os motivos se repetem nesses exemplos. Dados classificados não podem ir para uma nuvem pública. Algumas redes nunca tocam a internet. Uma unidade em campo perde a conexão justamente quando precisa de uma resposta. E um modelo que o fabricante pode alterar, restringir ou retirar é um risco para uma missão que precisa funcionar por anos.

Os fornecedores perceberam. Em agosto de 2025, o Google lançou o Gemini em disponibilidade geral na sua Distributed Cloud isolada da internet, dentro dos próprios data centers dos clientes. A direção é a mesma em toda parte: o modelo vai até os dados, e não o contrário.

O que não muda de lugar é a responsabilidade. Os princípios da OTAN para o uso responsável começam pela legalidade, pela responsabilidade e pela prestação de contas, e sua estratégia de IA revisada chama dados de qualidade de pré-requisito para sistemas seguros e confiáveis. Um modelo consegue organizar mil relatórios em uma hora. Uma pessoa ainda decide qual deles importa e assina pelo que vem depois.

O que isso significa para os fornecedores

A mesma lógica chega às empresas que fornecem para a defesa, a indústria aeroespacial e a infraestrutura crítica. Nos EUA, a regra contratual da Cybersecurity Maturity Model Certification entrou em vigor em 10 de novembro de 2025. Quando um contrato a exige, o Pentágono não pode adjudicá-lo a uma empresa que não atenda ao nível exigido, e os contratados principais precisam garantir o mesmo de seus subcontratados. A regra abrange sistemas que lidam com informações controladas e entra em vigor de forma gradual ao longo de três anos.

A Suíça tem a sua própria versão. A Lei de Segurança da Informação está em vigor desde 1º de janeiro de 2024, e as empresas que assumem contratos federais sensíveis do ponto de vista da segurança passam por um procedimento de segurança empresarial. Depois do vazamento de dados no fornecedor Xplain, a administração federal elaborou novas medidas voltadas aos fornecedores, entre elas auditorias e a exclusão documentada dos dados federais que eles mantêm.

Para uma empresa de engenharia, isso muda a pergunta sobre a IA. Seus desenhos, relatórios de testes e especificações fazem parte da segurança de outra pessoa, e o caso da Anthropic mostrou que a escolha de modelo de um fornecedor pode virar uma questão contratual da noite para o dia. Colar esses documentos em um assistente alugado muitas vezes nem é uma opção.

O que uma empresa pode fazer

Classifique o trabalho primeiro: o que pode ir para um modelo alugado sob condições corporativas, o que precisa ficar dentro de casa e o que nunca pode sair de uma rede fechada. Preserve o direito de trocar de modelo sem reconstruir tudo. Teste cada nova versão nas suas próprias tarefas antes de ela entrar no ar. E defina a pessoa que responde por isso.

Foi para esse trabalho que o Eigna foi criado. Desenvolvido pelo nosso parceiro Eigna Labs, ele dá a uma empresa um modelo privado e próprio, treinado nos seus arquivos, regras e linguagem, rodando na sua própria nuvem ou nos seus próprios servidores, e projetado para funcionar totalmente offline em redes fechadas. Ele é retreinado em etapas que só entram no ar quando se saem melhor nos testes. A crue foi uma das primeiras empresas a testá-lo e o usa no próprio trabalho, e o Twin, o cérebro de IA de uma empresa, roda no Eigna quando o trabalho se torna confidencial. O Eigna está em acesso antecipado. Se o trabalho é crítico, a arquitetura deve começar dentro de casa.