89% dos pesquisadores de IA pararam de vir para a América

Principais conclusões

• 89% menos investigadores de IA estão a mudar-se para os EUA em comparação com 2017, com um colapso de 80% apenas no ano mais recente, o mesmo ano em que a taxa de $100K entrou em vigor
• Os EUA gastam mais que a China na proporção de 23 para 1 em IA ($285,9 mil milhões vs. $12,4 mil milhões em 2025), mas a diferença de desempenho entre os seus melhores modelos diminuiu para apenas 2,7 pontos percentuais
• Uma “taxa de integridade de visto” H-1B de $100.000 imposta em setembro de 2025 desencadeou uma queda de 34-50% nos registros da Amazon, Meta e Google, enquanto as empresas FAANG criaram 33.000 empregos na Índia.
• Para cada visto H-1B rejeitado, as empresas dos EUA contratam de 0,4 a 0,9 trabalhadores no exterior, acelerando a terceirização da capacidade exata de P&D que a política afirma proteger

O tapete de boas-vindas de $100.000

Em 19 de setembro de 2025, a administração Trump assinou uma proclamação presidencial impondo uma “taxa de integridade de visto” de 100.000 dólares a cada nova petição de visto H-1B apresentada no exterior. O custo anterior era de 2.000 a 5.000 dólares por petição, um aumento de 20 a 50 vezes durante a noite. A taxa entrou em vigor dois dias depois, em 21 de setembro.

O secretário do Comércio, Howard Lutnick, expôs a lógica de forma clara: “Precisamos de uma pessoa que valha 100 mil dólares por ano para o governo ou deve voltar para casa e contratar um americano?”

Sete meses depois, o Instituto de IA Centrado no Ser Humano de Stanford divulgou seu Relatório de Índice de IA de 2026 e respondeu à sua pergunta com dados. O número de investigadores e programadores de IA que se mudam para os Estados Unidos caiu 89% desde 2017, com 80% desse colapso concentrado apenas no ano mais recente. A matemática implica que o declínio foi lento durante anos: uma erosão de cerca de 45% entre 2017 e o início de 2025, impulsionada pelo endurecimento das regras de vistos, pelas perturbações da COVID e pelo amadurecimento dos ecossistemas de IA no estrangeiro. Então algo acelerou. O ano em que a taxa de US$ 100 mil entrou em vigor foi o ano em que o pipeline quebrou.

Os EUA não perderam apenas um debate político. Ele incendiou US$ 285,9 bilhões em gastos com infraestrutura de IA ao afastar as pessoas que sabem como usá-la.

O Paradoxo em Três Números

O Stanford AI Index contém um paradoxo que deveria alarmar qualquer pessoa que se preocupe com a competitividade tecnológica americana.

$$\text{US AI Investment} = 23 \times \text{China AI Investment}$$

Em 2025, o investimento privado em IA dos EUA atingiu 285,9 mil milhões de dólares, mais de 23 vezes os 12,4 mil milhões de dólares da China. Os EUA produziram 50 modelos notáveis ​​de IA em 2025, em comparação com os 30 da China. Ainda tem 1.953 empresas de IA recentemente financiadas, mais de dez vezes o país mais próximo.

Mas qual é a diferença entre o melhor modelo americano de IA e o melhor modelo chinês de IA? 2,7 pontos percentuais.

Essa diferença era de 9,26% em Janeiro de 2024. Em alguns índices de referência, caiu para praticamente zero. No MMLU (Massive Multitask Language Understanding), a margem caiu de 17,5% para 0,3% entre 2023 e 2024. Os modelos chineses e americanos negociaram a posição superior várias vezes desde o início de 2025, com DeepSeek-R1 correspondendo brevemente ao principal modelo dos EUA.

Três números definem o paradoxo:

Os Estados Unidos estão gastando 23 vezes mais dinheiro para manter uma liderança que encolheu para 2,7%, enquanto o fluxo de talentos que construiu a liderança caiu 89%. Não é preciso ter um doutoramento em economia para perceber que esta equação não se equilibra.

O penhasco de contratação

A taxa de US$ 100 mil não atingiu o setor de maneira uniforme. Atingiu com mais força as empresas que constroem a infraestrutura de IA da América.

Os dados do Departamento do Trabalho sobre aplicações certificadas H-1B para o primeiro trimestre do ano fiscal de 2026 (outubro a dezembro de 2025, o primeiro trimestre completo após a entrada em vigor da taxa) mostram quedas acentuadas em quase todos os principais empregadores de tecnologia:

Uma empresa contrariou a tendência. A Nvidia, cujas GPUs sustentam toda a construção da IA, aumentou seus registros H-1B em 18%. Por US$ 100.000 por petição, a Nvidia pode pagar. Uma startup de IA com 15 pessoas não pode. A taxa não filtra a qualidade. Ele filtra o tamanho do tesouro.

Enquanto isso, o Departamento do Trabalho intensificou a fiscalização do H-1B, com as investigações aumentando 48%.

A mensagem para os principais pesquisadores de IA do mundo foi inequívoca: os Estados Unidos cobrarão 100 mil dólares para passar pela porta, auditar o empregador após a chegada e, em vez disso, observar o trabalho ir para Bangalore.

Para onde foi o talento

Os pesquisadores não desapareceram. Eles foram para outro lugar.

Em 2025, Meta, Amazon, Apple, Microsoft, Netflix e Google adicionaram coletivamente 33.000 trabalhadores na Índia, um aumento de 18% em relação ao ano anterior. No início de 2026, essas empresas tinham cerca de 4.200 vagas abertas na Índia, com quase metade em IA, aprendizado de máquina, computação em nuvem e segurança cibernética. Só o Google listou 365 vagas abertas, dois terços delas em Bengaluru.

O padrão não é acidental. É uma consequência direta e mensurável das restrições de vistos.

Um relatório de fevereiro de 2026 do Centro de Estudos Estratégicos e Internacionais (CSIS) descobriu que para cada visto H-1B rejeitado, as empresas multinacionais contratam 0,4 a 0,9 funcionários no estrangeiro. Entre as empresas mais integradas globalmente, o rácio aproxima-se de 0,9. A investigação subjacente, publicada na Management Science e no National Bureau of Economic Research, é contundente: “As restrições H-1B não protegem os empregos americanos. Elas resultam em mais contratações no estrangeiro.”

A taxa de US$ 100 mil foi criada para “proteger os trabalhadores americanos”. Os dados do CSIS dizem que está a fazer o oposto: enviar empregos para o estrangeiro mais rapidamente do que qualquer acordo comercial alguma vez conseguiria.

Os fundadores que a América não conseguirá

A fuga de talentos não se trata apenas de engenheiros ocupando vagas no Google. Trata-se da próxima geração de empresas que nunca serão fundadas nos Estados Unidos.

Uma análise do Institute for Progress (IFP) da lista “AI 50” da Forbes de 2025, as startups de IA mais promissoras da América, descobriu que 60% das empresas sediadas nos EUA foram fundadas ou co-fundadas por imigrantes. Vinte e cinco das 42 empresas sediadas nos EUA incluídas na lista tiveram pelo menos um fundador imigrante. A Fundação Nacional para a Política Americana encontrou o mesmo padrão em 2023, com 65% de empresas fundadas por imigrantes. Setenta por cento desses fundadores vieram para os EUA pela primeira vez com vistos de estudante.

Estas não são pessoas que ocupam empregos americanos. São pessoas criando empregos americanos. A OpenAI foi cofundada por Ilya Sutskever, que veio da Rússia via Israel e Canadá. O Google foi cofundado por Sergey Brin, um refugiado da União Soviética. O CEO da Tesla veio da África do Sul via Canadá. A taxa de US$ 100.000 não faz distinção entre um aplicativo de terceirização de rotina e o próximo Sutskever.

O Boletim dos Cientistas Atómicos afirmou de forma incisiva: a taxa irá “prejudicar mais as startups de Silicon Valley e de IA”, porque as empresas em fase inicial não podem absorver 100.000 dólares por visto, além dos custos legais, da relocalização e do salário. Os grandes operadores históricos absorvem os custos ou offshore. As startups que os desafiariam nunca se formarão.

A rima histórica que ninguém quer ouvir

Os Estados Unidos já viram esse filme antes. Estava do outro lado da tela.

Em abril de 1933, a Alemanha nazista emitiu uma lei exigindo a demissão de qualquer pessoa em cargos governamentais, incluindo universidades, que tivesse pelo menos um avô judeu ou que fosse um oponente político. Vinte e cinco por cento dos físicos alemães perderam os seus empregos, incluindo onze antigos ou futuros vencedores do Prémio Nobel. Cerca de 2.400 acadêmicos fugiram da Alemanha somente na primeira onda.

Os cientistas que chegaram à América e à Grã-Bretanha parecem uma lista das mentes mais importantes do século XX: Albert Einstein, Hans Bethe, John von Neumann, Leo Szilard, Edward Teller, Rudolf Peierls da Alemanha e Enrico Fermi da Itália, que fugiu das leis raciais de Mussolini em 1938. Eles não se aposentaram. Eles construíram a bomba atómica – para os países que os acolheram.

A economista de Stanford, Petra Moser, descobriu que as patentes dos EUA aumentaram 31% em áreas comuns entre os cientistas emigrados depois de 1933. O efeito da inovação prolongou-se durante gerações: os refugiados atraíram novos investigadores, que formaram mais investigadores, que construíram Silicon Valley.

A Alemanha era a principal potência científica do mundo em 1932. Em 1945, era um entulho. A relação entre esses dois fatos não é coincidência.

O paralelo é imperfeito. Os EUA não estão perseguindo cientistas por motivos raciais. Está precificando-os em relação aos burocráticos. Mas o mecanismo é idêntico: uma potência dominante afasta a sua base intelectual através de políticas, e os beneficiários são os países suficientemente inteligentes para os acolher. Na década de 1930, essa era a América. Na década de 2020, são Canadá, Índia e Europa.

A substituição de capital por talento

A aposta implícita por trás da estratégia de IA dos EUA é que o capital pode substituir o talento. Construa data centers suficientes. Compre GPUs suficientes. Gaste dinheiro suficiente. E a diferença de 2,7% não terá importância porque a infra-estrutura irá gerar as suas próprias vantagens.

A história não é gentil com essa teoria.

A União Soviética colocou em campo forças militares convencionais maiores do que os Estados Unidos durante décadas durante a Guerra Fria. Tinha mais tanques, mais artilharia, mais soldados. Mas os Estados Unidos tinham melhor tecnologia e pessoas mais bem treinadas. Quando o abismo entre quantidade e qualidade se tornou insustentável, o sistema soviético entrou em colapso, não devido a uma batalha perdida, mas devido a uma economia que não conseguia converter despesas em capacidade.

A versão AI desta dinâmica já está visível. DeepSeek, um laboratório chinês, treinou um modelo que correspondeu brevemente ao principal modelo americano por um valor relatado de \US$ 5,6 milhões em custos diretos de GPU, uma fração do que os modelos de fronteira dos EUA gastaram apenas em treinamento. A diferença não diminuiu porque a China gastou mais que a América. Fechou porque a China utilizou o seu talento de forma mais eficiente.

A ironia é mais profunda. De acordo com Martin Casado, sócio da Andreessen Horowitz, cerca de 80% das startups americanas que se baseiam em modelos de código aberto estão agora construindo modelos chineses, principalmente DeepSeek e Qwen do Alibaba. Não é OpenAI. Não Antrópico. O ecossistema americano de IA funciona cada vez mais com base chinesa, enquanto a política de imigração americana afasta os investigadores que poderiam construir alternativas nacionais.

Entretanto, os EUA continuam a apertar as políticas que criaram a própria vantagem do talento que está a ser desgastada. Proibições de exportação de chips deveriam prejudicar o fornecimento de hardware de IA da China; em vez disso, aceleraram a produção doméstica de chips na China. Agora, uma taxa de visto de US$ 100 mil deveria proteger os trabalhadores americanos de IA; em vez disso, está a acelerar a deslocalização da investigação em IA.

O padrão é consistente: qualquer tentativa de transformar as vantagens americanas em armas está a transformá-las em passivos.

The Steelman: Por que isso pode não importar

O contra-argumento mais forte merece um envolvimento honesto.

Os EUA ainda possuem o ecossistema de IA mais profundo do mundo. Produziu 50 modelos notáveis ​​de IA em 2025, em comparação com os 30 da China. O seu investimento privado em IA é 23 vezes maior que o da China. Abriga mais pesquisadores de IA do que qualquer outro país. Possui as melhores universidades, as redes de capital de risco mais sofisticadas e a maior base instalada de infraestrutura de IA do planeta.

Parte do declínio de talentos pode refletir a maturação natural dos ecossistemas de IA no exterior, com mais oportunidades no país, em vez de menos oportunidades na América. E a taxa de US$ 100.000 prioriza candidatos com salários mais altos, o que poderia, teoricamente, mudar a composição das contratações H-1B para talentos mais seniores e de maior valor, em vez de posições de terceirização em massa.

A taxa também expira em 21 de setembro de 2026, daqui a cinco meses. Poderia ser renovado, mas também poderia caducar.

Tudo verdade. Mas os dados sugerem que os primeiros 45% do declínio aconteceram gradualmente ao longo de oito anos. O colapso restante comprimido em um. A taxa pode não ser a única causa, mas chegou no mesmo ano em que surgiu o precipício. E os dados do CSIS demonstram que a deslocalização que desencadeia não é facilmente revertida. Depois que o Google estabelece um laboratório de pesquisa de IA em Bengaluru e contrata 33 mil pessoas em toda a Índia, esses empregos não voltam para Mountain View quando a taxa expira. A infraestrutura, as redes de talentos e o conhecimento institucional já foram realocados.

O ciclo autodestrutivo

Aqui está o ciclo de feedback que deveria aterrorizar os legisladores americanos:

1. Restringir a imigração → Talentos de IA param de aparecer (declínio de 89%)
2. As empresas não podem preencher funções domésticas → Elas offshore para a Índia, Canadá, Alemanha (0,4-0,9 empregos por visto rejeitado)
3. Ecossistemas de IA estrangeiros amadurecem → Laboratórios chineses, indianos e canadenses produzem modelos competitivos (lacuna de 2,7%)
4. Os EUA respondem gastando mais → $285,9 bilhões somente em 2025
5. Mas capital sem talento é apenas hardware caro → Os gastos aumentam, o lead continua diminuindo
6. Repetir → O ciclo acelera

Esta não é uma lacuna de competências que um programa de formação possa resolver em dois anos. Trata-se de uma retirada estrutural do mercado global de talentos, no exato momento em que o desenvolvimento da IA ​​depende do maior conjunto possível de talentos.

Os cerca de 660 mil milhões de dólares em despesas de capital em centros de dados de IA projectados para a América em 2026 pressupõem que os engenheiros, investigadores e cientistas necessários para desenvolver os modelos de IA que funcionam dentro desses centros estarão disponíveis. Os dados de Stanford sugerem que cada vez mais não o serão, pelo menos não nos Estados Unidos.

O que acontece a seguir

A corrida de IA não é uma corrida de velocidade. É um relé. E a América acabou de dizer a 89% dos seus novos corredores para encontrar outro time.

As consequências imediatas já são mensuráveis: o aumento das contratações da FAANG na Índia, o colapso dos pedidos de visto no país e uma lacuna de desempenho em relação à China que diminui a cada lançamento de modelo. As consequências a médio prazo são estruturais: os ecossistemas concorrentes de IA em Toronto, Bengaluru, Londres e Berlim estão a absorver o talento que a América está a rejeitar, construindo o conhecimento institucional que se acumulará durante décadas.

A consequência a longo prazo é a que deveria assombrar os estrategistas americanos. Em 1933, a Alemanha tinha todas as vantagens: as melhores universidades, o maior número de prémios Nobel, o maior estabelecimento científico da Europa. Em doze anos, os cientistas expulsos construíram a arma que pôs fim à guerra. O país que ganhou não foi o que mais gastou. Foi quem acolheu o talento.

Os EUA gastaram $285,9 mil milhões em IA em 2025. O visto para trazer as pessoas que o utilizariam custa $100.000. A matemática não é difícil. A questão é se alguém em Washington pode fazê-lo.