Do Sputnik ao silício
Como a história da computação soviética revela quando as sociedades passaram a competir por sua capacidade de aprender
por Celso P. de Melo [1]
“O progresso científico resulta da ação de mentes livres,
investigando questões que elas próprias escolhem,
guiadas pela curiosidade de explorar o desconhecido.”
Vannevar Bush, Science, The Endless Frontier (1945)
O paradoxo soviético
Em outubro de 1957, uma esfera metálica de apenas 58 centímetros de diâmetro atravessou o céu e alterou o equilíbrio psicológico da Guerra Fria. O Sputnik, primeiro satélite artificial da história, demonstrou que a União Soviética possuía capacidades científicas e tecnológicas muito superiores às que muitos observadores ocidentais imaginavam.
Poucos anos depois, Yuri Gagarin tornava-se o primeiro ser humano a viajar ao espaço. A União Soviética ainda acumularia realizações extraordinárias em energia nuclear, matemática, física, astronáutica e em sistemas militares de alta complexidade. Parecia evidente que o futuro científico e tecnológico seria disputado entre duas superpotências de capacidades comparáveis.
No entanto, quando a revolução digital começou a transformar a economia mundial, a trajetória soviética tomou outro rumo. Enquanto empresas norte-americanas lideravam o desenvolvimento dos semicondutores, microprocessadores, computadores pessoais e, mais tarde, da internet, a indústria soviética encontrava dificuldades crescentes para acompanhar essas transformações. Quando a União Soviética deixou de existir, em 1991, muitos viram nesse desfecho a demonstração da superioridade do capitalismo na produção de inovação tecnológica.
A explicação parece simples demais. Se burocracia e planejamento estatal fossem, por si sós, incompatíveis com a inovação, seria difícil explicar o Sputnik, Gagarin, a paridade nuclear ou alguns dos sistemas científicos e militares mais sofisticados do século XX.
A Fig. 1 procura representar esse paradoxo histórico.
Talvez a pergunta, então, seja outra. Em vez de indagar simplesmente por que a União Soviética perdeu a corrida da computação, cabe perguntar como um país capaz de liderar a física nuclear, a matemática e a exploração do cosmos encontrou, justamente na revolução digital, os limites de seu modelo de desenvolvimento tecnológico.
Este ensaio parte dessa história para explorar uma hipótese: ao longo da segunda metade do século XX, mudou a própria natureza da competição tecnológica. A vantagem deixou de depender predominantemente da realização de grandes projetos científicos e passou a depender cada vez mais da construção de ecossistemas capazes de aprender continuamente.
A URSS sabia construir computadores
Uma das interpretações mais persistentes sobre a computação soviética é que ela teria sido tecnologicamente inferior desde o início. Não foi assim.
Nas décadas de 1950 e 1960, a União Soviética desenvolveu computadores como o MESM, o Strela, o M-20 e a família BESM, utilizados em aplicações científicas, militares e espaciais. E seus engenheiros não se limitavam a reproduzir soluções desenvolvidas no exterior.
O Setun, projetado na Universidade Estatal de Moscou no final da década de 1950, é um exemplo particularmente interessante. Enquanto praticamente toda a computação mundial se organizava em torno da lógica binária, o Setun utilizava lógica ternária balanceada. A solução não prevaleceu comercialmente, mas revela não apenas o espaço então existente para arquiteturas originais, como também um princípio que se tornaria decisivo: uma tecnologia não se difunde apenas por suas qualidades intrínsecas. Depende também do ecossistema de padrões, fornecedores, software, aplicações e capacidade industrial que se forma ao seu redor. A computação ternária, entretanto, não desapareceu como campo de pesquisa [2].
Essa capacidade apoiava-se em escolas de matemática, física e engenharia de nível internacional. Andrei Kolmogorov (1903-1987), Sergei Sobolev (1908-1989) e Viktor Glushkov (1923-1982) pertenciam a uma comunidade científica cuja influência ultrapassava as fronteiras soviéticas.
A Fig. 2 sintetiza essa realidade frequentemente esquecida.
A experiência das décadas de 1950 e 1960 permite, portanto, afastar uma primeira explicação: o problema soviético não era a falta de cientistas, engenheiros ou de criatividade. A corrida espacial já demonstrara sua capacidade de integrar ciência, engenharia e indústria em projetos de enorme complexidade.
Se a União Soviética sabia construir computadores, por que sua trajetória começou a divergir daquela seguida pelos Estados Unidos?
Parte da resposta aparece em uma mudança de orientação que amadureceu gradualmente.
Quando copiar deixou de ser suficiente
À medida que os computadores se tornavam mais complexos e atendiam a um número crescente de usuários, aumentava a importância da compatibilidade entre equipamentos, programas e linguagens. A padronização deixava de ser apenas uma conveniência técnica e passava a representar uma vantagem econômica.
Foi nesse contexto que, ao longo da segunda metade da década de 1960, ganhou força na União Soviética a opção por uma família unificada de computadores. Ao final da década, consolidou-se a escolha de uma arquitetura compatível com o IBM System/360. O sistema ES EVM permitiria aproveitar softwares existentes e acelerar a modernização do parque computacional soviético.
Vista retrospectivamente, essa escolha costuma ser apresentada como o grande erro da computação soviética. Mas a história é mais complicada. Naquele momento, a compatibilidade com uma arquitetura que se tornava um padrão internacional oferecia vantagens reais: permitia aproveitar programas já desenvolvidos, reduzir a fragmentação do parque computacional e encurtar o caminho para a modernização. O problema não estava, portanto, simplesmente em adotar uma tecnologia concebida no exterior, mas no que aconteceria depois.
A União Soviética possuía um precedente poderoso para confiar na engenharia reversa. No final da Segunda Guerra Mundial, bombardeiros norte-americanos B-29 que haviam pousado em território soviético foram estudados e reproduzidos pela equipe de Andrei Tupolev. O resultado, o Tu-4, permitiu a incorporação em poucos anos de tecnologias aeronáuticas que exigiriam muito mais tempo para serem desenvolvidas a partir do zero.
A lição parecia convincente: copiar uma tecnologia complexa podia ser uma forma eficiente de reduzir distâncias. E essa não foi uma peculiaridade soviética. Japão, Coreia do Sul, Taiwan e, posteriormente, China recorreram à importação de tecnologia, ao licenciamento e à engenharia reversa. A diferença, portanto, não estava entre copiar ou não copiar, mas no que acontecia depois: na capacidade de transformar a absorção de tecnologia externa em aprendizagem cumulativa e, a partir dela, construir um ecossistema capaz não apenas de dominar a tecnologia existente, mas também de produzir suas gerações seguintes.
A Fig. 3 procura representar essa distinção.
Copiar pode ser uma forma de aprender. O problema surge quando essa aprendizagem não se torna cumulativa e cada avanço tecnológico exige, mais uma vez, recorrer a fontes externas. Ao adotar uma arquitetura definida no exterior, a indústria soviética passou, assim, a perseguir uma fronteira que se deslocava continuamente.
E havia uma diferença ainda mais profunda. O B-29 e o System/360 pertenciam a universos tecnológicos distintos. Um bombardeiro podia permanecer operacional durante décadas; na computação, a própria base tecnológica começava a mudar em intervalos cada vez menores.
A revolução aconteceu fora dos computadores
Enquanto a União Soviética concentrava seus esforços na arquitetura dos computadores, uma transformação mais profunda ocorria na indústria eletrônica: o centro da inovação deslocava-se para os componentes que tornavam possível cada nova geração de máquinas.
A invenção do transistor, em 1947, seguida pelo circuito integrado e pelo microprocessador, inaugurou uma nova dinâmica. Cada geração reduzia custos, aumentava o desempenho e abria espaço para aplicações antes inviáveis. Computadores pessoais, internet, smartphones, computação em nuvem e inteligência artificial surgiriam posteriormente sobre essa base.
A Fig. 4 sintetiza essa transformação.
Mas o aspecto mais importante não era apenas o que estava sendo inventado, e sim como a inovação passava a ocorrer.
Um foguete, um bombardeiro ou um reator nuclear podem ser organizados como grandes projetos, que mobilizem ciência, engenharia, indústria e recursos em torno de objetivos definidos. A evolução dos semicondutores obedece a outra lógica. Nenhuma organização domina isoladamente todas as competências necessárias para produzir um chip avançado. O processo depende de universidades, laboratórios, fabricantes de equipamentos, fornecedores de materiais ultrapuros, empresas de software, engenharia de processos, capital, clientes e mercados. Um avanço em qualquer dessas áreas cria novas possibilidades para as demais.
A inovação torna-se, assim, distribuída e cumulativa. O computador continua sendo um artefato extraordinariamente complexo, mas deixa de ser o verdadeiro protagonista: torna-se a manifestação visível de uma infraestrutura científica, industrial e institucional cujos diferentes componentes precisam evoluir continuamente e de forma articulada.
A revolução digital não aconteceu simplesmente quando os computadores ficaram melhores, mas quando o próprio sistema que os produzia passou a aprender continuamente.
Quando a visão era maior que as instituições
Seria incorreto imaginar que essa transformação passou despercebida pelos cientistas soviéticos. Poucos compreenderam tão cedo a importância da informação e das redes quanto Viktor Glushkov, matemático e pioneiro da cibernética soviética.
Na década de 1960, Glushkov propôs o OGAS (Obshchegosudarstvennaya Avtomatizirovannaya Sistema), uma ambiciosa rede nacional de processamento de dados destinada a interligar empresas estatais, centros de planejamento e órgãos governamentais. A ideia era utilizar informações atualizadas para coordenar uma economia de dimensões continentais. Vista hoje, a proposta impressiona por antecipar elementos das redes digitais, dos sistemas distribuídos e das grandes infraestruturas de informação.
A Fig. 5 sintetiza essa mudança de perspectiva.
O OGAS, entretanto, jamais foi implantado em escala nacional. A infraestrutura disponível já tornava o projeto extraordinariamente difícil: as telecomunicações eram insuficientes, os equipamentos caros e a capacidade de produção limitada. A essas restrições técnicas somavam-se obstáculos institucionais. O sistema exigia que diferentes ministérios compartilhassem informações, redefinissem competências e aceitassem formas de coordenação que alteravam a distribuição de poder dentro do próprio Estado.
É nesse ponto que a história do OGAS ultrapassa a computação. Mais do que um precursor soviético da internet, o projeto pressupunha articulação permanente entre telecomunicações, computadores, software, formação de especialistas, indústria eletrônica, empresas e instituições públicas.
Glushkov percebeu precocemente a centralidade da informação. O que o sistema soviético teve dificuldade de construir foram as conexões institucionais capazes de transformá-la em aprendizagem distribuída.
Quando a unidade de competição mudou
A história da computação soviética ajuda, assim, a identificar uma transformação histórica mais ampla. Durante boa parte da Revolução Industrial, a vantagem econômica esteve associada à capacidade de construir fábricas eficientes e organizar a produção em grande escala. Na primeira metade do século XX, ampliou-se para grandes projetos nacionais, como os programas nucleares, espaciais e aeronáuticos. A revolução dos semicondutores acrescentou uma nova exigência: construir sistemas capazes de produzir a inovação de modo permanente.
A Fig. 6 procura representar essa transformação.
A diferença é fundamental. Projetos têm começo, meio e fim; programas se encerram quando seus objetivos são alcançados. Ecossistemas, ao contrário, precisam evoluir continuamente, porque sua própria dinâmica é aprender. Cada nova geração de chips exige novos materiais, equipamentos, processos de fabricação, softwares de projeto, técnicas de encapsulamento, algoritmos e aplicações. Cada avanço abre novas possibilidades para os demais.
Vista sob essa perspectiva, a dificuldade soviética adquire outro significado. A União Soviética permaneceu extraordinariamente competente na execução de grandes projetos tecnológicos, mas a liderança passou a depender de redes de instituições e empresas capazes de aperfeiçoar simultaneamente múltiplos componentes de uma cadeia e transformar continuamente conhecimento em produção.
Isso não eliminou a importância do Estado, da ciência ou dos grandes projetos. Mudou a maneira como essas capacidades precisavam ser conectadas.
A Rússia herdou cientistas, instituições de pesquisa, capacidades nucleares, espaciais e militares e uma sólida tradição matemática. Preservou competências importantes em setores estratégicos, mas não conseguiu construir, na mesma escala, um ecossistema civil de microeletrônica e tecnologias digitais comparável aos que se consolidaram nos Estados Unidos e, posteriormente, na Ásia.
A China seguiu outro caminho.
Uma máquina de aprender rapidamente
A industrialização chinesa também dependeu, durante décadas, de tecnologias estrangeiras, joint ventures, licenciamento, importação de equipamentos e engenharia reversa. Mas a absorção de tecnologia foi progressivamente combinada à formação de engenheiros, pesquisa, desenvolvimento de fornecedores, infraestrutura, financiamento, política industrial e empresas capazes de disputar mercados internacionais. Copiar deixou de ser apenas uma forma de reproduzir produtos e passou a alimentar a construção de capacidades próprias.
A Huawei é um exemplo expressivo. Nascida em telecomunicações, num ambiente dominado por tecnologias desenvolvidas no exterior, construiu capacidade interna de pesquisa, articulou-se a universidades e fornecedores e avançou em redes, smartphones, chips, software, computação em nuvem e inteligência artificial. Quando as restrições norte-americanas limitaram seu acesso a tecnologias críticas, a resposta foi além da busca por fornecedores alternativos, alcançando diferentes partes do sistema, dos chips e softwares aos equipamentos e componentes necessários à própria fabricação de semicondutores.
Nesse sentido, a Huawei pode ser entendida como uma máquina de aprender rapidamente. Não porque seja autossuficiente – nenhuma grande empresa tecnológica contemporânea o é –, mas porque consegue absorver conhecimento, reorganizar cadeias, identificar gargalos e desenvolver novas competências diante das mudanças do ambiente tecnológico.
A Huawei tampouco está sozinha. Empresas de semicondutores, telecomunicações, baterias, veículos elétricos, inteligência artificial e infraestrutura digital integram um esforço mais amplo de construção de capacidades. A China não procura apenas vencer a corrida por determinado produto, mas também construir um sistema capaz de entrar em novas corridas à medida que elas surgem.
A verdadeira vantagem não está em dominar a tecnologia de hoje, mas em possuir um sistema capaz de aprender a tecnologia de amanhã.
É nesse sentido que a competição tecnológica entre os Estados Unidos e a China ocorre cada vez menos entre produtos isolados e cada vez mais entre ecossistemas tecnológicos.
E é também nesse ponto que essa história chega ao Brasil.
A lição para o Brasil
O Brasil construiu, ao longo de décadas, uma comunidade científica respeitável, universidades e instituições de pesquisa de qualidade, e competências tecnológicas reconhecidas internacionalmente. Em alguns casos, conseguiu ir além.
A agricultura tropical, a exploração de petróleo em águas profundas e a indústria aeronáutica mostram que o país é capaz de articular ciência, engenharia, formação de pessoal, empresas, financiamento e demanda em torno de objetivos complexos.
O problema é que essas experiências ainda funcionam mais como ilhas de competência do que como partes de um sistema nacional capaz de gerar continuamente novas capacidades. A experiência soviética mostra por que isso importa: não basta formar cientistas, financiar laboratórios, criar empresas ou dispor de recursos naturais estratégicos. É preciso construir conexões capazes de transformar conhecimento em engenharia, produção, aprendizagem e novas capacidades.
Essa questão aparece com particular clareza em áreas como semicondutores, minerais críticos e inteligência artificial. O problema brasileiro não é partir do zero em nenhuma delas, mas transformar competências científicas, iniciativas públicas e capacidades empresariais ainda dispersas em processos cumulativos de aprendizagem tecnológica. Em todas elas, autonomia não significa dominar isoladamente cada etapa da cadeia.
Soberania não significa autarquia – isto é, tentar produzir internamente tudo aquilo de que o país necessita. Significa possuir conhecimento, competências, infraestrutura e instituições para compreender dependências, escolher onde construir capacidades próprias e evitar que gargalos externos determinem as possibilidades nacionais.
A Fig. 7 sintetiza essa perspectiva.
A questão central, portanto, não é escolher entre Estado e mercado, ciência básica e indústria, universidade e empresa, mas construir as conexões entre eles.
O Brasil já demonstrou que sabe fazer isso em determinadas circunstâncias. Seu desafio é transformar experiências localizadas de aprendizagem em uma capacidade sistêmica e duradoura.
Porque o verdadeiro produto de um ecossistema tecnológico não é um avião, um chip, uma bateria ou um algoritmo. É a capacidade de produzir a geração seguinte.
A pergunta que realmente importava
Começamos com uma pergunta aparentemente simples: como um país capaz de colocar o primeiro satélite artificial em órbita encontrou seus limites justamente na revolução digital?
A resposta não estava na ausência de computadores, nem na falta de ciência, engenharia ou criatividade. Enquanto a União Soviética aperfeiçoava sua extraordinária capacidade de realizar grandes projetos, a própria unidade da competição tecnológica estava mudando. Semicondutores, equipamentos, software, universidades, empresas, fornecedores e mercados passavam a evoluir conjuntamente.
É isso que torna a experiência soviética relevante para compreender a Rússia que veio depois, a ascensão da China e os dilemas brasileiros. A pergunta inicial, portanto, escondia outra:
Como as sociedades passaram a competir por sua capacidade de aprender?
O Sputnik mostrou que uma nação podia colocar um satélite em órbita. A revolução dos semicondutores revelou algo ainda mais importante: nenhuma nação alcança liderança tecnológica duradoura apenas colocando grandes projetos em funcionamento.
Ela precisa ser capaz de colocar o conhecimento em movimento.
Bibliografia
- GEROVITCH, Slava. From Newspeak to Cyberspeak: A History of Soviet Cybernetics. MIT Press, 2002.
- PETERS, Benjamin. How Not to Network a Nation: The Uneasy History of the Soviet Internet. MIT Press, 2016.
- GRAHAM, Loren R. The Ghost of the Executed Engineer: Technology and the Fall of the Soviet Union. Harvard University Press, 1993.
- MILLER, Chris. Chip War: The Fight for the World’s Most Critical Technology. Scribner, 2022.
- NAUGHTON, Barry. The Rise of China’s Industrial Policy, 1978–2020. UNAM, 2021.
[1] Professor Titular Aposentado da UFPE, Pesquisador 1A do CNPq e membro da Academia Brasileira de Ciências.
[2] A computação ternária voltou a ser investigada em arquiteturas experimentais. Em 2025, pesquisadores chineses demonstraram um transistor de três estados para computação na memória, em que o armazenamento e processamento ocorrem no mesmo dispositivo. Há também pesquisas recentes em computação óptica ternária. Essas tecnologias permanecem experimentais e não substituem a computação binária convencional.
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