Sonda de mil canais penetra no cérebro; a indústria de interfaces cérebro-máquina sai do laboratório

Prefácio do Editor: Na nova onda tecnológica global, as indústrias do futuro são o ponto estratégico para conquistar a iniciativa de desenvolvimento. O Plano Quinquenal propõe construir um sistema de cultivo de toda a cadeia da indústria do futuro, promovendo avanços em tecnologia quântica, manufatura biológica, energia de hidrogênio e fusão nuclear, interfaces cérebro-máquina, inteligência incorporada e a sexta geração de comunicações móveis, tornando-se novos motores de crescimento económico. Atualmente, essas seis indústrias estão em uma janela importante de transição de “quebra em laboratório” para “explosão industrial”. A partir de hoje, este jornal lança a série de reportagens “Planejando o Futuro: Nova Jornada Industrial”, que acompanha de perto as mudanças, analisa os pontos críticos, reúne consensos e mostra as dinâmicas do setor. Fique atento.

Jornalista Estagiária Yin Jingfei

No filme “Matrix”, o protagonista só precisa inserir um cabo na nuca para “baixar” habilidades de luta instantaneamente e entrar no mundo virtual. Essa cena de ficção científica está se aproximando da realidade. No entanto, hoje, o cabo se transformou em um eletrodo fino, cujo objetivo não é combater máquinas, mas entender o cérebro e curar doenças.

A empresa Neuralink, fundada pelo empresário Elon Musk, anunciou o início da produção em larga escala de dispositivos de interface cérebro-máquina, com planos para realizar cirurgias de implantação quase totalmente automatizadas até 2026. Do outro lado do oceano, a indústria chinesa de interfaces cérebro-máquina também entrou na via rápida: políticas de apoio intensas, aceleração de clínicas, fluxo de capital. Desde o desenvolvimento do probe neural de mil canais incubado na Universidade de Pequim, até tecnologias diversificadas como ultrassom e eletrodos flexíveis, uma competição pelo “diálogo entre cérebro e máquina” está em andamento.

Segmento industrial:

A Revolução do Probe de Mil Canais em uma Agulha

Fazer um buraco na calota craniana e implantar um dispositivo do tamanho de uma moeda de aço — isso permite jogar usando apenas o pensamento — essa é a realidade em andamento. A essência da interface cérebro-máquina é estabelecer uma comunicação direta entre o cérebro e dispositivos externos. Imagine o cérebro como uma vasta internet de sinais elétricos, onde os neurônios são sites e os eletrodos, tradutores na linha de frente.

Com base na profundidade de implantação dos eletrodos, as interfaces cérebro-máquina se dividem em três categorias: não invasivas, que usam dispositivos de uso na cabeça para registrar e interpretar sinais cerebrais; semi-invasivas, que implantam fora do cérebro, na cavidade craniana ou córtex, sem contato direto com neurônios; invasivas, que através de cirurgia craniana, inserem eletrodos no tecido cerebral.

A Deep Brain Medical, incubada pelo Instituto de Tecnologia e Saúde do Futuro do Yangtze River na Universidade de Pequim, desenvolveu inicialmente um probe neural com 1024 canais de captura de sinais. Essa agulha não só foi publicada na revista Nature Neuroscience, como também realizou, pela primeira vez internacionalmente, registros de atividade neural de alta profundidade e alta taxa de fluxo de neurônios de macacos.

O responsável pelo projeto de interface cérebro-máquina do instituto, Liu Xiaojun, disse ao Securities Times que o probe pode ser comparado a um “fone de ouvido” inserido no cérebro, responsável por captar sinais de células neurais; “canal” refere-se ao “microfone” no fone, quanto mais canais, mais rico é o sinal captado. Uma das vantagens competitivas da Neuralink é seu robô cirúrgico R1, que implanta 64 probes finos, cada um com 16 microfones, totalizando 1024 canais, necessitando de 64 inserções no cérebro; a Deep Brain Medical, por sua vez, integra 1024 microfones em uma única agulha, também atingindo 1024 canais, com menor dano ao cérebro e maior facilidade de implantação.

Esse avanço foi possível graças à sua técnica única de “enrolamento”. Liu explica que os eletrodos flexíveis tradicionais enfrentam limitações de processamento, dificultando o aumento do número de canais. A equipe da Deep Brain primeiro fabrica uma membrana fina flexível bidimensional, repleta de pontos de eletrodo, e depois a enrola com precisão em uma agulha fina — como transformar uma folha plana em um “rocambole”, garantindo pontos de registro na ponta e espaço interno para fios seguirem seus caminhos.

Enquanto essa inovação na tecnologia de “enrolamento” abre caminho para avanços, a indústria chinesa de interfaces cérebro-máquina já evolui de uma presença pontual para uma atuação abrangente. Até 2020, a rota predominante era a não invasiva; entre 2021 e 2024, de acordo com dados do Ministério de Ciência e Tecnologia, 18 empresas principais de interfaces cérebro-máquina foram fundadas, com uma proliferação de dispositivos invasivos; após 2025, a rota evoluirá para múltiplas tecnologias. Em janeiro de 2026, a Gestalt foi fundada, focando em tecnologia de leitura e escrita cerebral sem invasão por ultrassom, preenchendo uma lacuna tecnológica nacional. Han Xinyong, gerente geral da Nanjing Zhongke Yixiang Technology, disse ao Securities Times que, com seu novo paradigma de decodificação de intenção, é possível decodificar trajetórias de movimento tridimensionais de alta precisão com apenas cerca de 10 canais, quebrando a “idolatria de canais” do setor.

Segundo o Ministério de Ciência e Tecnologia, até fevereiro de 2026, há 47 empresas principais de interfaces cérebro-máquina na China. Além disso, dados do Qichacha indicam que, até janeiro de 2026, há 654 empresas relacionadas ao setor no país. O desenvolvimento da indústria se concentra em regiões e atores específicos, formando um padrão de “três patas”: Pequim, Xangai e Hangzhou, com Shenzhen logo atrás. Forças de pesquisa como as da Universidade de Pequim, Tsinghua e Academia Chinesa de Ciências são as fontes de inovação, enquanto o capital privado é um pilar importante. O Instituto de Neurociência de Tianqiao, fundado por Tianqiao Chen, iniciou junto com Neuralink; a Brain Tiger, incubada por ele, é a única no país a decodificar simultaneamente movimentos e linguagem chinesa, e em 2026, ele também fundou a Gestalt, focada em ultrassom não invasivo.

Desafios na Comercialização:

Clínica, Cadeia Industrial e Múltiplos Obstáculos

Atualmente, a rota doméstica de interfaces cérebro-máquina recebe forte apoio político, com aceleramento de ensaios clínicos. Até agora, mais de 40 hospitais realizam testes clínicos. Relatórios indicam que a rota não invasiva, por ter menor barreira técnica e maior velocidade de comercialização, responde por 78% do mercado. Contudo, há consenso de que a tecnologia invasiva é o futuro, especialmente na área médica.

Porém, na rota invasiva, os obstáculos comerciais se tornam mais evidentes.

Primeiro, os testes clínicos e a obtenção de certificação.

O desenvolvimento da indústria de interfaces cérebro-máquina segue uma evolução de “tecnologia básica — definição de produto — aplicação”. Os testes clínicos são uma “área de batalha” para as empresas. A empresa Bo Rui Kang, que busca listar na STAR Market, tem seu ritmo de crescimento fortemente ligado ao ciclo de registro de dispositivos médicos. Em março de 2023, seu sistema de substituição de movimento de mão implantável foi aprovado pela Administração Nacional de Produtos Médicos, tornando-se o primeiro dispositivo médico invasivo de interface cérebro-máquina a entrar em aplicação clínica internacional. A Brain Tiger iniciou sua fábrica em janeiro, com planos de obter certificação em 2 a 3 anos.

Um funcionário de uma startup de interface invasiva confidenciou ao Securities Times que dispositivos não invasivos geralmente são de Classe II, enquanto semi-invasivos e invasivos são de Classe III. Poucas empresas no país conseguem obter certificação de Classe III, cujo ciclo é estimado entre 3 a 5 anos. A maioria dos projetos ainda está na fase IIT (“exploração de fronteiras”), com poucos na fase GCP (ensaio clínico registrado). Quanto aos custos clínicos, as empresas evitam divulgar detalhes.

Dispositivos de Classe III representam risco elevado, com processos rigorosos — longos prazos de aprovação, requisitos elevados e quase zero margem de erro. Um diretor de investimentos de uma empresa listada afirmou que, para a implementação clínica, os ensaios precisam atender a requisitos de quantidade de casos, com custos que podem chegar a dezenas de milhões de yuans. A certificação consome tempo e dinheiro, levando muitas startups a desistir. Peng Lei, fundador do Gestalt, afirmou que, para categorias novas como ultrassom, o caminho regulatório global ainda não está claro, e as empresas enfrentam o risco de prazos de retorno financeiro se alongarem.

Segundo, pressão na cadeia industrial.

A certificação de dispositivos médicos é apenas uma barreira superficial. Yang Yang, vice-diretor do Tianqiao Brain Science Institute, disse ao Securities Times que transformar tecnologia de laboratório em dispositivos médicos de produção está entre os obstáculos mais críticos — desde a biocompatibilidade de eletrodos flexíveis, dissipação de calor de dispositivos implantáveis, até robôs cirúrgicos. Qualquer falha nesses detalhes pode comprometer o sistema.

A cadeia da indústria de interfaces cérebro-máquina é longa e complexa. Os componentes upstream incluem materiais de eletrodos flexíveis, chips de baixa potência, encapsulamentos biocompatíveis; o midstream envolve integração de sistemas, algoritmos de codificação neural; downstream conecta-se ao registro de dispositivos médicos, reembolso de seguros e sistemas de reabilitação.

Li Chun (nome fictício), vice-diretor de um instituto de pesquisa de interfaces cérebro-máquina em Jiangsu, afirmou ao Securities Times que, embora haja fornecedores maduros de eletrodos, poucos têm capacidade de inovação real. Os chips são considerados um ponto potencial de bloqueio, pois, com maior densidade de eletrodos, a capacidade de conversão de sinais de alta largura de banda se torna uma necessidade. As rotas tecnológicas no midstream são diversas, mas a decodificação de sinais e algoritmos é uma área de grande especulação — muitas empresas afirmam usar IA para decodificar, mas a precisão real de implementação é baixa, permanecendo na “demonstração” clínica.

Terceiro, a aplicação clínica ainda não forma um ciclo de negócio completo.

“Nos próximos três a cinco anos, interfaces invasivas não criarão um mercado de consumo em massa; seu valor comercial se concentrará em cenários médicos essenciais, como paralisia e Parkinson”, afirmou Liu Xiaojun.

“Investidores sem background médico muitas vezes interpretam mal a escala do mercado, pensando que ela é enorme, mas, ao detalhar as doenças, o mercado geralmente fica na faixa de dezenas a centenas de bilhões de yuans, sem alcançar trilhões”, apontou um diretor de uma empresa médica ao Securities Times. O diagnóstico clínico é baseado na causa da doença; por exemplo, na paralisia pós-AVC ou na paralisia por lesão na medula espinhal, há diferenças que precisam ser consideradas. Se não forem detalhadas, podem ocorrer desalinhamentos com os processos hospitalares.

A tecnologia invasiva foca em doenças como paralisia, Parkinson e epilepsia, que já possuem tratamentos estabelecidos, e a interface cérebro-máquina não é a única opção. Trata-se de uma cirurgia neurológica complexa, influenciada por recursos médicos e velocidade de reabilitação, o que limita sua rápida popularização; além disso, os custos iniciais elevados também requerem tempo para aceitação pelos pacientes. O mesmo diretor acrescentou que, para categorias novas como ultrassom, o caminho regulatório global ainda não está claro, e há risco de prazos de retorno financeiro se alongarem.

Outro fator mais profundo é o atraso na ciência básica e as questões éticas. Li Chun afirmou que a decodificação de sinais neurais humanos ainda está na fase de “tatear no escuro”. Mais importante, ao avançar de “ler” para “escrever” sinais e intervir no cérebro, a comercialização tocará em linhas éticas sensíveis. A fronteira do “direito à privacidade da consciência” não é mais apenas tema de ficção científica; seu efeito de “double-edged sword” pode gerar pânico público e maior regulação.

Corrida por Financiamento:

Polarização e Falta de Capital Paciente

À medida que as empresas de interfaces cérebro-máquina entram em ensaios clínicos, a demanda por capital aumenta. Relatórios indicam que, até 2025, ocorreram 24 rodadas de financiamento no setor, totalizando mais de 5 bilhões de yuans, com foco principal na rota invasiva, representando 60% dos investimentos em rodadas A e anteriores.

Enquanto as principais empresas avançam rapidamente, muitas startups enfrentam dificuldades de captação. “Há uma polarização clara no mercado primário”, afirmou um investidor do setor médico ao Securities Times.

Revisando os movimentos de capital recentes, Liu Xiaojun divide-os em duas fases. A primeira, iniciada em 2016-2017 com a fundação da Neuralink, focou em investimentos em não invasivos na China. Por volta de 2021, devido ao desempenho comercial insatisfatório, o entusiasmo diminuiu. A segunda fase começou no segundo semestre de 2024, impulsionada por políticas. Em início de 2025, uma rodada de 3,5 bilhões de yuans na Ladder Medical exemplifica essa tendência.

Peng Lei revelou que o financiamento para empresas de interfaces cérebro-máquina é muito maior do que para startups comuns; a Neuralink levantou cerca de 1 bilhão de dólares, e uma única startup chinesa também precisa de vários bilhões a dezenas de bilhões de yuans.

Essa enorme demanda por capital reflete a verdadeira disparidade entre empresas chinesas e estrangeiras — o diferencial está no investimento contínuo em P&D. Liu explica: “Qualquer tecnologia de ponta, ao se transformar, não depende apenas de uma vantagem técnica isolada, mas de investimentos constantes em pesquisa e desenvolvimento.” Ele cita a Neuralink como exemplo: “Para validar detalhes de uma tecnologia-chave, é preciso uma equipe dedicada. Você estuda o que eles fazem e percebe que cada detalhe é bem feito.” No Brasil, muitas empresas tiveram financiamentos de apenas alguns milhões de yuans e equipes de dezenas de pessoas.

Quem está disposto a pagar por esse tipo de investimento sem limites? Interfaces cérebro-máquina são tecnologias de alto risco e longo ciclo, exigindo alta paciência do capital, mas a maioria dos investidores domésticos prioriza retornos de curto prazo. Tianqiao Chen, fundador do Shanda Group e do Tianqiao Brain Science Institute, é um exemplo de investidor de paciência, disposto a apoiar por 30 ou 50 anos, mesmo sem retorno comercial imediato. No entanto, esses casos ainda são raros no país.

E essa onda de investimentos vai se apagar novamente? Liu acredita que o setor entrou em uma fase racional de “seleção natural”. “O entusiasmo do capital pode não desaparecer completamente, mas se tornará mais racional.” Ele prevê que, nos próximos 5 a 7 anos, muitas empresas de interfaces cérebro-máquina serão eliminadas por falta de financiamento. Trata-se de uma indústria de longo prazo absoluto; nenhuma empresa conseguirá lucrar em 3 a 5 anos, o que significa que, nos próximos anos, todas dependerão fortemente de captação de recursos. “Empresas que só contam histórias serão eliminadas, e aquelas sem tecnologia ou capacidade de financiamento também fracassarão.”

Um fundador de uma startup de interface invasiva, apoiada por um instituto de pesquisa, afirmou: “Falta dinheiro, esse é o principal problema. Precisamos de financiamento que permita o desenvolvimento da empresa e, ao mesmo tempo, mantenha a maior parte do capital na equipe fundadora. Às vezes, temos que fazer concessões. Com a próxima rodada de reestruturação do setor, queremos ser um dos que sobrevivam.”

Felizmente, atualmente, fundadores de empresas como Tencent e Alibaba estão investindo pessoalmente em pesquisa básica, trazendo mais capital de paciência para o setor.