O Google Cloud detalhou sua estratégia de inteligência artificial para o mercado brasileiro e apresentou novidades em infraestrutura, segurança e modelos de linguagem, nesta quinta-feira (24), durante o Google Cloud Summit, em São Paulo. Para atender à crescente demanda pelo Google Cloud e a adoção do Gemini Enterprise no Brasil, o Google planeja dobrar a sua infraestrutura técnica no País até 2030, expandindo a capacidade local de armazenamento e processamento de IA de alta performance.
“Estamos investindo continuamente em Data Centers entre 2017 e 2026. Agora, vamos duplicar toda a nossa capacidade no Brasil entre 2026 e 2030 — ou seja, em menos da metade do tempo, vamos duplicar a capacidade que construímos ao longo de praticamente nove anos. Isso dá uma dimensão dos investimentos que faremos no País e do alcance do nosso potencial”, explicou Eduardo López, Presidente do Google Cloud para América Latina.
Segundo ele, o investimento em Data Centers no Brasil abrange todo o portfólio. “Isso será fundamental para o setor público, para o qual a gestão de dados é essencial, e para as empresas reguladas. Além disso, com o Gemini Enterprise, teremos a capacidade de disponibilizar todos os nossos agentes e soluções de IA diretamente no Brasil”.
Para Milena Leal, Country Manager do Google Cloud no Brasil, o investimento passa pelo entendimento da demanda dos clientes e evolução do mercado. “Estamos vendo, na prática, a adoção rápida das empresas em IA, segurança e infraestrutura, áreas que têm crescido muito rapidamente. Essa é uma demanda dos nossos clientes para a qual, obviamente, fazemos um cálculo de crescimento e de investimento”, reforçou.
A duplicação das cargas de trabalho localmente também contam com reforço das máquinas virtuais (VMs) Google Cloud G4 — equipadas com GPUs NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition — , que já estão disponíveis na região de nuvem de São Paulo. Essa disponibilidade regional oferece aceleradores de IA de última geração, entregando o alto desempenho necessário para inferências pesadas e cargas de trabalho em tempo real em uma infraestrutura segura e mais próxima dos usuários.
Em sua apresentação, Thomas Kurian, CEO do Google Cloud, abordou a estrutura técnica necessária para lidar com desafios de “custo, valor de negócio não claro e a necessidade de controles empresariais sobre a IA”, justificando os investimentos que já vêm sendo ampliados no Brasil, como os processadores próprios, com a nova família de TPUs oferecendo “desempenho de computação três vezes maior no treinamento e 80% melhor desempenho de preço na inferência”, explicou o CEO.
Em segurança, o destaque foi a disponibilização sem custo de uma avaliação do “agente Red” da Wiz para todos os clientes de nuvem no Brasil. A ferramenta identifica vulnerabilidades em sistemas de forma autônoma e sem necessidade de implantação de software adicional. Baseada em IA, ela detecta riscos complexos e exploráveis de forma ágil. A avaliação analisa a superfície de ataque externa, valida vulnerabilidades e gera um relatório priorizado para correção.
O Google Cloud também anunciou a expansão da equipe local de engenharia de implantação direta (Forward Deployment Engineering). Na camada de modelos, a oferta inclui a linha própria Gemini, como o modelo multimodal Gemini Omni — capaz de gerar áudio, vídeo e imagens.
Thomas Kurian apontou ainda que 67% das organizações brasileiras já estão em “estágio avançado” no uso de IA, mas destacou que apenas 13% possuem IA rodando dentro de seus processos centrais de negócios, atribuindo essa lacuna à infraestrutura subjacente necessária para sustentar as aplicações.
No ambiente corporativo, o Gemini Enterprise, passará, a partir de 15 de outubro, a integrar o processamento local de dados para o Gemini 3.5 Flash. O sistema reúne ferramentas como Gmail, Google Meet, Docs, Google Workspace, Chrome, Microsoft Office e Slack. A plataforma conta com recursos como o “Skills Registry”, um pacote de instruções, scripts e recursos que ensina um agente a realizar um trabalho especializado, além de projetos compartilhados que preservam o histórico e a memória das tarefas realizadas pelas equipes.
Projects (projetos): um espaço dedicado para utilizar o Gemini Enterprise com um conjunto específico de arquivos ou documentos para um colaborador individual ou compartilhado com uma equipe. Os projetos são persistentes, mantendo o histórico organizacional, contexto e estado operacional ao longo do tempo.
Skills Registry (registro de habilidades): centraliza e gerencia as habilidades (skills) em toda a organização, definindo políticas de uso para cada agente, indivíduo ou equipe. As habilidades são conjuntos de instruções, scripts e recursos que ensinam um agente a realizar uma tarefa especializada.
Agent Sandbox (ambiente seguro para agentes): ambiente isolado, seguro e gerenciado para que os agentes compilem e executem códigos, utilizem interfaces de linha de comando (CLI) ou operem um ambiente de computação completo (incluindo navegação web, cliques e capturas de tela).
AlloyDB para agentes: introduz uma arquitetura PostgreSQL de última geração projetada para suportar milhões de agentes de IA colaborativos, permitindo consultas operacionais em tempo real e análises de lakehouse sem impactar os sistemas principais de produção.
