O Google Cloud vai dobrar sua infraestrutura no Brasil até 2030. O anúncio foi feito nesta quinta-feira (24) durante o Google Cloud Summit Brasil 2026, realizado no Transamérica Expo Center, em São Paulo, e detalhado pelo presidente do Google Cloud para a América Latina, Eduardo López, em coletiva de imprensa. Segundo o executivo, a empresa investiu de forma contínua em data centers no país entre 2017 e 2026 e agora vai duplicar toda essa capacidade entre 2026 e 2030. Em outras palavras, afirmou que, em menos da metade do tempo, a companhia dobrará o que levou praticamente nove anos para construir.

López ressaltou que o Google não costuma divulgar valores de investimento e pediu que os jornalistas presentes na coletiva não fizessem estimativas, mas afirmou que a comparação entre os dois períodos dá uma ideia do aporte previsto para o país. De acordo com ele, o investimento em data centers no Brasil abrange todo o portfólio da companhia, o que beneficia especialmente o setor público e as empresas de setores regulados. Também participaram da coletiva Milena Leal, country manager do Google Cloud no Brasil, e Milton Larsen Burgese, diretor do setor público para a América Latina.

O plano havia sido apresentado por Milena pouco antes da coletiva, no palco principal do evento. Segundo a executiva, a expansão reforça o compromisso de longo prazo da companhia com o mercado brasileiro, busca acompanhar a rápida adoção do Gemini Enterprise e a crescente demanda por inteligência artificial e vai ampliar localmente a capacidade de armazenamento e de processamento de IA de alta performance. Na abertura do Summit, o CEO global do Google Cloud, Thomas Kurian, lembrou que a empresa opera hoje duas regiões de nuvem no país, cada uma com três data centers isolados, totalizando seis data centers.

Em números

• 2017–2026: período em que o Google construiu sua capacidade atual de data centers no Brasil
• 2026–2030: prazo para dobrar essa capacidade
• 6 data centers em 2 regiões de nuvem no país hoje, segundo Kurian
• 15 de outubro: início do processamento local do Gemini Enterprise
• 90% do tempo com energia limpa na região brasileira, segundo Burgese

Capacidade de processamento, não metros quadrados

Questionado sobre o que significa, na prática, dobrar a infraestrutura, se construir mais data centers ou ampliar a capacidade das instalações existentes, López explicou que a empresa fala em produto e capacidade, e não em espaço físico, porque a evolução do hardware permite fazer muito mais com menos área. O que o Google vai dobrar, segundo ele, é a capacidade de processamento e de prestação de serviços no Brasil, o que pode significar tanto ampliar as estruturas atuais quanto instalar novas, conforme a demanda. O executivo lembrou que as instalações seguem arquiteturas de alta disponibilidade, com zonas separadas, e que, com processadores cada vez mais potentes, o número de racks ou de prédios deixa de ser o principal indicador.

Sobre a possibilidade de um grande data center novo no país até 2030, López afirmou que o desenho dos investimentos está sempre atrelado à demanda e que a duplicação anunciada reflete a aposta no crescimento do uso da plataforma pelas empresas brasileiras. Na avaliação dele, o ReData, regime especial recém-sancionado para data centers, ajuda bastante a reduzir os custos operacionais dessas infraestruturas, especialmente na compra de componentes.

O executivo contou ainda que está elaborando o planejamento da operação para o período de 2027 a 2030 e que esse exercício é indispensável, pois orienta os investimentos em hardware e em data centers. A diferença em relação ao passado, segundo ele, é que o plano hoje incorpora variáveis como a dinâmica de mercado e os movimentos da concorrência, reserva uma margem para a imprevisibilidade e é revisado mensalmente com apoio de IA.

GPUs Blackwell e TPUs no data center brasileiro

No campo do hardware, Milena anunciou que as máquinas virtuais G4, equipadas com GPUs Nvidia de última geração, já estão disponíveis na região de São Paulo. Segundo a executiva, os recursos oferecem alto desempenho e baixa latência, permitindo que as empresas brasileiras executem localmente seus modelos mais pesados. Em outra coletiva realizada durante o evento, Flávio Franco, diretor de Forward Deployed Engineering do Google Cloud para a América Latina, lembrou que, no Summit do ano passado, a empresa trouxe ao Brasil as TPUs de sexta geração e que, neste ano, amplia o investimento com a chegada das GPUs Nvidia RTX Blackwell ao data center brasileiro. De acordo com Franco, a capacidade computacional será dobrada tanto na infraestrutura tradicional quanto na IA.

Kurian, por sua vez, afirmou que a base da pilha do Google Cloud é o AI Hypercomputer, construído com hardware próprio, incluindo as TPUs. O CEO global observou que, à medida que o uso de IA se amplia, o custo de inferência e o desempenho ganham peso, já que, mesmo com a queda do preço por token, a conta tende a crescer porque os agentes passam a executar mais trabalho. A companhia disse ter otimizado chips, data centers e rede e repassar essa eficiência aos clientes, e a nova família de TPUs entrega desempenho de computação três vezes maior em treinamento e um preço-desempenho 80% melhor em inferência. Como exemplo brasileiro, citou a Axia Energia, que roda modelagem meteorológica avançada em clusters de TPUs, consegue prever eventos climáticos severos com até dez dias de antecedência e, com isso, reduziu, ano a ano, as interrupções de serviço para milhões de clientes.

Franco destacou ainda novidades no portfólio de dados voltadas à era agêntica. Em sua visão, agentes consultam bancos de dados em velocidade e escala muito superiores às de um humano, o que exige uma plataforma especializada para suportar esse volume de processamento. Entre os lançamentos, citou uma camada de abstração que permite aos agentes acessar dados armazenados no Google, em nuvens de terceiros ou on-premises sem necessidade de cópia e sem custos de tráfego de saída.

Gemini Enterprise com processamento local

Outro anúncio ligado à infraestrutura no país é a operação do Gemini Enterprise a partir do Brasil. Segundo López, a partir de 15 de outubro, a plataforma passará a operar com processamento local, o que permitirá operar no país todos os seus agentes e soluções. A medida terá impacto gigantesco no desenvolvimento de capacidades locais, tanto pela redução da latência quanto pela possibilidade de atender empresas de setores regulados com dados mantidos em território nacional. Kurian acrescentou que a residência de dados local manterá no Brasil tanto os dados quanto o processamento de machine learning.

Franco classificou o anúncio como o mais aguardado do evento e o associou à soberania de dados, tema que definiu como bastante atual. Marcel Silva, líder de go-to-market e de vendas de IA do Google Cloud na América Latina, complementou que a disponibilidade local importa não só pela latência, mas também pelas exigências regulatórias dos setores mais sensíveis.

López afirmou que a latência e a oferta de soluções dependem de duas variáveis: a infraestrutura de data centers e a conectividade. Segundo ele, o Brasil tem uma boa rede de conexões internas, enquanto os cabos submarinos garantem a conectividade global, e a empresa segue investindo em ambas as frentes.

Perguntado sobre a possibilidade de um novo cabo do Google em Fortaleza, principal hub de cabos submarinos do país, e de investimentos em data centers ou pontos de conexão na capital cearense, o executivo explicou que as decisões sobre cabos são tomadas globalmente e que o papel da operação regional é demonstrar demanda. De acordo com López, o Google busca manter seus data centers próximos aos pontos de chegada dos próprios cabos, hoje concentrados em São Paulo, já que depender de outras conexões até as instalações geraria problemas de latência. Ele disse ter visitado Fortaleza e conversado com empresas locais e afirmou que a companhia analisa alternativas para o futuro.

Sobre os questionamentos sobre o impacto ambiental dos data centers, Burgese afirmou que o Google Cloud opera com níveis de eficiência energética superiores aos do mercado, desde os chips até a gestão do ciclo de vida da infraestrutura, obtendo mais capacidade por unidade de energia, e que a empresa publica esses dados de forma transparente. No caso brasileiro, ele destacou que a região de nuvem do Google no país é a mais limpa do mundo, operando 90% do tempo com energia limpa, o que faz com que os clientes que rodam cargas de trabalho localmente se beneficiem da matriz energética nacional.

Milena Leal afirmou que os investimentos são uma resposta à demanda dos clientes e à evolução do mercado. O Brasil é um dos países mais relevantes da América Latina em soluções tecnológicas, e a empresa observa, na prática, uma adoção rápida não só de IA, mas também de segurança e infraestrutura, o que embasa os cálculos de crescimento da companhia. Os executivos destacaram ainda que o país é conhecido pela rápida adoção de tecnologias, com um número crescente de nativos digitais e expectativas mais altas em relação à qualidade dos serviços, e que, pela primeira vez na história da indústria, todos os setores, do público à educação, do varejo às finanças e à manufatura, avançam em ritmo semelhante na adoção de tecnologias.

López lembrou que, conforme mencionado por Kurian, a América Latina é a segunda região de maior crescimento para a empresa, e o Brasil é o país mais importante da região. Na abertura, o CEO global afirmou que o Brasil lidera a adoção de IA na América Latina, com 67% das organizações em estágio avançado, mas apenas 13% com IA em produção nos processos centrais do negócio. Segundo Kurian, essa distância não se deve à falta de ambição, mas à infraestrutura subjacente, e é essa lacuna que o Google Cloud pretende ajudar a fechar.

Do protótipo à produção

Os entraves à adoção foram o foco da coletiva de imprensa com Franco e Silva. Com base em estudo apresentado no evento, realizado pelo segundo ano consecutivo, Silva destacou que 71% dos cerca de 3,2 mil entrevistados no Brasil já usam assistentes de IA e 59% já delegam tarefas a agentes, índice que, segundo ele, não fica atrás do resto do mundo. Ainda assim, apenas 17% das empresas alcançaram adoção consolidada. Em sua avaliação, a tecnologia avança mais rápido do que a capacitação da força de trabalho, e outro levantamento aponta um déficit de cerca de 30% de profissionais qualificados.

Silva apontou, entre os motivos, a falta de integração da IA aos fluxos de trabalho e o receio dos profissionais em relação à privacidade, à confidencialidade e ao monitoramento do próprio uso. Ele manifestou preocupação com o fato de cerca de 59% dos profissionais considerarem baixo o risco de usar ferramentas públicas de IA, que podem utilizar o conteúdo enviado para treinar modelos, e defendeu que as companhias acelerem a adoção de plataformas corporativas com governança e segurança.

Franco acrescentou uma perspectiva técnica. Segundo ele, a tecnologia facilitou a criação de provas de conceito, e muitas empresas conseguem transformar uma boa ideia em um protótipo funcional. O gargalo está na passagem para a produção, que exige camadas de segurança, gestão de informações sensíveis, proteção contra ameaças, como tentativas de jailbreak dos agentes, e escalabilidade no acesso aos dados. É essa arquitetura horizontal, com segurança, escalabilidade e observabilidade, que o Gemini Enterprise busca oferecer, segundo o executivo.

Engenheiros dentro do cliente

Para acelerar essa transição, o Google Cloud vai ampliar a equipe local de forward deployed engineers (FDEs), anunciou Kurian. Franco explicou que esses profissionais se diferenciam dos consultores de nuvem tradicionais pela profundidade técnica, já que têm formação em engenharia de software e, muitas vezes, vêm das próprias equipes que criaram os modelos e serviços do Google, e também pelo modelo de trabalho. Enquanto a área de serviços profissionais é contratada para executar um escopo, os FDEs trabalham com o cliente em squads conjuntas, com desafio e escopo definidos, podendo incluir integradores como a Accenture e outros parceiros.

Segundo Franco, o time foi criado há pouco mais de um ano e vem crescendo exponencialmente, já que o tema surge em praticamente todas as reuniões com clientes. Os projetos costumam durar de seis a 12 semanas, com três a cinco FDEs por engajamento, mas podem se estender por três a seis meses, como no caso do cérebro da assistente Lu, do Magalu. Flávio Franco lembrou ainda que a empresa anunciou, no ano passado, um investimento de 750 milhões de dólares (3,8 bilhões de reais) para que parceiros criem suas próprias estruturas de FDEs.

Custo de tokens e segurança

Sobre o custo dos tokens, preocupação crescente no mercado, López relatou ter ouvido de um vice-presidente de uma grande empresa latino-americana que foi preciso interromper o uso de agentes e de infraestrutura devido aos custos. Segundo ele, o problema costuma aparecer quando um projeto se massifica na companhia e chega à primeira nota fiscal. O Google atua em duas frentes: permitir que o cliente simule qual modelo oferece o melhor custo-benefício para cada tarefa e adotar limites de orçamento de tokens, que devem chegar nos próximos meses. Kurian detalhou as mudanças na cobrança, que incluem um teto mensal rígido por projeto, com pausa automática da execução ao atingi-lo, um plano de economia com desconto de até 20% em tokens de qualquer modelo e roteamento automático para o modelo mais barato capaz de cumprir cada tarefa.

Na área de segurança, Kurian anunciou a oferta gratuita de uma avaliação com o agente vermelho da Wiz, agora parte do Google Cloud, que identifica vulnerabilidades de forma autônoma. Franco afirmou que, segundo o entendimento dos executivos até o momento, a oferta sem custo vale apenas para o Brasil, o que classificou como um sinal do investimento da empresa no país. Entre os casos locais, Kurian citou o Banco Central, que usa a plataforma em um programa de cibersegurança voltado ao sistema financeiro nacional, a Petrobras, que protegeu todo o ambiente multicloud em menos de 30 dias, e o PicPay.

Educação como principal investimento

Apesar do peso dos anúncios de infraestrutura, López afirmou que, para ele, o investimento mais importante da companhia no país não está no hardware, mas na educação. Ele lembrou que o compromisso inicial de treinar 1 milhão de brasileiros foi ampliado, em junho, para 3 milhões até 2030 e que o Google Cloud mantém acordos com 140 universidades brasileiras. Milena anunciou a oferta de 10 mil vouchers gratuitos para que desenvolvedores obtenham certificações do Google Cloud, como Associate Cloud Engineer e Generative AI Leader, e Silva destacou que os vouchers não são restritos a nenhuma região. O Capacita+, que no ano passado entrou para o Guinness como a maior aula simultânea, com 200 mil participantes, terá nova edição nesta sexta-feira (25), com transmissão em mais de 150 universidades de todo o país.

Para alcançar as pequenas e médias empresas, López explicou que a estratégia do Google Cloud é trabalhar com parceiros ISVs, fornecedores de software que já atendem esse público, para incorporar IA às suas soluções. No setor público, Burgese afirmou que a empresa prepara uma nova versão dos serviços que integra modelos a cenários de uso prontos, de modo que uma pequena prefeitura possa consultar informações diretamente, sem equipes altamente especializadas, inclusive na preparação para eventos climáticos extremos.