Google Cloud vai dobrar capacidade de datacenter no Brasil para acompanhar expansão da IA
Com processamento local de dados no Gemini Enterprise e novas GPUs, empresa aposta pesado na infraestrutura para sustentar crescimento dos agentes de IA no país
Por Leo Caparroz 25 set 2026, 12h00
O Google Cloud levou praticamente uma década para construir a infraestrutura que hoje sustenta suas operações no Brasil. Agora, promete repetir esse volume de investimento em menos da metade do tempo: até 2030, a empresa vai dobrar sua capacidade técnica no país, ampliando processamento, armazenamento e capacidade de IA de alta performance.
O anúncio veio durante o Google Cloud Summit Brasil 2026, junto com uma leva de novidades no Gemini Enterprise, plataforma de agentes de IA da empresa. Eles também apresentar um novo estudo encomendado pelo próprio Google Cloud e conduzido pela IDC e pela Provokers, que mostra, entre outras coisas, que 62% das organizações brasileiras já implementam ou aceleram o uso de agentes de IA; contudo, só 17% consolidaram essa adoção com os níveis de governança necessários para operar em múltiplos processos críticos ao mesmo tempo.
“À medida que as empresas implementam mais a IA agêntica, os clientes nos relatam que frequentemente enfrentam os mesmos três desafios: custo, clareza sobre o valor de negócios e a necessidade de controles de nível corporativo”, disse Thomas Kurian, CEO do Google Cloud, em nota. Fechar essa lacuna entre entusiasmo e maturidade é o argumento central por trás do investimento em infraestrutura.
Os dados não vão sair do país
A partir de 15 de outubro, a versão web do Gemini Enterprise vai processar os dados do Gemini 3.5 Flash nos servidores locais. Ou seja, as conversas que você tiver com o modelo vão ficar aqui no Brasil, e não vão ser mandadas para fora. Segundo o Google Cloud, isso complementa o suporte que já existe para armazenamento de dados de clientes em fluxos de trabalho de agentes.
Na prática, isso significa maior disponibilidade, recuperação de desastres mais rápida e latência menor para cargas de trabalho corporativas críticas, além de ajudar empresas a atender exigências regulatórias de soberania de dados.
O compromisso, segundo o release da empresa, vale para todas as regiões e modelos: dados e resultados de clientes não são usados para treinar modelos de linguagem sem consentimento explícito.
Processamento de ponta
Para processar essas cargas de trabalho mais perto do usuário, as máquinas virtuais G4 do Google Cloud, equipadas com GPUs NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, hoje entre as mais avançadas do mercado, já estão disponíveis na região de nuvem de São Paulo. Elas se somam às TPUs de sexta geração, chips próprios do Google trazidos ao país no ano passado.
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.
Na coletiva de imprensa do evento, Eduardo Lopes, presidente do Google Cloud para a América Latina, colocou a expansão em perspectiva: o investimento entre 2026 e 2030 deve dobrar a capacidade construída ao longo de quase uma década, e segue diretamente a demanda das empresas brasileiras pela plataforma.
Na prática
O pacote de lançamentos no Gemini Enterprise e no Data Cloud mira justamente o gargalo apontado pelo estudo: tirar projetos de IA do estágio de piloto e colocá-los em produção com segurança. Entram nessa lista o Projects, espaço persistente para organizar arquivos e contexto de um agente ao longo do tempo; o Skills Registry, que centraliza e gerencia as habilidades usadas pelos agentes em toda a organização; o Agent Sandbox, ambiente isolado para testar agentes sem risco a sistemas em produção; e uma nova versão do banco de dados AlloyDB pensada para suportar milhões de agentes consultando dados simultaneamente — um cenário bem diferente do uso tradicional, feito por poucas pessoas por vez.
Do lado da segurança, o destaque é o Agentic Defense: em parceria com a Wiz, empresas no Brasil terão acesso gratuito a uma varredura de segurança feita pelo Red Agent, ferramenta de pentest baseada em IA. O Model Armor ganha detecção aprimorada de injeção indireta de comandos em arquivos do Workspace, e o Auth Manager passa a reduzir a necessidade de código personalizado para gerenciar credenciais e fluxos de autenticação entre agentes.
Entre os casos citados, o Bradesco reduziu de uma hora para cinco minutos o tempo de revisão de documentos fiscais e contratuais com agentes do Gemini Enterprise. A Livelo recuperou 20 mil horas por ano automatizando moderação de avaliações e funil digital. A Sabesp usa agentes para identificar riscos de multas e acelerar defesas jurídicas, e a CNA leva orientação agronômica a produtores rurais por um assistente no WhatsApp.
Magalu e Natura, por sua vez, aparecem como exemplos do trabalho dos Forward-Deployed Engineers — equipes de engenheiros do Google Cloud que atuam lado a lado com o time técnico do cliente, geralmente em ciclos de seis a doze semanas, para colocar esses projetos de pé.
O investimento em maquinário vem acompanhado de um em gente: o Google Cloud lança 10 mil vouchers gratuitos de certificação para desenvolvedores brasileiros, dentro da meta de capacitar 3 milhões de pessoas em nuvem e IA até 2030. Durante o Summit, a empresa também promove uma nova edição do Capacita+, com mais de 150 instituições de ensino parceiras e meta de treinar 200 mil pessoas em um único dia.
