Google traz servidores do Gemini Enterprise ao Brasil para acelerar IA nas empresas

RESUMO ＋

O Google Cloud anunciou novos investimentos e recursos para acelerar a adoção de inteligência artificial agêntica no Brasil. A empresa planeja dobrar sua infraestrutura técnica no país até 2030 e, a partir de 15 de outubro, passará a processar localmente no Brasil os dados de clientes do Gemini Enterprise que usam o Gemini 3.5 Flash. A companhia também apresentou ferramentas para levar agentes de IA do protótipo à produção, além de novos recursos de segurança, governança e proteção contra ataques a modelos de inteligência artificial.

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O Google Cloud anunciou nesta quinta-feira, 24, durante o Google Cloud Summit Brasil, em São Paulo, um pacote de investimentos e recursos voltados a acelerar a adoção de inteligência artificial (IA) agêntica no país.A empresa afirma que planeja dobrar sua infraestrutura técnica no Brasil até 2030, ampliando a capacidade local de processamento, armazenamento e computação de alta performance para IA.

O anúncio se apoia em um diagnóstico. Segundo um estudo encomendado pelo Google Cloud à consultoria IDC e ao instituto Provokers, 62% das organizações brasileiras já implementam ou aceleram a adoção de agentes de IA — a maior taxa de entusiasmo da região —, mas apenas 17% delas conseguiram consolidar essa adoção com o nível de governança necessário para usá-la em múltiplos processos críticos da empresa.

"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 comunicado.

Dados processados dentro do Brasil

A partir de 15 de outubro, a versão web do Gemini Enterprise, plataforma corporativa de agentes de IA da empresa, passa a processar localmente, no Brasil, os dados de clientes que usam o modelo Gemini 3.5 Flash.

A mudança se soma ao armazenamento de dados de fluxos de trabalho de agentes, que já era feito localmente, e busca atender exigências regulatórias e de soberania de dados no país.

O Google Cloud também reforça que, em qualquer região, os dados e resultados dos clientes não são usados para treinar os modelos de linguagem da empresa sem consentimento explícito.

Para sustentar o processamento local, máquinas virtuais equipadas com GPUs Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition já estão disponíveis na região de nuvem de São Paulo, voltadas para as cargas de trabalho de inferência pesada e em tempo real.

Novos recursos para tirar agentes do protótipo

O Google Cloud também apresentou recursos voltados a reduzir o atrito entre testar um agente de IA e colocá-lo em produção real dentro de uma empresa. Entre eles:

• Projects: espaços dedicados dentro do Gemini Enterprise, vinculados a um conjunto específico de arquivos, que mantêm histórico e contexto ao longo do tempo, para uso individual ou em equipe.
• Skills Registry: um registro central das "habilidades" (conjuntos de instruções e recursos) que ensinam um agente a executar tarefas específicas, com políticas de uso definidas por agente, pessoa ou equipe.
• Agent Sandbox: ambiente isolado e gerenciado em que agentes podem compilar e rodar código, usar linha de comando ou operar um ambiente de computação completo, incluindo navegação na web.
• AlloyDB para Agentes: banco de dados baseado em PostgreSQL, pensado para suportar milhões de agentes de IA operando ao mesmo tempo, sem impactar os sistemas de produção da empresa.

Segurança pensada para a velocidade dos agentes

Em parceria com a empresa de cibersegurança Wiz, o Google Cloud vai oferecer a empresas brasileiras uma avaliação gratuita de exposição a riscos, usando uma ferramenta de teste de invasão baseada em IA chamada Red Agent, que analisa a superfície de ataque externa e gera um relatório de vulnerabilidades priorizado.

A empresa também ampliou o Model Armor, seu sistema de proteção contra ataques a modelos de IA.

A nova versão inclui triagem de imagens, detecção mais precisa de tentativas de manipular comandos por meio de arquivos do Google Workspace, uma janela de contexto de até 64 mil tokens e suporte a modelos da Anthropic hospedados no Gemini Enterprise.

Outra novidade, o Auth Manager, busca eliminar a necessidade de código personalizado para gerenciar credenciais e autenticações em fluxos automatizados entre agentes.

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Perguntas frequentes

O que o Google Cloud anunciou para o Brasil? ＋

O Google Cloud anunciou investimentos e novos recursos para acelerar a adoção de inteligência artificial agêntica no país. A empresa afirma que pretende dobrar sua infraestrutura técnica no Brasil até 2030.

Quanto o Google Cloud pretende ampliar sua infraestrutura no Brasil?

A empresa afirma que planeja dobrar sua infraestrutura técnica no Brasil até 2030, ampliando a capacidade local de processamento, armazenamento e computação de alta performance para inteligência artificial.

Quantas empresas brasileiras já adotam agentes de IA?

Segundo estudo encomendado pelo Google Cloud à IDC e ao instituto Provokers, 62% das organizações brasileiras já implementam ou aceleram a adoção de agentes de IA. Apenas 17% conseguiram consolidar essa adoção com o nível de governança necessário para utilizá-la em múltiplos processos críticos.

O Gemini Enterprise vai processar dados de clientes no Brasil? 

Sim. A partir de 15 de outubro, a versão web do Gemini Enterprise passará a processar localmente no Brasil os dados de clientes que utilizam o Gemini 3.5 Flash.

Quais são os novos recursos do Google Cloud para agentes de IA?

Entre as novidades estão o Projects, o Skills Registry, o Agent Sandbox e o AlloyDB para Agentes. As ferramentas foram apresentadas para ajudar empresas a manter contexto, definir habilidades, testar agentes em ambientes isolados e suportar grandes volumes de agentes em operação.

O que é o Agent Sandbox?

É um ambiente isolado e gerenciado no qual agentes de IA podem compilar e executar código, usar linha de comando e operar um ambiente de computação completo, incluindo navegação na web.

Como o Google Cloud pretende melhorar a segurança dos agentes de IA?

Em parceria com a Wiz, o Google Cloud oferecerá uma avaliação gratuita de exposição a riscos baseada na ferramenta Red Agent. A empresa também ampliou o Model Armor, com recursos como triagem de imagens e detecção de tentativas de manipulação de comandos por meio de arquivos do Google Workspace.

O Google Cloud usa dados de clientes para treinar seus modelos de IA?

Segundo a empresa, em qualquer região, os dados e resultados dos clientes não são usados para treinar os modelos de linguagem do Google sem consentimento explícito.