Inteligência, velocidade e custo: o plano do Google para dominar a IA na nuvem

Principais destaques

• A Google estrutura sua estratégia de IA em três pilares: inteligência máxima, baixa latência e escalabilidade com controle de custos
• A plataforma Vertex AI é o centro dessa integração, oferecendo infraestrutura, modelos e governança em um único ecossistema
• Sistemas agentivos ainda enfrentam desafios de infraestrutura, auditoria e autorização antes de ganharem escala em produção

A corrida pela inteligência artificial costuma ser descrita como uma disputa por modelos cada vez mais poderosos. Mas dentro da Google Cloud, a visão é mais ampla.

Segundo Michael Gerstenhaber, vice-presidente de produtos responsável pelo Vertex AI, os modelos atuais estão avançando simultaneamente em três fronteiras que definem o futuro da tecnologia.

Com passagem pela Anthropic antes de chegar ao Google, o executivo afirma que a empresa ocupa uma posição única no mercado por controlar toda a cadeia, da infraestrutura física aos modelos e interfaces finais como o Gemini.

As três fronteiras que moldam a evolução da IA

Gerstenhaber explica que a primeira fronteira é a da inteligência bruta. Modelos como o Gemini Pro são ajustados para entregar o melhor resultado possível, especialmente em tarefas complexas como programação.

Nesse cenário, o tempo de resposta é secundário. O foco é qualidade máxima, mesmo que leve mais tempo para gerar a solução.

A segunda fronteira envolve latência. Em aplicações como atendimento ao cliente ou suporte corporativo, a velocidade é determinante.

Não adianta ter uma resposta perfeita se ela demora tanto que o usuário desiste. Aqui, o objetivo é equilibrar inteligência e tempo de resposta dentro de um limite aceitável.

Já a terceira fronteira é a escalabilidade com custo previsível. Plataformas como Reddit e Meta precisam moderar volumes gigantescos de conteúdo diariamente.

O desafio não é apenas ter um modelo inteligente, mas garantir que ele opere em larga escala sem comprometer o orçamento ou assumir riscos imprevisíveis.

A força da integração vertical do Google

Um dos fatores que motivaram Gerstenhaber a migrar para o Google foi justamente o nível de integração da empresa.

Diferentemente de concorrentes que atuam apenas na camada de modelos, o Google controla desde data centers e chips próprios até a camada de inferência, APIs de memória e mecanismos de governança.

Essa estrutura permite que clientes corporativos, como Shopify e Thomson Reuters, desenvolvam suas próprias aplicações sobre uma base robusta e unificada.

O Vertex AI não entrega produtos prontos ao consumidor final. Ele fornece as ferramentas para que outras empresas criem soluções adaptadas aos seus setores.

Para um blog que acompanha o Google há duas décadas, esse movimento reforça uma característica histórica da companhia: investir pesado em infraestrutura própria como diferencial competitivo.

Por que os agentes ainda não dominaram o mercado

Apesar dos avanços impressionantes, os chamados sistemas agentivos ainda não se tornaram onipresentes. A tecnologia existe e as demonstrações são convincentes, mas o uso em larga escala esbarra em limitações práticas.

Faltam padrões consolidados de auditoria para monitorar decisões tomadas por agentes autônomos. Também há desafios na autorização de dados e na definição de responsabilidades.

Em ambientes corporativos, colocar algo em produção exige processos rigorosos e validação humana.

Na engenharia de software, essa transição tem sido mais rápida porque já existem ciclos estruturados de desenvolvimento, testes e revisão.

Fora desse ambiente, porém, os modelos ainda precisam de novas camadas de controle e governança antes de se tornarem padrão.

Em entrevista ao TechCrunch, Gerstenhaber reforça que dois anos é pouco tempo para uma tecnologia tão transformadora amadurecer plenamente em produção.

A capacidade técnica avança rápido, mas a adoção empresarial segue o ritmo da segurança e da confiiança.