O Google Cloud Next ’25 começou com anúncios que definem um novo padrão para o futuro da computação em nuvem, inteligência artificial e engenharia de dados em escala. De novos chips a avanços em modelos fundacionais e ambientes multiagentes, a Google demonstrou, com profundidade técnica, o seu compromisso com uma nuvem otimizada por IA, mais acessível, segura e integrada.
A seguir, detalhamos os principais destaques do evento e o impacto direto nas práticas de desenvolvimento, arquitetura de soluções e engenharia de IA.
1. AI Infrastructure: A Nova Base Computacional para a Nuvem Moderna
A infraestrutura de IA foi o pilar central do primeiro dia do evento. O anúncio do TPU v5p Ironwood, com capacidade de 3.600 vezes mais performance em relação ao primeiro TPU, representa um avanço significativo na aceleração de LLMs e workloads de treinamento de IA profunda. Os clusters suportam agora 42,5 exaflops, superando a escala de supercomputadores tradicionais — entregando paralelismo massivo com latência mínima.
A Google também apresentou seu novo chip quântico, Willow, que marca uma virada de chave na computação tolerante a falhas. Após 30 anos de pesquisas, Willow avança na direção de sistemas quânticos mais estáveis com correção de erros integrada.
Anúncios técnicos incluem:
- TPUs de 7ª Geração – Ironwood: projetadas para acelerar treinamento e inferência de modelos de IA com alta eficiência energética. Ironwood entrega 3.600 vezes mais desempenho que a 1ª geração, possibilitando processamentos massivos em menor tempo.
- GPUs NVIDIA Blackwell (B200, GB200): suporte a modelos de IA em larga escala, com menor latência e maior paralelização. Infraestrutura validada para workloads exaflop-scale.
- Cluster Director: ferramenta avançada para orquestração de clusters de aceleração. Automatiza alocação de recursos para treinamento, garantindo maior disponibilidade e otimização de custo.
- Google Cloud WAN: nova rede privada definida por software que oferece 40% mais desempenho que as soluções anteriores, com cobertura global. Suporte a topologias híbridas e multi-região.
2. Gemini e Modelos Fundacionais: Domínio Técnico sobre Multimodalidade
O lançamento do Gemini 2.5 Pro e Gemini 2.5 Flash marca uma nova era em raciocínio multimodal com alinhamento entre linguagem, código e percepção contextual. Enquanto o Gemini 2.5 Pro oferece raciocínio avançado, compreensão de longos contextos e execução em tempo real, o Gemini 2.5 Flash foi otimizado para desempenho e custo-benefício, ideal para inferência em ambientes de produção.
Modelos lançados:
- Gemini 2.5 Pro: modelo multimodal com raciocínio avançado, memória expandida e capacidade de interpretar instruções complexas. Ideal para copilotos empresariais, com integração nativa ao Google Cloud.
- Gemini 2.5 Flash: versão mais leve e eficiente, otimizada para custos e latência. Indicado para aplicações em tempo real e produtos com grande volume de usuários simultâneos.
- Imagen 3 (imagem) & Veo 2 (vídeo 4K com direção cinematográfica): modelos generativos com precisão visual superior e controle criativo refinado, já integrados ao Vertex AI.
- NotebookLM e Lyria: NotebookLM permite interação com arquivos e conteúdo multimodal. Lyria permite geração de música com apenas texto e contexto, usando arquitetura generativa especializada.
A arquitetura técnica dos modelos Gemini é baseada em transformers multimodais com suporte a agentes e contextos longos (>1M tokens), integrando facilmente com pipelines do Vertex AI.
3. Vertex AI: Um Jardim de Modelos Fundacionais e Integrações Empresariais
O Vertex AI se tornou o principal hub de MLOps da Google, com a introdução do Model Garden — uma galeria com mais de 200 modelos fundacionais prontos para uso, incluindo o LLaMA 3 da Meta, modelos da AI2 e os próprios modelos Gemini.
Destaques técnicos da plataforma:
- Mais de 200 modelos disponíveis no Model Garden: incluindo Gemini, Veo, Imagen, Lyria, LLaMA 3 da Meta, Claude da Anthropic e modelos especializados da AI2.
- Fine-tuning de modelos com ferramentas como adapter tuning e RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback).
- Prompt Tuning & Adapter Fusion: técnicas de customização com menor custo computacional e maior controle interpretativo. Permite personalização de modelos para setores regulados.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) nativo para integração com fontes empresariais em tempo real.
- Integração com bancos de dados corporativos: suporte nativo a Oracle, SAP, Salesforce, NetApp e Workday. Permite aplicações contextuais com dados sensíveis sem comprometer segurança.
Com isso, empresas podem operacionalizar IA em pipelines de dados, com segurança, monitoramento e governança.
4. Agentspace e Multiagentes: Construindo Ecossistemas Autônomos com IA
A Google estreou o Agentspace, um ambiente completo para criar, hospedar e operar agentes inteligentes — sem necessidade de escrever código. Esse movimento é fortalecido pelo lançamento do Agent Development Kit, um framework open-source baseado em design patterns de sistemas multiagente, como cooperação, delegação e raciocínio descentralizado.
Para garantir interoperabilidade, a Google apresentou o Agent2Agent Protocol, permitindo que agentes interajam mesmo quando usam modelos ou ferramentas de fornecedores diferentes.
Casos de uso destacados:
- Agent Development Kit (ADK): framework open-source para criação de sistemas multiagentes, interoperáveis e escaláveis. Compatível com protocolos de comunicação heterogêneos.
- Agent2Agent Protocol: camada de interoperabilidade entre agentes que operam em diferentes nuvens ou com modelos distintos. Suporte a protocolos como LangChain, Semantic Kernel e frameworks proprietários.
- Agents prontos para uso: aplicáveis a atendimento ao cliente, suporte técnico, segurança, análise de dados e automação de tarefas administrativas.
5. Aplicações Reais: IA Gerando Valor em Ambientes Corporativos
A Google mostrou como grandes marcas estão aplicando IA generativa e agentes em cenários reais:
- McDonald’s: uso de IA para manutenção preditiva e otimização operacional.
- Spotify: personalização de conteúdos com BigQuery e Vertex AI.
- Honeywell: automação de análise de ciclo de vida de produtos.
- Mattel: IA para transformar feedback em inovação de produto.
- Salesforce, Deutsche Bank, Verizon: integração profunda com Gemini para automação segura e compliance.
6. Segurança com IA: O Nascimento do Google Unified Security (GUS)
O novo GUS reúne as capacidades de segurança do Google sob uma única plataforma unificada, com foco em proteção de IA e governança de dados.
Destaques técnicos:
- Modelo Armor: defesa específica para LLMs, detectando prompts maliciosos e ameaças a modelos proprietários.
- Resposta automática com IA: mitigação de ameaças com base em aprendizado contínuo e priorização por contexto organizacional.
- Compliance e ambientes regulados: integração com ambientes governamentais nos EUA, incluindo suporte para dados Top Secret.
Conclusão: O Novo Paradigma da Nuvem com IA
O Google Cloud Next ’25 marca um novo patamar para a engenharia de nuvem e Inteligência Artificial aplicada em escala corporativa. A convergência entre infraestrutura distribuída de altíssimo desempenho, modelos fundacionais de última geração (como Gemini 2.5 Pro e Flash), e a nova geração de agentes inteligentes — suportados por ambientes como o Google Agentspace — representa mais do que uma evolução: trata-se da arquitetura padrão para os próximos ciclos de inovação digital.
A combinação entre TPUs de sétima geração (Ironwood) e GPUs de ponta como as Blackwell B200 garante a sustentação para workloads exigentes, com latência reduzida e otimização de custos computacionais. Ao mesmo tempo, o Vertex AI consolida-se como uma plataforma unificada para gestão de ciclo de vida de modelos, experimentação, deployment e monitoramento, integrando mais de 200 modelos fundacionais, entre eles Llama 3, Claude 3, Mistral, Imagen 3 e Lyria.
Com o lançamento do Agentspace e do Agent Development Kit (ADK), o Google posiciona os agentes como a nova camada operacional da IA, permitindo orquestração autônoma de tarefas entre múltiplos sistemas e modelos, inclusive com o inédito protocolo Agent2Agent para interoperabilidade cross-provider.
Em resumo, o recado do primeiro dia do Next ’25 é claro: a computação em nuvem agora é sinônimo de inteligência em nuvem. E ela já está pronta para operar em modo autônomo, integrado e em escala global.