A transição para a chamada "era agentica" não é apenas uma mudança de paradigma na interface de usuário; é uma transformação estrutural na forma como o software opera. Estamos migrando de operações baseadas em comandos humanos para fluxos executados na velocidade da máquina. Para engenharias de infraestrutura, isso representa um desafio severo: agentes autônomos geram um volume exponencial de tráfego, queries complexas e chamadas entre serviços que podem rapidamente saturar redes, drenar bancos de dados e criar lacunas de segurança imprevistas.
Para empresas brasileiras que buscam escalar soluções de IA, a resposta não reside apenas no modelo de linguagem, mas na robustez da base tecnológica. O conceito de cross-cloud infrastructure para a empresa agentica foca em quatro pilares vitais: computação fluida, conectividade segura, camada de dados unificada e soberania digital. Analisamos a estratégia do Google Cloud apresentada no Next '26 sob a ótica de quem precisa de estabilidade operacional e redução de riscos.
O foco em Fluid Compute
O conceito de fluid compute endereça um problema real: a imprevisibilidade de workloads que misturam sistemas tradicionais com processamento de IA. Diferente do treinamento de modelos, que exige AI Hypercomputer (GPUs/TPUs), a operação de agentes exige CPUs eficientes para lidar com lógica de controle complexa, fluxos de reinforcement learning e ambientes isolados (sandboxes). A introdução das séries C4N e M4N aponta para uma otimização de I/O crítica, especialmente para empresas com bancos de dados legados ou sistemas de mensageria de alta carga. Para o nosso mercado, a capacidade de rodar GKE Agent Sandboxes com isolamento via gVisor é uma vitória técnica importante, permitindo escalabilidade segura sem comprometer o multitenancy no cluster.
Conectividade e a nova malha de rede
Agentes não conversam apenas com humanos; eles conversam entre si (A2A). Isso cria um cenário de tráfego imprevisível que exige um novo olhar sobre observability e governance. A introdução do Agent Gateway como um "controlador de tráfego aéreo" para IA é uma resposta necessária ao desafio de governar identidades não humanas. Times de SecOps devem observar a integração dessas ferramentas com o Cloud Armor e o Next Generation Firewall (NGFW), uma vez que a proteção contra zero-day exploits em fluxos de IA será a linha de frente da segurança corporativa nos próximos anos.
Dados como motor de raciocínio
Não há inteligência sem contexto. O Unified Data Layer busca transformar arquivos passivos em motores de raciocínio. A proposta de Smart Storage e Knowledge Catalog, que permite a exploração de dados in-loco sem a necessidade de migrações massivas, é um alívio estratégico para empresas que sofrem com a gravidade dos dados (data gravity). A capacidade de realizar semantic search sobre unstructured data (PDFs, planilhas) diretamente no storage reduz o latency de inferência, um requisito obrigatório para aplicações que operam em tempo real.
Soberania e Digital Sovereignty
O cenário regulatório no Brasil exige rigor crescente sobre o controle de chaves e a localização de dados. A expansão do Google Distributed Cloud e a oferta de Confidential External Key Management oferecem um caminho para empresas de setores regulados (como finanças e saúde) adotarem o poder da IA sem abrir mão do controle total sobre a custódia das chaves de criptografia. A flexibilidade de rodar modelos on-premises ou em modo desconectado elimina a barreira da soberania de dados para operações críticas.
Ao alinhar essas inovações, o caminho para as empresas que dependem de tecnologia para crescer torna-se mais claro: a infraestrutura deve ser, antes de tudo, adaptável. A transição para a era agentica não é uma opção de arquitetura, mas um imperativo para a viabilidade de longo prazo do negócio.
Artigo originalmente publicado por Muninder SambiVP, Google Distributed Cloud em Cloud Blog.
