Apresentado no Summit de São Paulo, o plano do Google Cloud promete crescer em quatro anos o que a empresa montou em nove; o valor do investimento ficou em segredo, e o país já tem seis data centers em duas regiões de nuvem
O Google Cloud quer fazer em quatro anos o que levou nove: dobrar até 2030 a capacidade de computação montada no Brasil desde 2017, disse o executivo Eduardo López.
O anúncio saiu na quinta-feira (24), no Google Cloud Summit Brasil 2026, no Transamerica Expo Center, em São Paulo. O texto oficial do Blog do Google Brasil resume a meta: dobrar a infraestrutura técnica no Brasil até 2030.
O pacote inclui máquinas com GPUs Nvidia Blackwell, que já estão disponíveis na região de São Paulo, e a promessa de processar no país, a partir de 15 de outubro, os dados do Gemini Enterprise.
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O que o Google Cloud prometeu no palco e na coletiva
Quem apresentou o plano primeiro foi Milena Leal, country manager do Google Cloud no Brasil, no palco principal do evento. A meta vale até 2030.
Pouco depois, Eduardo López, presidente do Google Cloud para a América Latina, repetiu a meta na coletiva de imprensa. Ao lado dele estavam Milena e Milton Larsen Burgese, diretor para o setor público na região.
Os três assinam juntos o texto oficial do Google sobre o Summit. Ali, a empresa diz que vai ampliar no país a capacidade de computação, de armazenamento e de processamento de alto desempenho.
O motivo declarado é a inteligência artificial. No palco, Milena disse que a expansão acompanha a adoção rápida do Gemini Enterprise, a plataforma do Google para criar agentes de IA nas empresas, e a procura crescente por IA.
Nove anos para montar, quatro para dobrar: a conta
López contou que o Google investiu sem parar em data centers no Brasil de 2017 a 2026. Agora, disse ele, a empresa vai duplicar toda essa capacidade entre 2026 e 2030, em menos da metade do tempo.
Uma divisão simples mostra o tamanho do salto. Quatro anos divididos por nove dão 0,44, e o Google Cloud quer repetir o crescimento de quase uma década em 44% do tempo.
Nos nove primeiros anos, a empresa somou, em média, um nono da capacidade atual a cada ano. Para dobrar até 2030, terá de somar um quarto por ano, um ritmo 2,25 vezes maior, que é 9 dividido por 4.
Em crescimento composto, dobrar em quatro anos significa aumentar a capacidade perto de 19% ao ano. Quatro altas seguidas de 19% multiplicam a capacidade por 2,005.
São médias de período, feitas com as datas que o próprio López deu na coletiva, registrada pela DatacenterDynamics. A empresa fala em capacidade de processamento, e não em número de máquinas ou de prédios.
Dobrar a capacidade não é dobrar o número de prédios
Os jornalistas perguntaram o que significa, na prática, dobrar a infraestrutura: construir mais data centers ou encher os que já existem. López respondeu que o Google fala em produto e capacidade, e não em espaço físico.
O motivo é a evolução do hardware, que faz muito mais com menos área, explicou. Com processadores cada vez mais potentes, o número de racks ou de prédios deixa de ser o principal indicador.
O que o Google vai dobrar, afirmou López, é a capacidade de processamento e de prestar serviços no Brasil. Isso pode significar ampliar as estruturas atuais ou instalar novas, conforme a demanda dos clientes.
Sobre um grande data center novo até 2030, López disse que o desenho dos investimentos sempre acompanha a demanda. As instalações seguem arquiteturas de alta disponibilidade, com zonas separadas, para que uma falha não derrube o serviço.
Seis data centers em duas regiões de nuvem
Na abertura do Summit, o CEO global do Google Cloud, Thomas Kurian, lembrou o que a empresa já tem no país: duas regiões de nuvem, cada uma com três data centers isolados, num total de seis.
Região de nuvem é o nome que o setor dá a um grupo de data centers próximos que trabalham como um bloco. Como eles são isolados entre si, um pode assumir o serviço do outro quando há pane.
López marca 2017 como o início dos investimentos do Google em data centers no Brasil. Em nove anos, a estrutura chegou às duas regiões e aos seis data centers citados por Kurian.
| O quê | Número | Quem informou |
|---|---|---|
| Investimento em data centers no Brasil | de 2017 a 2026, cerca de 9 anos | Eduardo López |
| Estrutura atual | 2 regiões de nuvem e 6 data centers | Thomas Kurian |
| Meta de expansão | dobrar a capacidade até 2030 | Google Cloud e Eduardo López |
| GPUs Nvidia Blackwell na região de São Paulo | modelo RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, nas máquinas G4 | Google Cloud |
| Gemini Enterprise processado no país | a partir de 15 de outubro de 2026 | Google Cloud |
| Energia limpa na região brasileira | 90% do tempo | Milton Larsen Burgese |
| Vouchers de certificação gratuitos | 10 mil | Google Cloud |
| Meta de capacitação | 3 milhões de pessoas até 2030 | Eduardo López |
O valor do investimento ficou em segredo
López não revelou quanto o Google vai gastar. Segundo a DatacenterDynamics, ele lembrou que a empresa não costuma divulgar valores de investimento e pediu aos jornalistas que não fizessem estimativas.
Para ele, a comparação entre os dois períodos já dá uma ideia do tamanho do aporte. O dinheiro, afirmou, cobre todo o portfólio da companhia e favorece principalmente o setor público e as empresas de setores regulados.
Um valor em dólar apareceu nas coletivas, mas com outro destino. Flávio Franco, diretor da área de engenheiros que o Google Cloud põe dentro dos clientes na América Latina, lembrou um anúncio de 2025: US$ 750 milhões, cerca de R$ 3,8 bilhões.
O dinheiro serve para que parceiros criem as próprias equipes de FDEs, sigla em inglês para esses engenheiros. São dois anúncios diferentes: o de 2025 mira equipes de parceiros, e o de agora, capacidade de computação.
GPUs Nvidia Blackwell já estão na região de São Paulo
Uma parte do reforço já chegou. O texto oficial do Google informa que as máquinas virtuais G4, com GPUs Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, já estão disponíveis na região de nuvem de São Paulo.
Máquina virtual é uma fatia de um servidor físico que o cliente usa pela internet. Em vez de comprar a placa, a empresa contrata a máquina G4 que roda dentro do data center do Google.
Milena Leal anunciou essas máquinas no evento. Segundo ela, os recursos têm alto desempenho e baixa latência e permitem que as empresas brasileiras rodem aqui mesmo os modelos de IA mais pesados.
Flávio Franco colocou a chegada numa linha do tempo. No Summit de 2025, o Google trouxe ao Brasil as TPUs de sexta geração. Em 2026, amplia o investimento com a chegada das GPUs Nvidia Blackwell ao data center brasileiro.
Com isso, disse Franco, a capacidade computacional do Google no Brasil será dobrada tanto na infraestrutura tradicional quanto na de inteligência artificial.
Por que a inteligência artificial precisa de GPU
GPU é a sigla em inglês para unidade de processamento gráfico. O chip nasceu para desenhar as imagens de videogames e de filmes, e sabe fazer milhares de contas pequenas ao mesmo tempo.
É o tipo de trabalho que um modelo de IA exige. Para responder a uma pergunta, o modelo multiplica tabelas gigantes de números, e a GPU divide essa tarefa entre muitos núcleos que trabalham em paralelo.
Blackwell é o nome da geração de chips da Nvidia a que pertencem essas placas, e a versão Server Edition foi feita para ficar dentro de servidores. O Google as chama de aceleradores de IA de última geração.
Segundo o texto oficial, elas entregam o desempenho necessário para inferências pesadas e cargas de trabalho em tempo real. Inferência é o momento em que um modelo já treinado responde ao usuário.
Com a máquina em São Paulo, o dado percorre um caminho mais curto até ser processado, e o tempo de resposta cai. É a latência, palavra que os executivos repetiram ao longo do evento.
As TPUs, o chip que o próprio Google desenha
As GPUs Nvidia Blackwell dividem espaço com um chip da casa. Kurian lembrou que a base do Google Cloud é o AI Hypercomputer, construído com hardware próprio, incluindo as TPUs, os processadores de IA do próprio Google.
A nova família de TPUs, segundo o executivo, entrega desempenho de computação três vezes maior no treinamento de modelos e preço-desempenho 80% melhor na inferência.
Gemini Enterprise processado no Brasil a partir de 15 de outubro
Outra mudança tem data marcada. A partir de 15 de outubro, a versão web do Gemini Enterprise vai processar no Brasil os dados do modelo Gemini 3.5 Flash, segundo o texto oficial do Google.
O país já guardava os dados dos clientes usados em fluxos de agentes. A novidade é que o processamento também fica em território nacional, com promessa de alta disponibilidade, recuperação de desastres e latência baixíssima.
López disse na coletiva que, com a mudança, a plataforma vai operar no país todos os seus agentes e soluções. Kurian completou que a residência de dados manterá no Brasil tanto os dados quanto o processamento de aprendizado de máquina.
Flávio Franco chamou o processamento local do Gemini Enterprise de anúncio mais aguardado do evento, ligado à soberania de dados. Marcel Silva, líder comercial de IA na América Latina, citou a latência e as exigências regulatórias dos setores mais sensíveis.
A energia dos data centers do Google Cloud no Brasil
Um data center consome eletricidade o tempo todo, para manter os servidores ligados e para resfriar as máquinas. Na coletiva, as perguntas sobre os efeitos ambientais dessas estruturas ficaram com Milton Larsen Burgese.
Ele afirmou que o Google Cloud trabalha com eficiência energética superior à do mercado, dos chips ao ciclo de vida da infraestrutura. A empresa, disse, publica esses dados de forma transparente.
Burgese disse que a região de nuvem do Google no país opera 90% do tempo com energia limpa. Quem roda sistemas nela, afirmou, aproveita a matriz energética brasileira.
Redata e o plano de 2027 a 2030
López citou o Redata, regime especial recém-sancionado para data centers, como uma ajuda para baixar o custo de operação dessas estruturas. O ganho maior, disse, aparece na compra de componentes.
O executivo contou que prepara o planejamento da operação de 2027 a 2030, que orienta os investimentos em hardware e em data centers.
Diferente do passado, disse López, o plano agora inclui os movimentos da concorrência e guarda uma margem para o imprevisível. Ele é revisado todo mês com apoio de inteligência artificial.
Fortaleza, hub dos cabos submarinos, está em análise
A latência depende de duas variáveis, os data centers e a conectividade, explicou López. O Brasil tem boa rede de conexões internas, disse, e os cabos submarinos garantem a ligação com o mundo.
Sobre um possível cabo do Google em Fortaleza, principal hub de cabos submarinos do país, López disse que essas decisões são tomadas globalmente. O papel da operação regional é mostrar que existe demanda.
O Google procura manter os data centers perto da chegada dos próprios cabos, hoje concentrados em São Paulo. Depender de outras conexões até as instalações, explicou, criaria problemas de latência.
López contou que visitou Fortaleza e conversou com empresas locais, e afirmou que a companhia analisa alternativas para o futuro.
Brasil lidera a IA na região, mas só 13% a usam no centro do negócio
Na abertura, Kurian disse que o Brasil lidera a adoção de inteligência artificial na América Latina, com 67% das organizações em estágio avançado. Só 13% têm IA em produção nos processos centrais do negócio.
Para Kurian, essa distância não vem da falta de ambição, e sim da infraestrutura por trás dos sistemas. É essa lacuna que o Google Cloud pretende ajudar a fechar.
Um estudo do Google Cloud com a IDC e a Provokers ouviu profissionais no Brasil e em outros países da América Latina. No Brasil, 71% usam assistentes de IA e 59% já delegam tarefas a agentes, acima da média da região (63% e 54%), mas só 17% das empresas consolidaram o uso com governança.
Petrobras e Banco Central na vitrine de segurança
Kurian anunciou uma avaliação gratuita com o Red Agent, o agente vermelho da Wiz, empresa que agora faz parte do Google Cloud. A ferramenta funciona como um pentester com IA, que simula ataques para achar brechas expostas na internet.
Pelo entendimento dos executivos até agora, disse Franco, a oferta sem custo vale só para o Brasil, um sinal do investimento da empresa no país.
Kurian citou três casos brasileiros: o Banco Central, a Petrobras e o PicPay. O BC usa a plataforma num programa de cibersegurança do sistema financeiro. A Petrobras protegeu em menos de 30 dias todo o seu ambiente multicloud, espalhado por mais de uma nuvem.
10 mil vouchers grátis e a meta de treinar 3 milhões até 2030
Para López, o investimento mais importante do Google no país não está no hardware, e sim na educação. A empresa mantém acordos com 140 universidades brasileiras, contou.
Milena anunciou 10 mil vouchers gratuitos para desenvolvedores tirarem certificações do Google Cloud, como Associate Cloud Engineer e Generative AI Leader. Marcel Silva disse que os vouchers não são restritos a nenhuma região.
López lembrou que a meta de treinar 1 milhão de brasileiros em nuvem e inteligência artificial foi ampliada em junho para 3 milhões até 2030. É o mesmo prazo do plano de dobrar a infraestrutura do Google Cloud no Brasil.
