O Google promete dobrar em quatro anos o que montou em nove

O Google Cloud, divisão do Google que aluga servidores e armazenamento pela internet, anunciou seu plano para o Brasil em 24 de setembro de 2026.

A meta é dobrar até 2030 a capacidade de computação da empresa no país. O anúncio saiu no Google Cloud Summit Brasil, evento da empresa em São Paulo.

Segundo Eduardo López, presidente do Google Cloud para a América Latina, a empresa vai dobrar em menos da metade do tempo o que levou quase nove anos para construir.

A primeira região de nuvem do Google no país, um grupo de data centers próximos que funcionam como uma unidade, abriu em São Paulo em 2017.

Hoje a empresa opera duas regiões no Brasil, cada uma com três data centers, segundo a DatacenterDynamics. O comunicado do Google não cita esses números.

O plano inclui mais espaço para guardar dados e mais capacidade para rodar inteligência artificial. A região de São Paulo passou a oferecer servidores com placas Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell, chips usados para rodar modelos de IA.

O Gemini passa a processar dados no Brasil em 15 de outubro

A partir de 15 de outubro, o Gemini Enterprise, versão do assistente de IA do Google vendida a empresas, poderá processar dados dentro do Brasil.

A mudança vale para quem usa o modelo Gemini 3.5 Flash, segundo o Canaltech e a Exame. O Google diz que o objetivo é atender clientes que precisam manter os dados no país e reduzir o tempo de resposta.

O Canaltech lembra que essa exigência é comum em organizações sujeitas a regras de regulação. O Google afirma que os dados e os resultados dos clientes corporativos não são usados para treinar seus modelos.

Segundo o Ministério da Fazenda, cerca de 60% dos dados dos brasileiros estão hoje guardados fora do país.

O Google não diz quanto vai investir

O Google não informou quanto vai investir no plano. Também não divulgou a capacidade atual em megawatts, a medida de energia que o setor usa para comparar o tamanho de data centers.

Sem um desses números, não há como saber o tamanho do que vai dobrar. A promessa diz que a estrutura de 2030 terá o dobro da de 2026, mas não diz quanto vale nenhuma das duas.

O único valor público é o do primeiro ciclo: entre 2017 e 2022, a divisão investiu cerca de R$ 1,6 bilhão em infraestrutura no Brasil, segundo a Bloomberg Línea.

O gasto de 2023 a 2026 não aparece no comunicado do Google nem na cobertura do anúncio consultada.

Amazon e Microsoft divulgaram valores, e o Redata reduz impostos

A Amazon Web Services, divisão de nuvem da Amazon, anunciou em 11 de setembro de 2024 um investimento de R$ 10,1 bilhões. O dinheiro vai para data centers no estado de São Paulo até 2034.

A Microsoft anunciou no mesmo mês R$ 14,7 bilhões em nuvem e IA no Brasil até 2027. Em 11 de fevereiro de 2026, informou que dois data centers de IA já funcionavam no estado de São Paulo, sem dizer a capacidade.

A Bloomberg Línea cita ainda o data center que o TikTok constrói em Pecém, no Ceará, com previsão de R$ 200 bilhões.

O governo sancionou em 15 de setembro de 2026 o Redata, regime especial de impostos para data centers. A lei suspende por cinco anos tributos na compra de equipamentos, no Brasil ou no exterior.

Em troca, a empresa precisa usar só energia limpa ou renovável e vender ao menos 10% da capacidade no mercado interno. Também precisa investir no país o equivalente a 2% do valor dos produtos comprados com o benefício.

Na DatacenterDynamics, o Google cita o Redata como fator que reduz o custo de operação no país.

⚠️ Divergência identificada: A Bloomberg Línea descreve o plano da AWS como US$ 11 bilhões em data centers no Brasil, no México e no Chile. O comunicado da própria Amazon, de 11/09/2024, fala em R$ 10,1 bilhões (US$ 1,8 bilhão) só no Brasil, até 2034. O texto usa o número do comunicado.

A pesquisa e os clientes citados pelo Google

O Google encomendou à IDC e à Provokers, duas empresas de pesquisa, um levantamento no Brasil. O tema são os agentes de IA, programas que executam tarefas sozinhos em vez de só responder perguntas.

Segundo a pesquisa, 62% das organizações brasileiras já implementam ou aceleram o uso desses programas. Só 17% já os usam em vários processos críticos com as regras de controle necessárias.

A amostra e a data da pesquisa não foram divulgadas.

Thomas Kurian, presidente-executivo do Google Cloud, disse que os clientes relatam três problemas ao adotar agentes: custo, clareza sobre o retorno e necessidade de controle.

Entre os resultados declarados por clientes e citados pelo Google, o Bradesco diz que a análise de documentos passou de uma hora para cinco minutos. A Livelo, empresa de programa de pontos, diz ter recuperado 20 mil horas de trabalho por ano.

⚠️ Divergência identificada: Os percentuais da mesma pesquisa variam conforme a fonte. Exame, Bloomberg Línea e Portal ERP trazem 62% de organizações que implementam ou aceleram agentes de IA. O blog do Google e a DatacenterDynamics trazem 71% que usam assistentes de IA e 59% que delegam tarefas a agentes. Na DatacenterDynamics, Thomas Kurian cita outro recorte: 67% das organizações em estágio avançado e 13% com IA em produção nos processos centrais. As fontes não explicam a diferença entre os recortes.

Ressalvas

A meta de dobrar a capacidade, a data de 15 de outubro e os resultados de clientes são declarações do Google e das empresas citadas. Não há verificação independente desses números até a publicação deste texto.

A pesquisa da IDC e da Provokers foi paga pelo Google, e a amostra não foi publicada. A segunda região de nuvem e o total de seis data centers aparecem só na DatacenterDynamics.

O Portal ERP, link de origem, publica o texto como redação e sem autor, e o conteúdo segue o anúncio do Google. Bloomberg Línea e DatacenterDynamics fizeram cobertura própria do evento. A reportagem da TechTudo não pôde ser lida pela ferramenta de pesquisa e ficou fora.

Divulgação de conflito de interesse: o Google é investidor da Anthropic. Em abril de 2026, concordou em investir até US$ 40 bilhões na empresa, segundo a CNBC. A Anthropic é a empresa responsável pela inteligência artificial usada na pesquisa e na redação deste resumo. Nenhum dado deste texto foi obtido junto à Anthropic.