O Google mira publicamente na rede de data centers de grande escala 'Vergo' voltada para 'IA de agente'... fortalecendo a capacidade de lidar com atrasos e falhas

O Google anunciou uma rede de data centers de grande escala e infraestrutura multi-nuvem para a era da ‘Inteligência Artificial Agente (Agentic AI)’. À medida que ambientes que chamam ferramentas externas em milissegundos se tornam cada vez mais comuns, a competição por infraestrutura que reduz a latência e processa operações em larga escala de forma estável está se intensificando.

No dia 24, o Google lançou seu novo sistema de rede de infraestrutura de IA, a ‘Rede Virgo’. Este sistema visa melhorar a velocidade de comunicação geral entre clusters de aceleradores, bem como entre recursos de memória, computação e armazenamento dentro dos data centers.

O ponto central é a estrutura de rede ‘planar’. Este método reduz o gargalo ao diminuir o número de camadas pelas quais os dados passam durante a transmissão. Segundo o Google, a rede Virgo pode conectar até 134.000 chips, incluindo o processador TPU 8t de 8ª geração usado para treinamento. Sua largura de banda bidirecional pode atingir até 47 petabits por segundo (Pbps). A empresa afirma que, em comparação com a geração anterior, a largura de banda por acelerador aumentou mais de 4 vezes.

Uma parte notável do anúncio é que, além da simples competição de velocidade, há um forte foco na ‘resiliência’. Em clusters de IA de escala ultragrande, falhas, latência e queda de velocidade de alguns dispositivos são quase inevitáveis. O Google afirmou que, para resolver esse problema, eles combinaram uma funcionalidade de ‘visibilidade’ que monitora detalhadamente o estado geral da rede com softwares de desvio e recuperação automáticos. Além disso, a rede aplica uma camada de troca independente para garantir que, mesmo com latência ou falhas na rede, o throughput geral não oscile drasticamente.

O Google descreve a rede Virgo como algo que não é uma simples expansão de data centers existentes, mas um produto de infraestrutura independente, cujo conceito de design é ‘projetar toda a instalação como um supercomputador’. A empresa defende que, monitorando o sistema em menos de 1 milissegundo, é possível otimizar problemas de congestionamento instantâneo e gerenciamento de buffers durante todo o hardware e software. Isso é especialmente importante em ambientes onde agentes de IA precisam lidar simultaneamente com chamadas de ferramentas, raciocínio e tarefas de geração aprimorada por recuperação (RAG).

Lançamento simultâneo de camadas de conexão e segurança que rompem fronteiras de nuvem

Além da rede de data centers, o Google também lançou camadas de conexão e segurança na nuvem voltadas para cargas de trabalho de IA agente. A empresa resumiu essa atualização em quatro pilares: ‘Cálculo Flexível’, ‘Conexão Segura Multi-Nuvem’, ‘Camada de Dados Unificada’ e ‘Soberania Digital’.

Primeiro, ‘Cálculo Flexível’ é uma arquitetura destinada a lidar de forma mais eficiente com as flutuações na demanda de agentes de IA. Como os serviços de IA frequentemente enfrentam picos de solicitações, o Google explicou que aumentou a acessibilidade às CPUs para responder mais rapidamente e de forma mais econômica a essas demandas. Em particular, a arquitetura oferece recursos de CPU otimizados para tarefas como raciocínio, orquestração de agentes e geração aprimorada por recuperação, complementando a insuficiência de GPUs.

Para isso, o Google aplicou CPUs C4N e M4N em máquinas virtuais (VMs) baseadas no Google Compute Engine e Google Kubernetes Service. Segundo a empresa, esse sistema consegue processar até 95 milhões de pacotes de dados por segundo, até 40% mais rápido do que os principais provedores de nuvem de grande escala.

Na área de conexão segura multi-nuvem, o ‘Gateway de Agentes’ ocupa uma posição central. Este controlador monitora o acesso dos agentes de IA e controla fundamentalmente protocolos como o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) e o Protocolo entre Agentes (A2A). A explicação indica que esse gateway garante, em ambientes multi-nuvem, que o fluxo de dados entre diferentes redes seja visível e protegido.

‘IA na direção dos dados, não movendo-os’

A camada de dados unificada foca em permitir que a IA compreenda e utilize diretamente dados dispersos em múltiplos repositórios empresariais. Segundo o Google, ‘Armazenamento Inteligente’ injeta metadados nos objetos de dados, transformando o que antes era ‘dados estáticos’ em ativos de conhecimento legíveis por IA.

Uma vez estabelecida, essa arquitetura permite aplicar buscas semânticas em informações de diversos formatos, como planilhas, documentos, PDFs e imagens, além de realizar anotações automáticas e extração de insights. Essa abordagem visa reduzir o fenômeno de ‘ilhas’ de dados presos em repositórios específicos, ajudando os agentes de IA a encontrar informações necessárias mais rapidamente.

O ‘Catálogo de Conhecimento’ divulgado conecta o conhecimento interno da empresa em forma gráfica, ajudando os agentes de IA a entender melhor os processos de negócios e o contexto. O Google enfatiza que, por meio dessa estratégia, é possível otimizar o aprendizado e a resposta da IA sem mover dados de forma isolada. Em outras palavras, a abordagem não é transferir dados para um local central, mas permitir que os modelos de IA operem no ‘ambiente privado’ onde os dados estão armazenados.

Este lançamento indica que o foco da competição em IA está mudando rapidamente de desempenho de modelos para a infraestrutura de rede, segurança e dados que suportam sua operação. Especialmente com a introdução oficial de IA agente nos negócios, baixa latência, alta resiliência e gerenciamento multi-nuvem podem se tornar as principais vantagens competitivas. Essa iniciativa do Google é vista como um sinal de que a competição entre grandes empresas de tecnologia por liderança em infraestrutura de IA está se intensificando ainda mais.

Notas do TP AI Este artigo foi resumido usando o modelo de linguagem do TokenPost.ai. O conteúdo principal pode ter sido omitido ou estar em desacordo com os fatos.