Graças à sua capacidade de suportar cargas de trabalho intensivas, a nuvem está se tornando o eixo central da inteligência artificial e de suas aplicações relacionadas. De acordo com especialistas da Capgemini, essa tendência já se reflete nos gastos com nuvem pública, que dobrarão de US$ 723 bilhões em 2025 para US$ 1,47 trilhão em 2029. Além disso, o relatório indica que as arquiteturas tradicionais podem se mostrar insuficientes para atender às demandas do setor.
As empresas precisam ajustar os modelos com suas próprias informações, controlar os dados e cumprir as regulamentações vigentes, o que as leva a adotar arquiteturas híbridas, privadas, multicloud e soberanas para operar de forma segura e legal. Em particular, os agentes de IA exigem infraestruturas escaláveis, distribuídas e de baixa latência, nas quais a nuvem e a borda são integradas em uma única estrutura inteligente para responder de forma rápida e eficiente.
As plataformas híbridas se tornarão o padrão até 2026. Em vez de serem ferramentas rígidas, as operações de IA fluirão entre ambientes edge ou de borda, nuvem privada e nuvem pública. A Nuvem 3.0 marca o momento em que o modelo deixa de ser uma plataforma de TI e se torna uma camada de execução distribuída que viabiliza a IA em grande escala.
Uma mudança no modelo operacional
Essa mudança de paradigma se manifesta em três sinais claros. O primeiro indicador da expansão da Nuvem 3.0 é o surgimento de arquiteturas híbridas otimizadas para IA, nas quais as empresas distribuem suas cargas de trabalho entre ambientes privados, públicos e de borda. Dessa forma, a IA não depende mais de um único provedor de grande escala, mas é implantada onde quer que seja útil. Um segundo fator determinante é que as organizações frequentemente executam aplicações críticas com múltiplos provedores simultaneamente, por motivos de resiliência e soberania de dados. Finalmente, setores altamente regulamentados, como os setores público, de saúde e bancário, estão combinando o poder de grandes provedores com controles rigorosos sobre a localização e o gerenciamento das informações.
A Capgemini observa que, à medida que as organizações migram de agentes de IA experimentais para sistemas de produção, são necessárias estruturas de orquestração robustas para coordenar vários agentes especializados.