- Durante o Google Cloud Next, Google e NVIDIA apresentaram a A5X, instâncias bare-metal que rodam em sistemas NVL72 da NVIDIA, prometendo até dez vezes menor custo de inferência por token e até dez vezes mais throughput por megawatt, com conectividade via NVIDIA ConnectX‑9 SuperNICs e Google Virgo.
- A arquitetura escala a até eighty mil GPUs NVIDIA Rubin em um cluster único e até novecentos e sessenta mil GPUs em implantação multisite, exigindo gerenciamento de workloads e sincronização precisa para evitar ociosidade.
- Para governança de dados, modelos Google Gemini rodando em GPUs Blackwell chegam em preview no Google Distributed Cloud, com NVIDIA Confidential Computing para manter dados e prompts criptografados, inclusive contra operadores da infraestrutura.
- Na ponta do desenvolvimento, NVIDIA Nemotron 3 Super está disponível no Gemini Enterprise Agent Platform, com Managed Training Clusters para dimensionamento automático de clusters e treinamento por meio de NeMo RL.
- A integração com indústria pesada avança com Cadence e Siemens na Google Cloud, usando NVIDIA Omniverse e Isaac Sim para simulações físicas, digital twins e pipelines de robótica em ambientes industriais.
NVIDIA e Google apresentaram, durante a conferência Google Cloud Next, um roadmap de hardware para reduzir os custos de inferência de IA em escala. O foco está nas novas instâncias A5X bare-metal, que operam com sistemas de rack NVL72 da NVIDIA. A ideia é diminuir o custo por token em até dez vezes e aumentar o rendimento por megawatt também em até dez vezes, por meio de código de hardware e software integrado.
As novas configurações conectam milhares de processadores com alta largura de banda, usando NVIDIA ConnectX-9 SuperNICs combinadas à tecnologia de rede Google Virgo. A arquitetura permite escalar a até 80 mil GPUs Rubin em um único cluster local e até 960 mil GPUs em implantação multisite.
Mark Lohmeyer, VP da Google Cloud, destacou que a próxima década da IA depende de cargas de trabalho exigentes em uma infraestrutura integrada e otimizada para IA. O objetivo é treinar, ajustar e servir modelos de fronteira a aplicações orientadas por agentes, com foco em desempenho, custo e sustentabilidade.
Governança de dados e segurança na nuvem
Além do processamento bruto, a governança de dados permanece central para grandes empresas. Setores regulados, como financeiro e saúde, exigem soberania de dados e restringem o compartilhamento de informações proprietárias.
Modelos Google Gemini, operando em GPUs NVIDIA Blackwell, já entram em preview no Google Distributed Cloud. Essa solução mantém modelos de fronteira dentro de ambientes controlados, junto a bancos de dados sensíveis.
A NVIDIA Confidential Computing é integrada à arquitetura, mantendo prompts e dados de ajuste criptografados. Em nuvem pública multi-tenant, estão previstas VMs Confidential G4 com GPUs RTX PRO 6000 Blackwell, oferecendo proteção criptográfica para indústrias reguladas.
Plataformas para agentes e treino gerenciado
Para ambientes que exigem sistemas agentes complexos, o NVIDIA Nemotron 3 Super já está disponível no Gemini Enterprise Agent Platform. A plataforma facilita o desenvolvimento, a personalização e o deploy de modelos de raciocínio multimodal para tarefas orientadas por agentes.
O conjunto NVIDIA é compatível com a linha Gemini e Gemma do Google Cloud, oferecendo ferramentas para construir sistemas que raciocinam, planejam e atuam. O treinamento em larga escala passa a contar com clusters gerenciados via Gemini Enterprise Agent Platform.
O Google Cloud e a NVIDIA também lançaram Clusters de Treinamento Gerenciados no Gemini Enterprise Agent Platform, com API de RL gerenciada pela NeMo RL. O objetivo é automatizar dimensionamento de clusters, recuperação de falhas e execução de jobs.
Integração com indústria e simulações
A integração de IA em manufatura exige simulações físicas precisas e padronização entre formatos legados. As bibliotecas de IA da NVIDIA e o catálogo de aplicações físicas já estão disponíveis no Google Cloud.
Parceiros industriais, como Cadence e Siemens, ampliam soluções na nuvem com aceleração NVIDIA. Ferramentas ajudam a criar gêmeos digitais físicos para treinar pipelines de simulação robótica antes da implantação real.
NVIDIA Omniverse e o framework Isaac Sim, via Google Cloud Marketplace, ajudam a transferir designs para simulações eficientes. Serviços como Cosmos e NIM microserviços conectam visão, robótica e sensoriamento aos ambientes de produção.
Impactos no ecossistema de computação acelerada
Diversas empresas já exploram as capacidades da infraestrutura. A oferta varia de racks NVL72 completos a VMs com frações de GPU para cenários híbridos de raciocínio e processamento.
OpenAI utiliza inferência em larga escala em sistemas NVL72 na Google Cloud para cargas exigentes, incluindo operações do ChatGPT. Startups e empresas de segurança cibernética também adotam as ferramentas para acelerar detecção e resposta.
O ecossistema de desenvolvedores associou-se rapidamente: mais de 90 mil desenvolvedores já integram a comunidade conjunta NVIDIA e Google Cloud. Iniciativas de código e plataformas de IA avançam para produção com maior escalabilidade.
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