O cloud não é adequado para tudo; é necessária uma abordagem criteriosa para a infraestrutura

A cloud pública oferece imenso valor para determinadas cargas de trabalho, como provas de conceito e outros casos de uso que exigem infraestrutura altamente elástica. No entanto, quando as empresas recorrem à cloud pública como padrão para todas as suas necessidades de infraestrutura, inclusive para cargas de trabalho de produção, surgem desafios comuns, como:

• Manter o controle sobre o desempenho da carga de trabalho e a residência dos dados
• Evitar altos custos elevados impulsionados por tarifas de saída de rede e por modelos de precificação pago por uso em cargas de trabalho já estabelecidas e estáveis

Apesar dos benefícios duradouros da cloud pública, ela simplesmente não é a escolha adequada para todas as cargas de trabalho. Diante da rápida aceleração da adoção de IA nas empresas, acertar na combinação certa de infraestrutura pública e privada é mais importante do que nunca. Também se trata de um equilíbrio delicado, que exige uma abordagem criteriosa.

Em alguns casos, a cloud pública também é a opção mais econômica. Por exemplo, se você usa serviços de cloud para implantar um banco de dados, esses serviços vêm com experiência em banco de dados integrada. Isso pode representar uma economia de US$ 200 mil por ano, que de outra forma seriam destinados à contratação de um administrador de banco de dados em tempo integral.

Por outro lado, se você hospeda cargas de trabalho de computação em estado estável, que não exigem escalabilidade rápida, o modelo de preço por unidade tende a ser menos eficiente em termos de custo do que executar a mesma capacidade em infraestrutura privada.

Hoje, os líderes de TI nas empresas estão adotando cada vez mais estratégias de multicloud híbrida para otimizar seus ambientes de TI. Eles continuam contando com a cloud pública para experimentar novos casos de uso, como IA. Com cloud, conseguem acessar capacidade de GPU e começar rapidamente.

A Equinix desenvolveu uma visão detalhada e de linha de frente sobre como as empresas vêm mitigando os riscos de amadurecer e escalar em cloud. Vamos analisar mais de perto o que temos observado.

Diversificando sua combinação de cloud

Normalmente, a mudança para além de uma estratégia cloud-first acontece quando as empresas estão prontas para:

• Avançar da experimentação para a produção
• Padronizar seus ambientes
• Escalar suas operações
• Comercializar seus serviços

Depois de atingirem esses limites, as empresas raramente conseguem obter valor de longo prazo usando apenas a infraestrutura de cloud pública. Adotar uma arquitetura multicloud híbrida pode ajudar a compensar possíveis desvantagens em áreas-chave. De acordo com o relatório State of the Cloud de 2026 da Flexera, as organizações já repatriaram 23% das cargas de trabalho e dados que antes hospedavam na cloud.[1]

Custos de rede

Além dos desafios comuns, como tarifas de saída de dados e otimização de cargas de trabalho, um problema frequentemente negligenciado na cloud pública é o custo de rede dentro da própria cloud.

Conectar recursos dentro da rede de um provedor de cloud exige serviços de trânsito de dados, como:

• Gateways de conversão de endereços de rede (NAT) para conexão com a internet
• Gateways de trânsito para conectar clouds virtuais privadas (VPCs)

O custo desses serviços geralmente começa pequeno, mas, à medida que a empresa cresce, ele pode aumentar drasticamente. Isso pode tornar a economia da cloud pública menos atrativa, especialmente para cargas de trabalho de produção.

Esse cenário reforça a importância de evitar o lock-in com um provedor de cloud. Com uma estratégia multicloud, as empresas podem usar soluções de conectividade neutras em relação ao fornecedor, que são mais econômicas.

Controle

Além de gastar mais do que você precisa, escalar na cloud pública também pode significar abrir mão do controle.

Hospedar dados confidenciais em servidores públicos pode levantar sérias preocupações de segurança. E, dado que os principais provedores de cloud hoje operam em escala global, é difícil saber exatamente onde os dados estão fisicamente armazenados em um dado momento. Como consequência, isso torna praticamente impossível garantir a soberania dos dados. Embora os provedores de cloud pública tenham começado a desenvolver soluções de cloud soberana, essas ofertas ainda não são suficientes para atender todas as necessidades de infraestrutura de uma empresa.

Ao investir em infraestrutura privada, as empresas não apenas mantêm controle total sobre seus próprios dados, como também garantem proximidade com vários provedores de cloud. Isso minimiza a latência para cargas de trabalho e dados que pertencem à cloud pública, além de permitir que as empresas testem facilmente diferentes LLMs em cloud, sem precisar armazenar dados em soluções nativas da cloud.

Como aplicar uma abordagem criteriosa à infraestrutura de IA

Talvez em nenhum outro contexto esse equilíbrio público versus privado seja mais relevante do que na IA.

As empresas estão aprendendo como as estratégias cloud-first afetam a transição para cargas de trabalho de IA maiores, e quais são as implicações inesperadas de colocar essas cargas de trabalho na cloud.

Mais uma vez, a questão não é escolher entre infraestrutura pública ou privada, mas sim quais cargas de trabalho devem ficar em cada uma.

AI pública

Para a IA, os benefícios da cloud pública incluem a capacidade de experimentar, fácil acesso aos serviços e modelos mais recentes e requisitos mínimos de configuração. Esses benefícios tornam a cloud pública particularmente adequada para empresas que estão apenas começando suas jornadas de IA.

Por outro lado, o modelo de custo por token significa que cada caractere de texto que entra ou sai de um modelo de IA gera algum tipo de custo. Em escala, isso rapidamente se torna difícil de administrar, e o problema se intensifica ainda mais com a IA agêntica. Cada interação que um agente de IA tem, com usuários humanos ou outros agentes, custa tokens adicionais. Para cargas de trabalho de produção, não há limite para o quão altos esses custos podem chegar.

Há também preocupações de segurança e conformidade associadas ao envio de dados de IA para servidores externos, porque isso significa abrir mão do controle sobre como esses dados são tratados e onde são armazenados.

AI público: Hyperscalers, neoclouds ou provedores de Model as a Service (MaaS)

IA privada

A infraestrutura privada é mais adequada para a produção e a comercialização de IA, em que cargas de trabalho consistentemente altas são uma realidade. Ela exige um investimento inicial maior e experiência em infraestrutura interna, mas os benefícios potenciais geralmente superam essas preocupações.

Além disso, seus dados nunca precisam sair de sua infraestrutura privada, permitindo que você mantenha o controle total. Esse benefício é especialmente importante para setores regulamentados, como serviços financeiros.

Talvez o mais importante seja que você pague apenas um custo fixo pela infraestrutura. Quanto mais ela é utilizada, menor se torna o custo por token. Ao contrário da infraestrutura pública, não há limite para o quão baixo esse custo por token pode chegar no caso de cargas de trabalho de produção.

IA privada: On-premises, colocation ou cloud privada gerenciada

O que isso significa para os líderes que adotam IA?

Uma combinação multicloud híbrida de infraestrutura pública e privada ajuda as empresas a alcançar o equilíbrio mais adequado às suas necessidades. À medida que entramos na era da IA, acertar na alocação da carga de trabalho nunca foi tão importante. Nenhuma estratégia corporativa de IA pode ter sucesso sem a combinação certa de infraestrutura para sustentá-la.

É claro que não podemos levar em conta a situação única de cada empresa. Mas podemos falar geralmente sobre o que costuma funcionar bem:

• Priorize a infraestrutura privada e use a cloud como complemento: Estimamos que aproximadamente 80% das cargas de trabalho corporativas se beneficiariam da infraestrutura privada, enquanto 20% das cargas de trabalho são melhores na cloud pública.
• Infraestrutura privada vale o esforço: Muitos líderes de TI consideram o custo e a complexidade de manter a infraestrutura privada um fator desestimulante. Mas para cargas de trabalho de IA de produção que geram uma demanda consistentemente alta, essa é a única opção lógica.
• A forma como você se conecta importa: Não se trata apenas de qual infraestrutura você escolhe para hospedar suas cargas de trabalho. Você precisa de uma rede que seja formulada para as necessidades exclusivas da multicloud híbrida, para que as cargas de trabalho e os dados possam se mover entre diferentes ambientes sempre que necessário.

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• Você pode construir sua infraestrutura privada nos mesmos lugares onde os provedores de cloud já estão, e aproveitar o maior portfólio do setor de cloud on-ramps de baixa latência.
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Saiba mais sobre como as principais organizações estão usando as soluções de conectividade certas para reunir seus diferentes ambientes de infraestrutura pública e privada: Leia o artigo da pesquisa da Equinix sobre o estado global da rede multicloud híbrida.

[1] 2026 State of the Cloud Report, Flexera.