Nos últimos anos, o cloud privado foi visto como uma etapa transitória, útil para a modernização de sistemas existentes antes de uma migração completa para o cloud público. No entanto, a ascensão da inteligência artificial generativa — especialmente sua implementação em processos críticos — está reformulando esse panorama. Embora o cloud público continue a ser uma solução viável, a natureza das cargas de trabalho de IA (como GPU, latência, picos de demanda e dependência do dia a dia) exige uma reavaliação da arquitetura que muitos comitês executivos não consideraram durante o movimento “cloud-first”.
Essa tendência é observada em vários setores. Inicialmente, as empresas realizam um piloto: um endpoint gerenciado, uma camada de recuperação de contexto (RAG) próxima ao lago de dados, e alguns casos de uso de alto impacto para demonstrar valor. Assim que os resultados positivos aparecem, no entanto, surgem custos inesperados: tokens, armazenamento vetorial, computação acelerada, observabilidade premium, e uma longa cadeia de dependências que, muitas vezes, torna a disponibilidade um tema delicado, especialmente quando um fornecedor enfrenta problemas.
O que se observa não é um afastamento do cloud público, mas um reequilíbrio. As empresas estão optando por levar a inferência e a recuperação de dados para um ambiente mais controlado — geralmente um cloud privado — enquanto reservam o cloud público para experimentação e picos de treinamento.
A natureza da IA exige uma reavaliação das práticas tradicionais. A IA não escala como um site corporativo; ela se espalha como um hábito, com a multiplicação de “copilotos” em diversos departamentos. Quando a IA é integrada em fluxos de trabalho como manutenção, compras e atendimento ao cliente, desativá-la não é uma opção realista para reduzir custos. A elasticidade frequentemente promovida pelo cloud público já não se traduz em controle de despesas. O que começa como uma estratégia escalável pode, eventualmente, transformar-se em uma dependência constante do sistema.
Nesse clima, o cloud privado volta a ganhar destaque, especialmente devido à sua previsibilidade em termos de capacidade ao longo do tempo. Empresas que enfrentam inferência diária podem achar que o “pagamento por microtransação” de cada chamada se torna caro em comparação com uma plataforma de GPU bem administrada, que permite filas, cotas e planejamento de capacidade.
Além disso, na era da IA, a questão do custo torna-se ainda mais crítica. As ineficiências nas cargas tradicionais se diluem, mas o desperdício nos sistemas de IA se torna evidente rapidamente. O superdimensionamento de GPUs pode esgotar orçamento, enquanto a subutilização pode tornar o sistema lento e ineficaz.
As empresas têm aprendido que sistemas complexos falham, e que uma arquitetura composta por muitos serviços interconectados pode resultar em falhas correlacionadas. O cloud privado não elimina problemas, mas pode reduzir a superfície de dependência, oferecendo um maior controle sobre mudanças e janelas de manutenção. Para organizações que utilizam IA em operações críticas, essa capacidade de isolar e gerenciar mudanças representa um avanço em maturidade operacional.
Em 2026, um dos fatores mais importantes será a proximidade. A IA que mais agrega valor será aquela próxima aos processos e aos operadores que realizam o trabalho. Isso requer baixa latência, integração com ambientes industriais/IoT e redes com limites rigorosos que não podem se dar ao luxo de esperar “o fornecedor investigar”.
Na Europa, essa discussão ganha uma nova dimensão: a soberania digital. O foco não é apenas cumprir regulamentações, mas também minimizar a dependência de decisões externas. Isso tem levado muitas organizações a considerar clouds privados e fornecedores europeus para cargas sensíveis, como dados industriais, saúde e finanças.
A crescente demanda por arquiteturas privadas e híbridas está relacionada à integração da IA e aos sistemas críticos. David Carrero, cofundador do Stackscale, observa que “a IA coloca à prova a arquitetura em seu ponto mais frágil: custo por uso, latência e controle”.
A previsibilidade não implica em abandonar o cloud público, mas sim em decidir o que se padroniza e o que se compra como serviço. O treinamento pontual e a experimentação podem continuar a ter espaço no cloud público, enquanto a inferência sustentada, RAG, e a governança de dados se beneficiam de um ambiente controlado, com custos mais estáveis.
O retorno do cloud privado não é um retrocesso, mas uma resposta às novas exigências impostas pela IA. A latência, o custo por chamada, a dependência e a soberania estão se tornando fatores cruciais na formulação de estratégias de cloud para o futuro. O cenário mais realista para 2026 não será uma dicotomia entre público e privado, mas um modelo híbrido que combina as melhores características de ambos.
