O que é o Vertex AI?

Atualizado em julho de 2026

O Vertex AI é a plataforma unificada do Google Cloud para construir, implantar e gerenciar modelos de machine learning e IA generativa em escala empresarial. Ele combina treinamento de modelos, um marketplace de modelos selecionado chamado Model Garden, ferramentas de criação de agentes e infraestrutura de MLOps em um único console, para que as equipes de dados possam sair da experimentação e chegar à produção sem costurar serviços separados.

Essa definição ainda descreve o produto, mas o nome mudou. Em abril de 2026, no Google Cloud Next, o Google renomeou o Vertex AI para Gemini Enterprise Agent Platform, incorporando o Agentspace e reposicionando o serviço em torno de agentes, e não apenas de modelos. As APIs subjacentes, o Model Garden, os pipelines de treinamento e os endpoints não mudaram, e a maioria dos profissionais, documentações e vagas de emprego ainda dizem "Vertex AI" por hábito. Este artigo usa "Vertex AI" do início ao fim por esse motivo, e destaca onde o rebranding realmente muda algo.

O que o Vertex AI realmente faz

O Vertex AI cobre todo o caminho, dos dados brutos até um modelo em produção, o que o diferencia de uma API de propósito único.

Treinamento de modelos e desenvolvimento personalizado. As equipes podem treinar modelos personalizados do zero usando o AutoML para dados estruturados e tarefas comuns, ou construir pipelines de machine learning totalmente personalizados com seu próprio código, dados e capacidade de computação. O Vertex AI Pipelines, o Feature Store e o Experiments cuidam da parte operacional: versionamento de conjuntos de dados, rastreamento das execuções de treinamento e gerenciamento das features que alimentam um modelo.

Model Garden. Em vez de treinar tudo do zero, a maioria das equipes começa por aqui. O Model Garden é um catálogo único com mais de 200 modelos de fundação do Google e de seus parceiros, incluindo a própria família Gemini do Google, o Claude da Anthropic, o Llama da Meta, o Mistral, o Gemma, o DeepSeek e o Qwen. As equipes podem comparar modelos lado a lado, fazer o fine-tuning dos que suportam esse recurso e implantar com poucos cliques, em vez de montar sua própria infraestrutura de serving. É também aqui que a maior parte do trabalho de IA generativa começa na plataforma, seja geração de texto, geração de imagens com o Imagen ou geração de vídeo com o Veo.

Agent Builder. Essa é a parte da plataforma que o Google mais destacou no rebranding de 2026. O Agent Builder reúne o Agent Development Kit (ADK), um framework open-source e code-first para construir agentes de IA em Python, Go, Java ou TypeScript; o Agent Studio, um canvas low-code para desenhar fluxos de trabalho agentic; e o Agent Garden, uma biblioteca de templates de agentes prontos. Também inclui o RAG Engine para fundamentar as respostas dos agentes em dados da empresa, além do Agent Identity e do Agent Registry para permissionamento e catalogação de agentes quando uma organização já tem mais do que um punhado deles em operação.

MLOps. Depois que um modelo ou agente entra em produção, o Vertex AI cuida da camada operacional: monitoramento de modelos para drift e degradação de performance, registros de modelos versionados, gatilhos automáticos de retreinamento e escalonamento de endpoints. É a disciplina padrão de MLOps aplicada no nível da plataforma. Para equipes que constroem especificamente recursos de IA generativa, essa camada operacional começa a se parecer mais com LLMOps, cobrindo versionamento de prompts, conjuntos de avaliação e a saúde do pipeline de recuperação, e não apenas a precisão do modelo.

Para quem o Vertex AI é feito

O Vertex AI foi criado para equipes empresariais de machine learning e dados, não para desenvolvedores individuais testando um único prompt. A plataforma pressupõe que você já tem uma infraestrutura de dados (o mais comum é o BigQuery), uma configuração de gerenciamento de identidade e acesso pelo Google Cloud IAM, e um motivo para manter modelos, pipelines e agentes dentro de um ambiente governado, em vez de espalhados por notebooks e chaves de API pessoais.

Na prática, isso significa que três grupos extraem o maior valor da plataforma. Equipes de ciência de dados e engenharia de ML a usam para treinar, versionar e servir modelos personalizados sem construir sua própria stack de MLOps. Equipes de aplicação e plataforma usam o Agent Builder e o Model Garden para adicionar recursos de IA generativa a produtos existentes sem treinar nada do zero. E equipes de TI e governança usam a identidade, o log de auditoria e os controles de acesso da plataforma para manter o uso de IA em conformidade à medida que a adoção se espalha além de uma única equipe piloto.

Organizações que já operam no Google Cloud, especialmente aquelas com dados no BigQuery, têm um caminho consideravelmente mais curto até a produção do que equipes que partem de uma conta de nuvem vazia, porque a gravidade dos dados e a plataforma de IA vivem no mesmo lugar.

Como o Vertex AI é precificado

O Vertex AI usa um modelo de precificação baseado em consumo, sem taxa fixa de plataforma. O que você paga depende de qual parte da plataforma está usando.

Chamadas a modelos de IA generativa são cobradas por token, com taxas definidas por modelo. Em meados de 2026, o Gemini 2.5 Flash-Lite custa US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,40 por milhão de tokens de saída, enquanto o principal Gemini 2.5 Pro começa em US$ 1,25 por milhão de tokens de entrada e US$ 10,00 por milhão de tokens de saída. Os preços sobem para janelas de contexto maiores e caem para modelos menores e mais rápidos, motivo pelo qual equipes que operam em volume costumam direcionar consultas simples para um modelo mais barato e reservar o mais caro para tarefas mais difíceis.

Treinamento personalizado e computação são cobrados por hora de nó, com encargos de GPU e TPU somados à taxa base de computação. Uma GPU NVIDIA A100, por exemplo, custa aproximadamente US$ 2,93 por hora em computação mais uma taxa de gerenciamento do Vertex AI de US$ 0,44 por hora, totalizando cerca de US$ 3,37 por hora. O fine-tuning supervisionado é cobrado por tokens de treinamento processados, e não por hora.

Os níveis de throughput escalam automaticamente: o nível Standard PayGo do Google aumenta o throughput disponível conforme o gasto acumulado dos últimos 30 dias cresce, e descontos por uso comprometido estão disponíveis para cargas de trabalho previsíveis, com o Google geralmente oferecendo prazos de compromisso mais longos que a AWS ou a Azure em troca de uma taxa menor.

O risco prático é o mesmo que aparece em toda plataforma de IA das grandes provedoras de nuvem: uma taxa por token divulgada parece pequena até que o volume de inferência, as execuções de fine-tuning, o armazenamento e a rede sejam somados ao longo de um ano inteiro. Modelar isso corretamente é exatamente para o que serve um framework de custo total de propriedade de IA, e vale a pena fazer isso antes de comprometer orçamento com base apenas no número de destaque por token.

Vertex AI vs. AWS Bedrock vs. Azure AI Foundry

As três plataformas de IA das grandes provedoras de nuvem hospedam modelos comerciais e de pesos abertos líderes de mercado, suportam fine-tuning e se integram aos próprios sistemas de identidade e armazenamento de cada nuvem. As diferenças aparecem na profundidade do catálogo, nas ferramentas de agentes e em qual ecossistema você já utiliza.

Nenhuma das três vence apenas pela qualidade do modelo. As diferenças de performance entre os principais provedores costumam ser pequenas, então a decisão de plataforma geralmente se resume a qual nuvem já concentra seus dados, seus requisitos de conformidade e a experiência técnica já existente na sua equipe, o tipo de tradeoff que vale a pena avaliar por meio de uma avaliação estruturada de fornecedores de IA, e não apenas de uma lista de recursos.

Dados Importantes

• O Google renomeou o Vertex AI para Gemini Enterprise Agent Platform no Google Cloud Next, em abril de 2026, absorvendo o Agentspace e reposicionando o produto em torno de agentes, mantendo inalteradas as APIs e os endpoints existentes, segundo a página oficial do produto do Google Cloud.
• O Model Garden dá acesso a mais de 200 modelos validados do Google e de seus parceiros, incluindo Gemma, Qwen, DeepSeek e Llama, conforme a página do Model Garden do Google Cloud.
• A receita do Google Cloud ultrapassou US$ 20 bilhões em um único trimestre pela primeira vez no primeiro trimestre de 2026, crescendo 63% ano a ano, de acordo com a cobertura da CNBC sobre os resultados do primeiro trimestre de 2026 da Alphabet.
• O Google Cloud detém aproximadamente 12% do mercado global de infraestrutura de nuvem em 2026, atrás da AWS, com cerca de 31% a 33%, e da Microsoft Azure, com cerca de 23% a 25%, com base em dados da Synergy Research Group divulgados pela BusinessStats.
• O Gemini 2.5 Pro é precificado a partir de US$ 1,25 por milhão de tokens de entrada e US$ 10,00 por milhão de tokens de saída, enquanto o Gemini 2.5 Flash-Lite custa US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,40 por milhão de tokens de saída, de acordo com a análise de preços do Vertex AI de 2026 feita pela CloudZero.
• O treinamento personalizado em uma GPU NVIDIA A100 custa cerca de US$ 2,93 por hora em computação, mais uma taxa de gerenciamento do Vertex AI de US$ 0,44 por hora, totalizando aproximadamente US$ 3,37 por hora, segundo a análise de preços da CloudZero.

Por que o Vertex AI importa para o negócio

O argumento estratégico a favor do Vertex AI não é a qualidade do modelo, já que Gemini, Claude e modelos da classe GPT trocam de liderança a cada poucos meses e as diferenças entre eles costumam ser pequenas. É a camada operacional em torno dos modelos: um único lugar para treinar, implantar, monitorar e governar o trabalho de IA, em vez de gerenciar fornecedores separados para inferência, fine-tuning, orquestração de agentes e registro de conformidade.

Essa consolidação importa ainda mais à medida que o uso de IA se espalha além de uma única equipe piloto. Uma lacuna no monitoramento de modelos, um agente sem governança com acesso excessivo ou uma fatura de fine-tuning fora de controle são o tipo de problema que permanece pequeno enquanto uma única equipe está experimentando, mas fica caro quando uma dezena de equipes está lançando recursos de IA de forma independente. O backlog de nuvem de US$ 462 bilhões do Google Cloud, divulgado junto com os resultados do primeiro trimestre de 2026, segundo a prévia de resultados da Alphabet do IG.com, reflete o quanto do gasto empresarial com IA já está sendo comprometido com anos de antecedência, em vez de comprado sob demanda, exatamente o tipo de aposta de plataforma para a qual o Vertex AI foi construído.

Para organizações que já operam no Google Cloud, o atrativo prático é a proximidade: dados no BigQuery, modelos no Model Garden e agentes no Agent Builder, tudo dentro do mesmo perímetro de IAM. Isso reduz o trabalho de integração necessário para sair de um protótipo funcional e chegar a um recurso em produção, que costuma ser a metade mais lenta de qualquer projeto empresarial de IA.

Limitações a conhecer

O Vertex AI não é a escolha padrão certa para toda equipe, e algumas limitações merecem ser avaliadas antes de qualquer compromisso.

• O rebranding de 2026 gera atrito. Documentações, cargos, tutoriais de terceiros e runbooks internos ainda fazem referência ao "Vertex AI", enquanto o novo marketing e alguns recursos mais recentes fazem referência à Gemini Enterprise Agent Platform. Espere inconsistência de nomenclatura por um tempo.
• É mais forte dentro do ecossistema do Google Cloud. Equipes sem infraestrutura de GCP já existente, especialmente o BigQuery, assumem trabalho de configuração extra que equipes nativas de AWS ou Azure não têm em suas respectivas plataformas.
• Os custos são em camadas e podem ser difíceis de prever. Preço por token, computação por hora de nó, armazenamento e rede são cobrados separadamente, e uma estimativa aproximada baseada apenas na taxa de destaque por token costuma subestimar o gasto real.
• As ferramentas de agentes são mais novas do que o lado de treinamento de modelos. O Agent Builder, o ADK e o Agent Registry foram lançados ou amadureceram principalmente ao longo de 2025 e 2026, então o ecossistema de exemplos, integrações de terceiros e o pool de contratação são menores do que os das funcionalidades de treinamento e implantação, mais consolidadas na plataforma.
• A disponibilidade regional e de modelos varia. Nem todo modelo do Model Garden está disponível em todas as regiões do Google Cloud, o que importa para equipes com requisitos de residência de dados.

Conceitos Relacionados de IA

• Geração Aumentada por Recuperação - A técnica que o RAG Engine do Vertex AI usa para fundamentar as respostas dos agentes em dados da empresa
• Integração de API - Como os modelos e agentes do Vertex AI se conectam a aplicações de negócio já existentes
• Model Serving - A camada de infraestrutura que o Vertex AI usa para expor modelos treinados como endpoints de produção

Recursos Externos

• Gemini Enterprise Agent Platform (antigo Vertex AI) - Visão geral oficial do produto pelo Google Cloud
• Model Garden no Google Cloud - O catálogo oficial com mais de 200 modelos disponíveis pelo Vertex AI
• Preços do Vertex AI - Referência oficial de preços do Google Cloud