Google leva busca com Gemini a ambientes air-gapped do Distributed Cloud

O Google descreve uma busca RAG totalmente gerenciada no Google Distributed Cloud (GDC) air-gapped, sem conexão com a internet pública nem com a infraestrutura global do Google Cloud. A fonte chama a oferta de preview, apesar do status de lançamento oficial atribuído à notícia, então convém checar a disponibilidade com o representante do GDC antes de planejar. Antes, segundo o Google, montar algo parecido dentro de um perímetro desconectado levava meses: integrar modelos, montar pipelines de fala para texto e OCR, configurar bancos vetoriais e manter uma interface própria.

A arquitetura roda toda na rede da organização. O login passa pelo provedor de identidade, e os administradores mapeiam o papel do serviço para grupos desse provedor. Chats e arquivos são privados por usuário. Os arquivos vão para um bucket de objetos, os metadados ficam num PostgreSQL gerenciado e otimizado para busca, e um modelo de embedding do Gemini gera os vetores. A resposta vem de um endpoint Gemini em GPUs NVIDIA B300, com citação das fontes. Há suporte a PDF, Word, PowerPoint, Excel, TXT, HTML, PNG, JPEG, WAV e MP4, com limite de 100 MB por arquivo e 500 MB por chat.

Em segurança, a fonte cita criptografia AES-256 em disco com chaves de HSM locais, TLS com algoritmos aprovados pelo FIPS, IAM local com RBAC, acreditação U.S. DoD IL6 e desenho alinhado aos controles FedRAMP High. Para planilhas, o Gemini gera código Python e o executa no Agent Substrate (runtime open source), com isolamento de rede e sandboxes gVisor. O modelo citado é o Gemini 3.5 Flash.

Em 21 de outubro de 2026, o CEVIU noticiou "Gemini com busca RAG gerenciada chega ao GDC air-gapped e mantém dados sensíveis dentro do perímetro soberano", sobre o mesmo anúncio. Também em 21 de outubro de 2026, o CEVIU publicou "Google Fortalece IA em Nuvem Distribuída com Gemini 3.5 Flash e Nvidia HGX B300", que trata da base de infraestrutura e modelo sobre a qual essa busca roda. A matéria desta data detalha a camada de aplicação: fluxo de ingestão, identidade, limites de arquivo e execução de código.

Para quem opera ambientes soberanos ou classificados, a leitura é que o custo de construir e manter uma stack própria de busca com IA pode cair, já que o Google entrega a pilha gerenciada. Em contrapartida, o preview pede cautela: antes de prometer prazo internamente, vale validar suporte, SLA e requisitos de GPU. A integração com grupos do provedor de identidade existente facilita auditoria e o princípio de need-to-know.