AWS vs Azure vs GCP: como escolher a nuvem certa para produtos com IA, AR/VR e IoT

Escolher entre AWS, Azure e GCP para um produto com IA, AR/VR e IoT não é apenas comparar preços de máquinas virtuais. A decisão define onde os dados serão processados, qual será a latência percebida pelo usuário, como os modelos serão atualizados e quanto esforço será necessário para operar o produto em escala.

Em workloads multimodais, uma única requisição pode combinar texto, imagem, áudio, vídeo, telemetria e dados tridimensionais. Um treinamento imersivo pode exigir renderização próxima do usuário, enquanto o mesmo produto precisa enviar eventos para um pipeline analítico e executar inferência em modelos de visão computacional.

A experiência da OrbeSoft em mais de 300 projetos na América Latina, nos Estados Unidos e na Europa mostra um padrão recorrente: equipes escolhem a nuvem pela familiaridade do desenvolvedor ou pelo crédito promocional e só descobrem as restrições quando o piloto já tem clientes. O caminho mais seguro é transformar requisitos de produto em critérios mensuráveis antes da arquitetura.

Este guia usa cinco dimensões para orientar a decisão: latência, capacidade de inferência, dados e integração, custo total de operação e compliance. Também inclui a pergunta que costuma ser ignorada: qual parte precisa realmente estar na nuvem e qual deve permanecer no edge, isto é, próxima do dispositivo ou da operação.

A AWS costuma ser uma escolha forte quando o produto precisa de grande variedade de serviços, ampla cobertura regional e flexibilidade para combinar máquinas virtuais, contêineres, funções, armazenamento, mensageria e dispositivos conectados. Seu ecossistema atende bem produtos que começam pequenos e evoluem para arquiteturas distribuídas, mas a amplitude também aumenta a necessidade de governança para evitar configurações inconsistentes e custos difíceis de explicar.

Azure pode ganhar vantagem quando o cliente já opera com Microsoft, Active Directory, Windows, SQL Server, Power BI ou ferramentas corporativas integradas ao ecossistema Microsoft. Em projetos de indústria, saúde, governo e grandes empresas, a compatibilidade com identidade corporativa, contratos existentes e processos de compras pode pesar tanto quanto a capacidade técnica do serviço de IA. A escolha precisa verificar, porém, quais serviços estarão disponíveis na região exigida pelo contrato.

O GCP é frequentemente considerado quando análise de dados, processamento distribuído, contêineres e integração com ferramentas de aprendizado de máquina são fatores centrais. A afinidade com equipes que já trabalham com Kubernetes e engenharia de dados pode reduzir o tempo de implementação. Ainda assim, a decisão deve considerar suporte local, disponibilidade de aceleradores, requisitos de residência de dados e a maturidade da operação do cliente.

Nenhum desses perfis é uma regra absoluta. Um produto de treinamento industrial com visão computacional pode usar um provedor para o plano de dados e outro para uma integração corporativa. Uma startup com poucos engenheiros pode preferir o ambiente que reduz a carga operacional, mesmo que uma alternativa apresente uma tarifa unitária menor.

Para workloads de modelos de linguagem, a pergunta também deve separar treinamento, ajuste, recuperação de contexto e inferência. O guia sobre modelos próprios e APIs de modelos ajuda a decidir quando a dependência está no modelo, no provedor ou na camada de aplicação.

O orçamento deve ser construído por unidade de negócio, não apenas por recurso de infraestrutura. Para IA, use métricas como custo por mil inferências, custo por imagem analisada, custo por hora de vídeo processado e custo por sessão de usuário. Para IoT, calcule mensagens por dispositivo, volume de dados por dia, retenção e frequência de atualização. Para AR e VR, estime sessões simultâneas, distribuição de conteúdo e transferência para usuários finais.

Faça pelo menos três cenários: piloto, operação esperada e pico. Um piloto com 50 dispositivos pode mascarar o impacto de 10 mil dispositivos enviando eventos a cada segundo. Da mesma forma, uma demonstração com poucas sessões de realidade virtual não revela o custo de distribuição de arquivos 3D, gravações e sincronização em escala.

Compare também o custo de saída de dados. Vídeos, modelos 3D e telemetria podem sair da nuvem em grande volume, especialmente quando clientes acessam o conteúdo em diferentes regiões. A documentação do AWS Well-Architected Framework, o Azure Well-Architected Framework e o Google Cloud Architecture Framework oferecem referências oficiais para avaliar confiabilidade, segurança, desempenho e custo.

Compliance não é uma certificação genérica que o provedor resolve sozinho. A empresa continua responsável por classificação de dados, controle de acesso, gestão de chaves, retenção, resposta a incidentes, contratos e configuração dos serviços. Em produtos sujeitos à LGPD, registre finalidade, base legal, fluxos internacionais, suboperadores e procedimentos para atender solicitações dos titulares.

Para setores regulados, peça evidências específicas na RFP: região de armazenamento, localização de backups, logs de acesso, segregação entre ambientes, criptografia, gestão de identidades, trilhas de auditoria e prazo de notificação de incidente. O guia de escolha de nuvem para MVPs regulados ajuda a complementar esse levantamento.

Uma RFP madura não pergunta apenas qual provedor tem a menor tarifa. Ela descreve volumes, picos, regiões, níveis de serviço, requisitos de recuperação, dados sensíveis, integração com sistemas existentes, aceleradores de IA e responsabilidades de cada parte. O kit de RFP para CTOs pode servir como ponto de partida para estruturar critérios e evidências.

Peça ao parceiro uma arquitetura explicada por decisões, não um diagrama cheio de ícones. Cada serviço deve ter uma razão, uma alternativa considerada, uma métrica de sucesso e um plano de substituição. Se a proposta não consegue explicar o que acontece quando a conexão do dispositivo cai ou quando o limite de inferência é atingido, ainda não está pronta.

O primeiro erro comum é escolher pelo crédito inicial. Créditos ajudam a validar uma hipótese, mas não revelam o custo de operação quando o produto cresce, nem o esforço para corrigir uma arquitetura inadequada. O segundo é comparar máquinas sem medir o comportamento real do modelo, da aplicação e da rede.

Outro erro é levar microsserviços, orquestração complexa e múltiplas nuvens para um MVP que ainda não provou demanda. Em muitos casos, um monólito modular, contêineres e um pipeline de dados bem definido entregam mais velocidade e menor risco. A arquitetura deve acompanhar o estágio do produto, não o desejo de parecer enterprise.

A OrbeSoft recomenda um discovery técnico e de negócio antes de escrever código ou escolher serviços. Em projetos de IA, AR/VR e IoT, esse trabalho inclui entrevistas, análise de operação, protótipos, definição de requisitos não funcionais e uma prova comparável de infraestrutura. O resultado é uma decisão defendível para o conselho, para clientes enterprise e também para programas de inovação como FAPESC, FINEP e BNDES.