Reg.cloud: a IA generativa entrou na fase da internet de 1997, e a janela para entrar está se estreitando

A IA generativa entrou numa fase em que o mercado passa da curiosidade para a adoção sistemática, e demorar começa a custar caro. Em coluna no Habr, o CIO da Reg.cloud, Evgeny Martynov, faz uma analogia direta com a internet de 1997 e afirma que 2026–2027 vai determinar quem consegue integrar a IA ao produto e quem ficará no nível dos pilotos.

Por que é 1997

A tese central é simples: o primeiro contato em massa com a IA generativa já aconteceu, mas a verdadeira vantagem competitiva não será de quem «brincou com prompts», e sim de quem transformar os experimentos em processos repetíveis.

Martynov cita o Stanford AI Index 2026: em três anos, a IA generativa chegou a 53% da população mundial. Em comparação, a internet precisou de cerca de sete anos para atingir a mesma marca, e os computadores pessoais, de mais de dez. Ou seja, a velocidade de difusão é maior que a das ondas tecnológicas anteriores.

Mas o autor separa de propósito a velocidade de alcance da profundidade de adoção. Na lógica dele, o mercado está agora no meio da segunda onda: usuários e empresas já conhecem a ferramenta, mas ainda não a integraram aos processos-chave. É nessa janela que os retardatários têm uma chance: ainda há tempo para entrar sem começar do zero, mas ele diminui rapidamente.

«A tecnologia amadurece junto com quem a implanta».

A analogia importa porque, na internet do fim dos anos 1990, ganharam não os que mais discutiram a tecnologia, mas os que construíram processos, interfaces e canais de distribuição antes dos outros. O autor transfere essa lógica para a IA: quando a tecnologia se tornar realmente cotidiana, quem estiver correndo atrás pagará não só com dinheiro, mas também com o tempo gasto acumulando dados, ajustando equipes e integrando-a ao produto.

O que dizem os números

Para o mercado russo, a coluna traz outro argumento: em 2025, o segmento de IA generativa atingiu, segundo estimativa da Just AI e da Onside, 58 bilhões de rublos, o que significa crescimento de 4,5 vezes em um ano. A projeção para 2030 é de 778 bilhões de rublos, com ritmo médio anual de 68%. Mas a ressalva principal diz respeito ao período mais próximo: esse cenário de crescimento depende de os pilotos de 2026–2027 virarem serviços reais, e não ficarem em apresentações e demos internas.

Ao mesmo tempo, o mercado continua surpreendentemente cru. Segundo a MTS Web Services, apenas 26% das empresas que já reservam orçamento para IA têm uma estratégia de adoção clara. As demais ou testam cenários isolados ou nem saíram da fase de planejamento.

Daí a segunda tese do artigo: a era do «pós-hype» já começou. Há muitos experimentos, mas os vencedores não serão definidos pelo número de pilotos, e sim pela capacidade de conectar dados, estruturar a segurança e obter um resultado de negócio mensurável.

O autor analisa os modelos à parte. Na avaliação dele, as empresas russas não constroem do zero sistemas de fronteira do nível dos líderes globais e, por isso, apostam de forma racional numa base open source, principalmente nas famílias Qwen e Llama e em seus derivados. A concorrência se desloca da corrida por capex para o ajuste fino, o trabalho com dados de domínio, as integrações aplicadas e a qualidade do produto. Para o segmento corporativo, isso importa mais que a ideia de ter um «grande modelo próprio».

Em que a adoção se apoia

Dessa conclusão nasce a parte de infraestrutura do texto. Se a empresa não pode enviar dados sensíveis para serviços públicos, e a estabilidade de APIs e preços pesa mais que a «mágica pronta para uso», é preciso um perímetro controlado sob jurisdição russa: GPUs próprias ou alugadas, bases de conhecimento internas e uma zona de responsabilidade clara do provedor.

Nesse contexto, a Reg.cloud criou uma frente dedicada de IA e listou cenários que já podem ser lançados sem uma grande equipe de pesquisadores.

• Busca em documentos internos e RAG sobre uma base de conhecimento fechada
• Assistente corporativo com acesso a informações sensíveis
• Auxiliar de suporte de primeira linha treinado no histórico de tickets e na documentação
• Geração e revisão de contratos e outros documentos conforme o compliance local

Como stack básico, a empresa cita GPU bare metal e máquinas virtuais, inferência com vLLM, chatbot interno em Open WebUI e Ollama, automação com n8n, ambiente compartilhado JupyterHub, armazenamento S3 e o agente autônomo OpenClaw. Na prática, é uma tentativa de montar não um «modelo mágico», mas uma plataforma prática em que o negócio percorre rápido o caminho da ideia ao cenário em funcionamento, da busca inteligente na base de conhecimento à automação do suporte e dos processos documentais.

O que isso significa

O texto da Reg.cloud é ao mesmo tempo um sinal de mercado e uma apresentação do próprio stack de IA da empresa. A ideia central é convincente: a janela para estudar a IA generativa com calma está se fechando e, em 2026–2027, as empresas vão se dividir entre as que construíram processos de trabalho em torno dos modelos e as que ainda discutem pilotos. Para o mercado, isso significa o interesse migrando de «qual modelo escolher» para questões de dados, integração, segurança e velocidade de adoção.