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

A inteligência artificial generativa entrou em um estágio em que o mercado está transitando da curiosidade para a implementação sistemática, e atrasos estão se tornando custosos. Em uma coluna no Habr, o CIO da Reg.cloud Evgeny Martynov traça uma analogia direta com a internet de 1997 e argumenta: 2026–2027 determinarão quem consegue incorporar IA em seus produtos e quem permanece preso na fase piloto.

Por Que Isso é 1997

A tese principal do material é simples: o primeiro contato em massa com IA generativa já aconteceu, mas a verdadeira vantagem competitiva não irá para quem "brincou com prompts", mas para quem transforma experimentos em processos repetíveis. Martynov cita o Stanford AI Index 2026: em três anos, a IA generativa atingiu 53% da população mundial. Para comparação, a internet levou cerca de sete anos para atingir o mesmo marco, e os computadores pessoais levaram mais de dez.

Ou seja, a velocidade de adoção é maior que as ondas tecnológicas anteriores. Mas o autor deliberadamente separa velocidade de adoção da profundidade de implementação. Segundo sua lógica, o mercado está atualmente na metade da segunda onda: usuários e empresas já conhecem a ferramenta, mas ainda não a incorporaram em processos-chave.

É precisamente nessa janela que surge uma oportunidade para jogadores atrasados: ainda há tempo para entrar, mas está se estreitando rapidamente.

"A tecnologia amadurece junto com aqueles que a implementam."

Essa analogia é importante porque na internet do final dos anos 90, os vencedores não foram aqueles que mais discutiram a tecnologia, mas aqueles que construíram processos, interfaces e canais de distribuição primeiro. O autor aplica a mesma lógica à IA: quando a tecnologia se tornar verdadeiramente cotidiana, os atrasados terão que pagar não apenas em dinheiro, mas também em tempo para acumular dados, treinar equipes e integrar nos produtos.

O Que os Números Dizem

Para o mercado russo, a coluna fornece outro argumento: em 2025, o segmento de IA generativa atingiu 58 bilhões de rublos segundo estimativas da Just AI e Onside, representando crescimento de 4,5x em um ano. A previsão para 2030 é de 778 bilhões de rublos a uma taxa média anual de 68%. Mas a ressalva-chave diz respeito ao período imediato: tal crescimento depende de os pilotos de 2026–2027 se transformarem em serviços reais ou permanecerem apresentações e demos internas.

Ao mesmo tempo, o mercado permanece surpreendentemente bruto. De acordo com dados do MTC Web Services, apenas 26% das empresas que já têm orçamentos de IA têm uma estratégia de implementação clara. O resto ou está testando cenários individuais ou não saiu do estágio de planejamento. Daí a segunda tese do artigo: a era do "pós-hype" já começou. Há muitos experimentos, mas os vencedores serão determinados não pelo número de pilotos, mas pela capacidade de conectar dados, construir segurança e alcançar resultados comerciais mensuráveis.

O autor discute separadamente o tópico de modelos. Empresas russas, segundo sua avaliação, não constroem sistemas de fronteira ao nível dos líderes globais do zero e, portanto, racionalmente apostam em bases de código aberto — principalmente famílias Qwen, Llama e seus derivados. A competição está se deslocando de uma corrida de despesas de capital para ajuste fino, trabalho com dados de domínio, integrações aplicadas e qualidade de produto. Para o segmento corporativo, isso é mais importante que a ideia de "seu próprio grande modelo."

Como a Implementação é Construída

Dessa conclusão, emerge a parte de infraestrutura do artigo. Se as empresas não podem enviar dados sensíveis para serviços públicos, e a estabilidade da API e previsibilidade de preços são mais importantes que "mágica da caixa", então é necessário um loop controlado na jurisdição russa: GPUs próprias ou alugadas, bases de conhecimento internas e responsabilidade clara do provedor. Diante disso, a Reg.cloud estabeleceu uma direção de IA separada e listou cenários que já podem ser lançados sem um grande time de pesquisadores.

• Busca em documentos internos e RAG em base de conhecimento fechada
• Assistente corporativo com acesso a informações sensíveis
• Assistente de primeira linha de suporte baseado no histórico de tickets e documentação
• Geração e verificação de contratos e outros documentos de acordo com conformidade local

Como stack básico, a empresa nomeia GPU bare metal e máquinas virtuais, inferência via vLLM, chatbot interno em Open WebUI e Ollama, automação via n8n, ambiente colaborativo JupyterHub, armazenamento S3 e um agente autônomo OpenClaw. Essencialmente, é uma tentativa de montar não um "modelo mágico", mas uma plataforma prática onde o negócio pode rapidamente ir de ideia a cenário funcionando — de busca inteligente em base de conhecimento a automação de suporte e processos documentais.

O Que Isso Significa

O artigo da Reg.cloud é simultaneamente um sinal de mercado e uma apresentação de seu próprio stack de IA. A ideia principal soa convincente: a janela para exploração confortável de IA generativa está fechando, e em 2026–2027 as empresas serão divididas entre aquelas que construíram processos funcionando em torno de modelos e aquelas que ainda estão discutindo pilotos. Para o mercado, isso significa uma mudança de interesse de "qual modelo escolher" para questões de dados, integração, segurança e velocidade de implementação.