O lançamento nesta semana do Claude Managed Agents pela Anthropic foi visto como uma ameaça direta às empresas de infraestrutura e gerou muitos comentários no mercado sobre o possível impacto em empresas como a Akamai. É compreensível que, quando um provedor de modelos com o impacto transformador da Anthropic anuncia um serviço hospedado, a reação imediata seja assumir que a camada de infraestrutura será desintermediada. Mas essa interpretação ignora o que a Anthropic de fato construiu e o que é necessário para operar em escala empresarial.
Leia atentamente o post de engenharia no blog. O Managed Agents é um serviço hospedado que executa agentes de longa duração em seu nome, usando um conjunto reduzido de interfaces projetadas para perdurar além de qualquer implementação específica. A Anthropic virtualizou os componentes de um agente (sessão, orquestrador e sandbox), permitindo que cada um seja substituído de forma independente. O sistema foi projetado pensando em um futuro que eles próprios admitem não conseguir prever: o desafio enfrentado pela Anthropic foi "como projetar um sistema para programas que ainda nem existem".
Isso não substitui a infraestrutura. Pelo contrário, amplia a demanda por ela.
Inferência de IA e agentes gerenciados demandam computação distribuída
A equipe de engenharia da Anthropic descreveu uma decisão fundamental de design: separar o "cérebro" (Claude e seu orquestrador) das "mãos" (sandboxes e ferramentas que executam ações). Essa separação possibilita o que eles chamam de "muitos cérebros, muitas mãos". Uma única sessão de agente pode gerar várias chamadas de inferência e múltiplos ambientes de execução, operando em paralelo, em diferentes locais e recursos.
O ponto central é: a Anthropic não faz nenhuma suposição sobre a quantidade ou a localização dos “cérebros” ou das “mãos” de que o Claude precisará. Isso não é um detalhe irrelevante de arquitetura. É uma afirmação de que a camada de infraestrutura — onde a inferência ocorre, onde os sandboxes são executados e onde as ferramentas operam — foi deliberadamente mantida aberta. A Anthropic construiu a orquestração. A malha de computação subjacente é exatamente o que empresas como a Akamai fornecem.
Isso se conecta diretamente à arquitetura de inferência distribuída que apresentamos na NVIDIA GTC em San Jose em março de 2026. Nossa tese é que a inferência de IA em produção exige uma abordagem diferente das fábricas de IA centralizadas, especialmente em fluxos de trabalho agênticos que exigem respostas de baixa latência, raciocínio em várias etapas e chamadas de ferramentas em tempo real. Isso é exatamente o que os agentes gerenciados precisam para operar em escala empresarial.
As fábricas de IA se destacam no treinamento de modelos base e em workloads massivas e simultâneas em GPUs. Mas, quando um agente gerenciado aciona cinco "cérebros" em paralelo, cada um precisando chamar ferramentas, executar código e retornar resultados dentro das restrições de latência de uma aplicação em tempo real (lembre-se de que a Anthropic reconhece estar projetando para "programas que ainda nem existem"), é necessário ter GPUs distribuídas por diferentes regiões, conectadas por uma malha de rede de alta capacidade, com aplicação de segurança em todas as camadas.
Essa é a proposta do Akamai Inference Cloud. Nossa oferta de recursos de computação vai de clusters de GPU centralizados para treinamento e ajuste fino até GPUs distribuídas NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Server Edition para inferência em produção. Também inclui pontos de presença na edge para roteamento, cache e segurança, e foi projetado especificamente para esse tipo de workload.
Não é possível ultrapassar a velocidade da luz. Quando um usuário em Londres acessa um endpoint de inferência localizado na Virgínia, há aproximadamente 28 milissegundos de atraso de propagação em cada sentido antes da geração do primeiro token. Ao multiplicar isso pelas chamadas sequenciais de inferência em um fluxo de trabalho agêntico, a inferência centralizada se torna inviável para aplicações em tempo real.
Isso não substitui a infraestrutura. Pelo contrário, amplia a demanda por ela.
Segurança não é opcional, é o maior desafio em aberto
A equipe de engenharia da Anthropic foi extremamente sincera sobre os desafios de segurança dos agentes gerenciados. No design acoplado que adotaram, qualquer código não confiável gerado pelo Claude era executado no mesmo contêiner que as credenciais, de modo que uma injeção de prompt só precisava convencer o Claude a ler o próprio ambiente. Se um invasor obtivesse esses tokens, poderia iniciar novas sessões sem restrições e delegar tarefas aos agentes gerenciados.
A solução estrutural da equipe foi separar as credenciais do sandbox. Mas eles também reconheceram uma tensão fundamental: o escopo é uma mitigação evidente, mas isso parte do pressuposto de que o Claude não conseguiria agir além de certas limitações com um token restrito, e o Claude está ficando cada vez mais inteligente.
É aqui que acreditamos que as soluções de segurança da Akamai deixam de ser apenas relevantes e passam a ser essenciais. Ao implementar agentes gerenciados em produção, as empresas passam a lidar com agentes que executam tarefas em várias etapas de forma autônoma, chamam APIs externas, geram e executam código e interagem com sistemas corporativos, ampliando drasticamente a superfície de ataque. Injeção de prompt, geração de código adversarial, roubo de credenciais, movimento lateral e exfiltração de dados tornam-se riscos operacionais reais em uma escala que os "programas que ainda nem existem" também enfrentarão.
O Akamai Firewall for AI protege endpoints de LLM (grande modelo de linguagem) contra injeção de prompt e abuso de modelo. O Akamai API Security descobre, mapeia e monitora as chamadas de API feitas pelos agentes para ferramentas e serviços externos. O Akamai App & API Protector, nossa solução de firewall de aplicações web, inspeciona o tráfego entre os agentes e as aplicações com as quais interagem. O Akamai Guardicore Segmentation limita o que um agente (ou um agente comprometido) pode acessar dentro da rede corporativa. E o Akamai Bot Manager distingue o tráfego legítimo de agentes de automações maliciosas que simulam o comportamento de agentes.
Provavelmente, nenhum provedor de modelos, incluindo a Anthropic, desenvolverá todos esses recursos. O foco está na camada de orquestração. A proteção em tempo de execução, a segurança da rede e a aplicação de controles de infraestrutura são fornecidos por empresas como a Akamai e serão requisitos essenciais para que empresas implantem agentes autônomos em sistemas de produção que lidam com dados de clientes, transações financeiras e operações críticas.
A AWS não eliminou a necessidade de CDNs, segurança e computação de edge. Ela gerou muito mais aplicações, mais tráfego e uma superfície de ataque ampliada, o que aumentou a demanda pelos serviços que a Akamai oferece.
Isso gera crescimento, não uma substituição
A reação inicial do mercado tratou os agentes gerenciados como se a Anthropic tivesse anunciado um substituto para CDN, nuvem e infraestrutura de segurança. Nós acreditamos exatamente no contrário.
Cada sessão de agentes gerenciados executada em produção exige computação para inferência (gerando demanda pelo Akamai Inference Cloud); conectividade e roteamento de rede (demanda pela plataforma de edge e backbone da Akamai); aplicação de segurança nas camadas de aplicação, API e rede (demanda pelas soluções de segurança da Akamai); e orquestração entre diferentes regiões (demanda pelos recursos computação que estamos desenvolvendo).
Pense no que aconteceu quando a computação em nuvem surgiu. A AWS não eliminou a necessidade de CDNs, segurança e computação de edge. Ela gerou muito mais aplicações, mais tráfego e uma superfície de ataque ampliada, o que aumentou a demanda pelos serviços que a Akamai oferece. Esperamos que os agentes gerenciados sigam o mesmo padrão. Mais agentes significam mais chamadas de inferência, mais interações com APIs, maior necessidade de computação distribuída e mais exposição a riscos de segurança. Nosso objetivo é ser a infraestrutura que viabiliza esses agentes.
Últimas considerações
Em apenas uma semana, dois anúncios da mesma empresa (Project Glasswing e Claude Managed Agents) ilustraram os dois lados da equação de segurança e infraestrutura de IA. O Glasswing torna a descoberta de vulnerabilidades mais rápida, o que aumenta a necessidade de proteção em tempo de execução durante o intervalo entre a divulgação e a correção. Já o Managed Agents viabiliza fluxos de trabalho de IA autônoma em escala, o que amplia a necessidade de infraestrutura de inferência distribuída e de aplicação de segurança em todas as camadas da stack.
Ambos os anúncios reforçam a importância do que a Akamai desenvolve. Nossa rede, nossos dados, nossas soluções de segurança e nossa plataforma de computação distribuída não são ameaçados por esses avanços. Pelo contrário, acreditamos que se tornam ainda mais necessários. Cada nova vulnerabilidade descoberta precisa ser protegida em produção até que um patch seja aplicado. Cada novo agente implantado em produção precisa de computação para inferência, infraestrutura de rede e controles de segurança que o provedor de modelos não oferece, mas a Akamai sim.
A rede de edge da Akamai, suas capacidades de aplicação de controles em tempo de execução e sua infraestrutura de inferência distribuída foram projetadas para ser a ponte entre o que a IA possibilita e o que as empresas precisam para implementar IA com segurança e em escala. Essa ponte nunca foi tão essencial quanto agora.
Declarações prospectivas
Esta publicação no blog contém declarações prospetivas conforme definido na Seção 27A do Securities Act de 1933, conforme alterado, e na Seção 21E do Securities Exchange Act de 1934, conforme alterado. Essas declarações incluem, entre outras, afirmações sobre a demanda esperada pela infraestrutura distribuída e pelas soluções de segurança da Akamai impulsionada pela implementação de agentes de IA, o posicionamento competitivo do Akamai Inference Cloud e do portfólio de segurança, o crescimento esperado na adoção empresarial de agentes de IA gerenciados e nossos planos e estratégias de desenvolvimento de produtos e posicionamento de mercado. Termos como "acreditamos", "iremos", "esperamos", "pretendemos" e expressões semelhantes são utilizadas para identificar declarações prospetivas. Tais declarações são baseadas em expectativas e premissas atuais e estão sujeitas a riscos e incertezas que podem fazer com que resultados reais sejam substancialmente diferentes, incluindo: o ritmo e a escala de adoção de tecnologias de agentes de IA pelas empresas; mudanças no cenário competitivo de infraestrutura e segurança de IA; a velocidade de evolução das capacidades de IA por terceiros; as taxas de adoção dos produtos Akamai Inference Cloud e de segurança; a eficácia de nossos produtos contra ameaças de segurança relacionadas à IA em constante evolução; as condições econômicas e de mercado em geral; e outros fatores descritos em nossos registros junto à SEC, incluindo nosso relatório anual mais recente no Form 10-K. Não assumimos obrigação de atualizar quaisquer declarações prospetivas para refletir eventos ou circunstâncias após a data desta publicação.
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