Google Cloud Next '25: AI centro della trasformazione globale delle imprese

Thomas Kurian, CEO di Google Cloud, ha aperto Google Cloud Next ‘25 sottolineando come l'intelligenza artificiale non sia più una visione del futuro, ma una realtà concreta che sta già trasformando radicalmente aziende, enti pubblici e organizzazioni in tutto il mondo. "Solo nell'ultimo anno abbiamo introdotto oltre 3.000 innovazioni nei nostri prodotti Google Cloud e Workspace", ha spiegato Kurian.

"Ora più di 4 milioni di sviluppatori utilizzano i modelli Gemini, mentre Vertex AI ha visto un incremento del 20x nell'utilizzo grazie a modelli di generazione come Gemini, Imagen e Veo".

Un'infrastruttura globale senza precedenti sostiene questa rivoluzione: 42 regioni operative (con nuove sedi in Svezia, Sudafrica e Messico, ed espansioni in corso in Kuwait, Malesia e Thailandia), oltre 2 milioni di miglia di cavi terrestri e sottomarini, e più di 200 punti di presenza in 200 paesi e territori. Questo sistema adesso è disponibile anche per le imprese grazie a Cloud WAN, la rete privata globale di Google che riduce i costi di gestione fino al 40% e migliora le performance di rete con incrementi fino al 40%.

Durante l'evento sono stati condivisi oltre 500 casi d'uso concreti provenienti da clienti di ogni settore e area geografica, a conferma della trasformazione reale abilitata dall'AI di Google. Tra le realtà citate figurano brand globali come McDonald's, Samsung, Reddit, Papa Johns, istituzioni pubbliche come il governo di Singapore e lo Stato del Nevada, enti sanitari come il Seattle Children's Hospital, e aziende leader in ambiti finanziari, tecnologici e manifatturieri, tra cui Intuit e Mattel.

Le aziende scelgono Google Cloud per tre motivi chiave:

• una piattaforma ottimizzata per l'AI, che unisce infrastruttura avanzata, modelli di alto livello e strumenti enterprise per lo sviluppo di agenti multi-funzione;
• una visione aperta e multi-cloud, che consente di integrare i nuovi agenti AI all'interno dei sistemi esistenti, applicazioni e database compresi;
• un'interoperabilità nativa, pensata per supportare esigenze di sicurezza, sovranità e conformità in contesti regolamentati.

Fra le novità principali c'è Gemini 2.5, una nuova generazione di modelli "thinking" capaci di ragionare prima di rispondere, migliorando accuratezza e prestazioni.

Nel campo della generazione di contenuti multimodali, Google ha annunciato progressi significativi:

• Imagen 3, il miglior modello di text-to-image di Google, migliora la qualità delle immagini e introduce potenti funzioni di inpainting;
• Chirp 3 consente la creazione di voci sintetiche personalizzabili da appena 10 secondi di audio, con nuove funzioni di trascrizione che identificano singoli parlanti;
• Lyria, il primo modello text-to-music pensato per le imprese, produce clip musicali da 30 secondi con elevata fedeltà e varietà di generi;
• Veo 2 si trasforma in una piattaforma completa per la creazione e l'editing video, con funzioni di inpainting, outpainting, interpolazione e tecniche cinematografiche avanzate.

Questi strumenti sono già utilizzati da importanti realtà in tutto il mondo: Agoda crea contenuti visuali e video originali per il turismo; Kraft Heinz ha ridotto da otto settimane a otto ore i tempi di realizzazione di campagne pubblicitarie; Bending Spoons ha integrato Imagen 3 nell'app Remini per generare 60 milioni di foto al giorno; WPP, The Brandtech Group e Monks.Flow impiegano i modelli Google AI per campagne creative su larga scala e localizzazione rapida dei contenuti.

Al centro di questa architettura si trova il TPU Ironwood, settima generazione del processore proprietario di Google per l'AI. È il TPU più potente mai realizzato dall'azienda, con oltre 9.000 chip per pod e una potenza di calcolo che raggiunge i 42,5 exaflops per pod, più di dieci volte superiore rispetto all'ultima versione ad alte prestazioni. Ironwood è progettato per supportare modelli AI altamente sofisticati come Gemini 2.5, offrendo scalabilità e efficienza senza precedenti.

A supportare la gestione efficiente di queste risorse c'è il Cluster Director, un sistema che consente di orchestrare un numero elevatissimo di acceleratori come se fossero una singola entità computazionale. Questo approccio permette di massimizzare performance, efficienza e resilienza, semplificando l'infrastruttura per i carichi AI più intensivi.

Google amplia inoltre la propria offerta GPU con nuove VM A4 e A4X, basate sulle GPU NVIDIA B200 e GB200 Blackwell, di cui è il primo provider cloud a rendere disponibili entrambe. È in arrivo anche il supporto per le GPU NVIDIA Vera Rubin, che offrono fino a 15 exaflops di inferenza FP4 per rack, espandendo le opzioni per i clienti con esigenze AI estreme.

Sul fronte storage, sono state introdotte tre novità:

• Hyperdisk Exapools: il più alto livello di capacità e prestazioni aggregati nello storage a blocchi tra tutti gli hyperscaler, con capacità fino a exabyte e prestazioni da terabyte al secondo per cluster AI;
• Anywhere Cache: una cache intelligente che mantiene i dati vicino agli acceleratori, riducendo la latenza dello storage fino al 70% e accelerando in modo significativo i tempi di training;
• Rapid Storage: il primo storage oggetti zonale di Google, che offre una latenza 5 volte inferiore per letture e scritture casuali rispetto alle alternative cloud più veloci.

Dal lato software, l'AI Hypercomputer introduce nuove funzionalità di inferenza su Google Kubernetes Engine (GKE), che includono scaling e bilanciamento del carico ottimizzati per la generative AI. Secondo benchmark interni, queste novità riducono i costi di servizio fino al 30%, la tail latency fino al 60% e aumentano il throughput fino al 40%.

A questi si aggiungono:

• Pathways, il motore di inferenza sviluppato da Google DeepMind, ora disponibile per i clienti Cloud. Consente inferenza multi-host con scalabilità dinamica, prestazioni elevate e costi ottimizzati.
• vLLM su TPU, che permette ai clienti che hanno ottimizzato carichi PyTorch con vLLM per GPU, di eseguire facilmente ed economicamente gli stessi carichi anche su TPU, massimizzando flessibilità e ritorno sull'investimento.

Tutti questi miglioramenti convergono per garantire il massimo output intelligente al minor costo possibile. Secondo Google, il modello Gemini 2.0 Flash, eseguito su AI Hypercomputer, raggiunge un livello di intelligenza per dollaro 24 volte superiore rispetto a GPT-4o e 5 volte rispetto a DeepSeek-R1.

Vertex AI si conferma oggi come la piattaforma più completa per la costruzione, gestione e distribuzione di modelli e agenti di intelligenza artificiale. Nell'ultimo anno, l'utilizzo dei modelli Gemini su Vertex AI è cresciuto di oltre 40 volte, raggiungendo miliardi di chiamate API ogni mese. La piattaforma mette a disposizione oltre 200 modelli, inclusi quelli sviluppati internamente da Google, quelli di terze parti come Anthropic, AI21 e Mistral, e un'ampia gamma di modelli open source, tra cui Gemma e Llama. Tra gli ultimi ingressi nella Model Garden ci sono anche i modelli di CAMB.AI, Qodo e l'intero portafoglio open source dell'Allen Institute.

Per supportare lo sviluppo di ecosistemi multi-agente, Google ha introdotto l'Agent Development Kit (ADK), un framework open-source che consente di costruire agenti AI sofisticati con meno di 100 righe di codice intuitivo. ADK supporta il Model Control Protocol (MCP) per integrare rapidamente strumenti disponibili e si collega direttamente alle API aziendali gestite tramite Apigee, permettendo agli agenti di interagire con le logiche di business esistenti. A questo si affianca il protocollo Agent2Agent (A2A), il primo standard aperto nel settore cloud per favorire la comunicazione tra agenti AI indipendentemente dalla tecnologia di origine.

Gli sviluppatori possono inoltre accedere a Agent Garden, una raccolta di strumenti e modelli pronti all'uso integrata in ADK, che consente di connettere facilmente gli agenti a oltre 100 connettori predefiniti, API personalizzate, workflow di integrazione o dati aziendali già presenti in sistemi come BigQuery e AlloyDB. Vertex AI supporta anche agenti costruiti su framework esterni come LangGraph e Crew AI, e consente la creazione di agenti direttamente su dati NetApp esistenti, senza duplicazioni.

L’interesse verso Agentspace è già alto tra grandi clienti aziendali come Cohesity, Gordon Food Services, KPMG, Rubrik e Wells Fargo. Oggi, ogni dipendente può usare Agentspace per accedere ad agenti AI esperti sviluppati da Google, come NotebookLM, utilizzato da oltre 100.000 aziende. Questo agente consente di caricare contenuti come PDF, Google Docs, siti web o video YouTube, per poi ottenere sintesi, risposte a domande o riformattazioni automatiche del materiale.

Tra le nuove funzionalità annunciate:

• Chrome Enterprise: ora integrato con Agentspace, consente ai dipendenti di cercare e accedere a risorse aziendali direttamente dalla barra di ricerca di Chrome, ottimizzando i flussi di lavoro.
• Agent Gallery: una vista centralizzata degli agenti disponibili, sviluppati da Google, da team interni o da partner, rendendo più semplice la scoperta e l’adozione.
• Agent Designer: uno strumento no-code che permette a qualsiasi dipendente, indipendentemente dal livello tecnico, di creare agenti personalizzati per automatizzare compiti quotidiani o ampliare la conoscenza.
• Idea Generation Agent: sfrutta una struttura a torneo per classificare le idee in base a criteri definiti dagli utenti e supporta attività di brainstorming e problem solving.
• Deep Research Agent: esplora in profondità argomenti complessi e restituisce report dettagliati e facilmente leggibili.

Parallelamente, Google continua ad arricchire Workspace, la suite che include Gmail, Docs, Drive e Meet, con nuove funzionalità AI. Già oggi, oltre 2 miliardi di assist AI vengono fornite ogni mese agli utenti business. Tra le novità introdotte:

• Help me Analyze: trasforma Google Sheets in un assistente analitico intelligente, capace di estrarre insight dai dati anche senza istruzioni esplicite.
• Docs Audio Overview: crea sintesi audio naturali e di alta qualità dei documenti, simili a un podcast.
• Google Workspace Flows: una nuova funzione per automatizzare attività ricorrenti come approvazioni, ricerche clienti, gestione email, organizzazione dell’agenda quotidiana e altro ancora.

Google sta introducendo cinque categorie di agenti AI altamente specializzati, pensati per rivoluzionare diversi ambiti aziendali con applicazioni concrete già adottate da organizzazioni leader in tutto il mondo.

• Customer agents sono progettati per offrire esperienze clienti più intelligenti e personalizzate, capaci di comprendere e interagire con l'utente in linguaggio naturale, integrandosi con applicazioni aziendali e operando su qualsiasi canale: web, mobile, call center, in-store e persino nei veicoli. Questi agenti sono già in uso presso realtà come DBS, che ha ridotto del 20% i tempi di gestione delle chiamate; Globo, che ha raddoppiato il click-through rate nella sua piattaforma streaming grazie a raccomandazioni personalizzate;
• Creative agents aiutano team creativi a produrre contenuti in modo più rapido, personalizzato e scalabile, trasformando campagne pubblicitarie e processi di design.
• Data agents forniscono strumenti avanzati per tutta la filiera della gestione e analisi dei dati, dalla preparazione alla visualizzazione, fino all'attivazione del dato. Per i team di data engineering, offrono supporto nella costruzione di pipeline, trasformazione ed enrichment, controllo qualità e generazione automatica di metadata. Per i data scientist, agiscono come partner di codifica intelligenti, suggerendo feature, selezionando modelli, scalando training e ottimizzando iterazioni. Per analisti e utenti business, agenti conversazionali permettono analisi potenti e affidabili direttamente in linguaggio naturale.
• Coding agents supportano gli sviluppatori in ogni fase del ciclo di vita del software, dalla scrittura del codice alla sua revisione, refactoring e modernizzazione. Con Gemini Code Assist, disponibile su Google Cloud, Android Studio, Firebase Studio e nei principali IDE, gli agenti comprendono i codici, gli standard e le convenzioni aziendali, offrendo suggerimenti contestuali.
• Security agents rappresentano una componente fondamentale della strategia di difesa informatica di Google. Tra le novità figura Google Unified Security, una soluzione integrata che combina rilevamento delle minacce, operazioni AI-powered, test virtuali continui, browser aziendali sicuri e il know-how di Mandiant. L'alert triage agent esegue indagini dinamiche sugli avvisi, raccoglie prove e fornisce una valutazione finale con tracciamento decisionale. Il malware analysis agent analizza codice sospetto sfruttando tecniche avanzate di deoffuscamento.

La strategia di Google Cloud si fonda su un principio chiave: offrire un'intelligenza artificiale realmente aperta, interoperabile e multi-cloud, capace di integrarsi con ambienti IT eterogenei e di adattarsi ai requisiti normativi globali. Questo significa che le imprese possono sfruttare l'AI di Google mantenendo il proprio stack tecnologico esistente, collegandosi a altri cloud provider come AWS e Azure, e a sistemi dati come Amazon S3, Azure Cosmos, Oracle, MongoDB, SQL Server e Pinecone. Le aziende possono utilizzare Cross Cloud Interconnect per la connettività sicura tra ambienti cloud diversi, supportare l'identità federata con Microsoft EntraID, e accedere ai servizi BigQuery, Spanner e AlloyDB anche se si trovano in ambienti Amazon o Microsoft.

Inoltre, Google Cloud vanta una rete consolidata di centinaia di ISV (independent software vendors) che integrano le proprie soluzioni con l'intelligenza artificiale di Google, tutte facilmente distribuibili attraverso il Google Cloud Marketplace. L'ecosistema è ulteriormente potenziato da una solida rete di partner di consulenza e system integrator — tra cui Accenture, Capgemini, Deloitte, HCLTech, KPMG, TCS e Wipro — che hanno già sviluppato migliaia di agenti AI per settori verticali, con profonda conoscenza dei sistemi aziendali esistenti dei clienti.

Per le organizzazioni che operano in ambiti regolamentati, Google offre pieno supporto alle Sovereign Cloud, realizzate in collaborazione con partner locali per rispettare i requisiti di sovranità, sicurezza e conformità. I servizi Sovereign AI di Google Cloud sono oggi disponibili in tre modalità: public cloud, cloud sovrano e cloud distribuito, anche in combinazione con Google Workspace, offrendo flessibilità e conformità in base alle esigenze del cliente.

Oltre al mondo enterprise, Google Cloud guarda anche alla ricerca scientifica e all'innovazione globale, grazie alla stretta collaborazione con Google DeepMind e Google Research. Tra i progetti più avanzati c'è AlphaFold 3, sviluppato insieme a Isomorphic Labs, in grado di prevedere con precisione le strutture e le interazioni molecolari della vita. La nuova AlphaFold 3 High-Throughput Solution, disponibile per uso non commerciale tramite Google Cloud Cluster Toolkit, consente di processare decine di migliaia di sequenze proteiche in batch, riducendo i costi grazie a un'infrastruttura autoscalabile.

Anche nel campo della meteorologia, Google mette a disposizione della comunità scientifica modelli all'avanguardia: i WeatherNext AI Models, sviluppati da Google DeepMind e Google Research, sono ora disponibili nel Vertex AI Model Garden, dove possono essere personalizzati e distribuiti per applicazioni di ricerca o industriali.

"L'AI è il più grande catalizzatore che abbiamo mai avuto per aiutare i nostri clienti a realizzare la loro missione", ha concluso Kurian. "Siamo qui per offrire modelli, infrastrutture e agenti all'avanguardia in modo aperto, scalabile e pronto all'interoperabilità".