Google Cloud presenta un pacchetto di innovazioni che unisce intelligenza artificiale, infrastruttura scalabile e protocolli aperti per potenziare il commercio digitale, la gestione dei dati e l’addestramento di modelli AI su larga scala. Le novità includono la soluzione agentic commerce sviluppata con PayPal, il nuovo storage tiered di Bigtable e le espansioni di Vertex AI Training, pensate per accelerare la trasformazione delle imprese verso modelli data-driven e autonomi.
Cosa leggere
La soluzione agentic commerce di PayPal e Google Cloud
La collaborazione tra PayPal e Google Cloud introduce un nuovo paradigma di commercio conversazionale basato su agenti intelligenti interoperabili. I merchant possono adottare assistenti virtuali pre-costruiti o svilupparne di propri tramite l’Agent Development Kit, integrando direttamente i pagamenti sicuri PayPal nel flusso di conversazione. Gli agenti fungono da consulenti d’acquisto personalizzati, guidando gli utenti dalla scoperta del prodotto fino al pagamento finale, in dialoghi naturali e contestuali. I merchant mantengono controllo totale sul tono, sul design e sulla relazione con i clienti, mentre la transazione è garantita da protocolli crittografici come Agent2Agent e Agent Payments Protocol, costruiti su Model Context Protocol.
Il sistema usa credenziali digitali verificabili e mandati crittografici firmati dall’utente, che autorizzano in modo deterministico ogni operazione, assicurando audit trail non modificabili e riduzione del rischio di frode. Gli agenti PayPal possono inoltre verificare in tempo reale l’eleggibilità ai servizi “Buy Now, Pay Later”, migliorando l’esperienza di pagamento. La soluzione nasce da una collaborazione con oltre cento partner e rappresenta un passo verso un ecosistema agentico aperto, dove la sicurezza è garantita dalla trasparenza dei protocolli e dalla responsabilità algoritmica verificabile. I merchant possono così lanciare esperienze agentiche complete senza infrastrutture complesse, ottenendo conversioni più elevate e interazioni più personalizzate.
Introduzione allo storage tiered in Bigtable
Con l’introduzione dello storage tiered, Bigtable affronta una delle sfide più costose della gestione dati: l’archiviazione di dataset massivi. Il nuovo sistema sposta automaticamente i dati meno acceduti da unità SSD ad archivi a basso costo, riducendo la spesa fino all’85%, mantenendo però un accesso unificato e trasparente tramite la stessa API. Le politiche di tiering basate sull’età dei dati consentono di automatizzare la conservazione e la pulizia delle informazioni, rispettando le normative di compliance e retention. Un’azienda manifatturiera, ad esempio, può mantenere gli ultimi 30 giorni di telemetria su SSD per analisi in tempo reale, archiviando automaticamente i mesi precedenti su tier infrequenti per audit o ricerca storica.
L’architettura tiered aumenta la capacità dei nodi fino al 540%, evita migrazioni manuali e supporta query SQL su dati freddi attraverso viste logiche, semplificando la consultazione di dati storici. Le metriche integrate e l’autoscaling dinamico permettono di ottimizzare risorse e costi in base al carico di lavoro. Con questa innovazione, Bigtable diventa un sistema ibrido di archiviazione e analisi capace di unire prestazioni elevate e gestione intelligente dei costi, ideale per applicazioni IoT, automotive e industriali che generano volumi continui di dati temporali.
Nuove capacità in Vertex AI Training
Vertex AI Training estende la sua architettura per gestire modelli di grandi dimensioni e ambienti di addestramento distribuiti. L’integrazione di Slurm gestito e del Cluster Director semplifica la configurazione dei cluster, garantendo resilienza e ottimizzazione automatica delle risorse. La nuova modalità flex-start consente job on-demand fino a sette giorni, mentre la calendar mode permette prenotazioni fino a novanta giorni per addestramenti pianificati. Vertex AI introduce inoltre ricette ottimizzate per framework come NVIDIA NeMo e NeMo-RL, che automatizzano pipeline di pre-training, fine-tuning supervisionato e ottimizzazione per preferenze dirette (DPO). Le infrastrutture auto-riparanti rilevano nodi difettosi e stragglers, effettuano checkpointing intelligente e riavviano automaticamente i processi, aumentando il throughput fino al 30%. Le nuove funzioni di tuning iperparametri e valutazione avanzata dei modelli completano un ecosistema progettato per ridurre gli overhead manuali e accelerare lo sviluppo AI. Clienti come Salesforce e AI Singapore sono già tra i primi a beneficiare di queste capacità. Salesforce usa Vertex AI per addestrare modelli specializzati in processi CRM multi-step, mentre AI Singapore sviluppa SEA-LION v4, un LLM da 27 miliardi di parametri ottimizzato per le lingue del Sud-Est asiatico.
Implicazioni per l’AI e i dati su larga scala
Le innovazioni di Google Cloud definiscono un percorso integrato tra AI generativa, commercio conversazionale e gestione dei dati industriali. La combinazione tra agentic commerce, Bigtable tiered e Vertex AI Training consente alle aziende di costruire ecosistemi digitali autonomi, in cui i flussi di dati, pagamenti e modelli AI interagiscono in modo continuo e sicuro. Dal commercio personalizzato ai sistemi di manutenzione predittiva, queste tecnologie abilitano una nuova efficienza operativa basata sull’intelligenza contestuale. La riduzione dei costi di storage, l’aumento della resilienza computazionale e la trasparenza dei protocolli agentici segnano una convergenza tra cloud, AI e automazione. Google Cloud consolida così la sua posizione come piattaforma unificata per AI e dati, combinando apertura, interoperabilità e performance in soluzioni concrete per imprese globali.
