Google Cloud rafforza la propria leadership nel cloud intelligente con un’ondata di innovazioni che uniscono intelligenza artificiale agentica, reti gestite di nuova generazione e soluzioni per il commercio sicuro. Tra le principali novità emergono Gemini for Government, managed DRANET in GKE, l’istanza A4X Max per training AI, la soluzione commerce agentic con PayPal e il progetto Giles AI per la ricerca medica. In parallelo, la compagnia migliora sicurezza, compliance e automazione per il settore pubblico, raddoppiando gli investimenti nel programma partner e ampliando il supporto FedRAMP con crediti fino a 229.300 euro.
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Summit pubblico settore di Google Cloud
Durante il Public Sector Summit, Google Cloud ha presentato Gemini for Government, una piattaforma di orchestrazione multi-agente per ambienti pubblici e militari. Il sistema consente alle agenzie di selezionare agenti AI da un catalogo Google o di terze parti, integrando connettori dati e controlli granulari sugli accessi utente. In partnership con NVIDIA, Google Cloud offre deployment sicuri on-premise per organizzazioni con vincoli di sovranità digitale. Tra le adozioni pilota figurano Lockheed Martin, che utilizza modelli Gemini per simulazioni operative, e la città di Los Angeles, che automatizza task amministrativi in Workspace. Il Maryland Department of IT impiega Gemini per coordinare 40.000 dipendenti, mentre l’Old Dominion University sperimenta incubatori AI per la didattica. Secondo i dati diffusi al summit, quasi il 50% delle istituzioni pubbliche ha raddoppiato la produttività con AI generativa e il 42% gestisce oltre dieci agenti AI attivi. L’obiettivo comune: migliorare la delivery dei servizi ai cittadini e accelerare la modernizzazione digitale del settore pubblico.
Managed DRANET in GKE per reti AI
Google Cloud estende Kubernetes con managed DRANET (Dynamic Resource-Aware Network), una rete gestita che ottimizza i workload AI distribuiti su GPU e NIC ad alta velocità. DRANET coordina le risorse topologiche all’interno dei cluster GKE, riducendo le latenze fino al 59,6% e migliorando l’utilizzo complessivo di GPU e memoria.
La soluzione rende la rete una risorsa di prima classe nel control plane di Kubernetes, eliminando la necessità di configurazioni manuali. Supporta cluster non-blocking con migliaia di GPU e si integra con Managed Lustre per lo storage e Managed Slurm per lo scheduling fault-tolerant. In combinazione con le nuove istanze A4X Max, DRANET consente la gestione automatizzata di topologie AI multimodali, migliorando le prestazioni in addestramento, inferenza e simulazione fisica.
A4X Max e Vertex AI per training scalabile
L’istanza A4X Max rappresenta il vertice delle infrastrutture AI di Google Cloud. Basata su GB300 NVL72 con 72 GPU Blackwell, offre una banda di rete raddoppiata rispetto alla A4X standard e prestazioni fino a 1,4 exaflops per sistema. Integrata in Vertex AI, A4X Max abilita un pre-training quattro volte più rapido dei grandi modelli linguistici rispetto alle VM A3, con gestione automatica del ciclo di vita tramite Cluster Director. Vertex AI include inoltre ricette NeMo per training avanzato, tuning iperparametrico, resilienza automatizzata e supporto per microservizi Nemotron NIM. Grazie all’architettura RoCE e vLLM, la piattaforma riduce le latenze GPU-GPU e ottimizza il serving con Inference Gateway, offrendo flessibilità completa nel deployment in VPC utente e costi inferiori per training multimodale.
AI trasforma la ricerca medica con Giles
Il progetto Giles AI ridefinisce la ricerca biomedica grazie a interfacce conversazionali multimodali basate su Vertex AI e BigQuery. La piattaforma unifica dati frammentati da PubMed, FDA e database interni, riducendo del 85% i tempi di ricerca clinica e raggiungendo un’accuratezza del 94%.
Giles AI sfrutta un’architettura model-agnostica capace di instradare query verso i modelli ottimali tra centinaia di LLM. L’infrastruttura combina GKE, Cloud Run e Compute Engine, protetti da Cloud Armor e monitorati tramite Security Command Center. Con il supporto di Document AI e Cloud SQL, Giles trasforma documenti non strutturati in dati utili, migliorando lo screening dei pazienti e accelerando la drug discovery. La piattaforma si prepara all’integrazione con modelli biomedici come MedGemma, aprendo la strada alla medicina predittiva agentica.
Soluzione commerce agentic con PayPal
In ambito finanziario, Google Cloud e PayPal presentano una soluzione commerce agentic che unisce intelligenza conversazionale e pagamenti sicuri. Il sistema Conversational Commerce Agent permette ai merchant di offrire esperienze di acquisto guidate da AI, mantenendo tono controllato e audit trail verificabile. La piattaforma impiega protocolli A2A (agent-to-agent) e AP2 per l’esecuzione di transazioni sicure e interoperabili. Le credenziali verificabili e i mandati digitali garantiscono trasparenza e tracciabilità, riducendo il rischio di frodi.
I consumatori possono interagire con gli agenti per selezionare prodotti, verificare la disponibilità dei Buy Now Pay Later e completare l’acquisto senza interruzioni. PayPal fornisce il layer di sicurezza dei pagamenti, mentre Google Cloud offre la base AI generativa e il supporto Gemini per la gestione delle conversazioni.
Sicurezza agentic e reCAPTCHA evoluto
Google Cloud aggiorna reCAPTCHA per adattarlo al nuovo web agentic, passando dalla semplice prevenzione all’abilitazione di interazioni intelligenti. Il sistema assegna identità digitali fidate agli agenti AI tramite SPIFFE, valuta comportamenti reali con modelli di rischio e introduce sfide AI-resistenti basate su scansioni QR e analisi comportamentali. Integrato con Vertex AI e PayPal, il nuovo reCAPTCHA supporta le architetture commerce A2A/AP2, creando un ecosistema anti-frode e privacy-centric per l’economia agentica emergente.
Integrazione Oracle e BigQuery per AI analytics
Google Cloud consolida l’integrazione con Oracle Database, permettendo lo streaming in tempo reale verso BigQuery tramite Datastream CDC. Ciò consente di sincronizzare insert e update per analytics AI immediati. Gemini funge da assistente SQL, trasformando query in linguaggio naturale e integrando BigQuery ML per la modellazione predittiva. La compatibilità con Gemini 1.5 Pro permette analisi multimodali su dati strutturati e non strutturati, estendendo le capacità di Gemini for Enterprise a domini biomedici, retail e istruzione.
Agenti AI per data engineering
La nuova Agent Factory automatizza pipeline e rilevamento anomalie nei flussi di data engineering. Con BigQuery Data Engineering Agent, gli sviluppatori possono generare campi con AI_GENERATE, creare tabelle di dimensione e definire asserzioni di qualità dati. Gli agenti rilevano anomalie in tempo reale su Colab tramite modelli isolation forest, integrano Dataform per il deployment e utilizzano GQL su Spanner per query su graph database. Questa automazione riduce drasticamente i tempi di sviluppo e garantisce coerenza dei dataset in scenari complessi.
Monitoraggio account privilegiati
Per la sicurezza aziendale, Google Cloud introduce una suite di monitoraggio account privilegiati con rilevamento comportamentale basato su machine learning. Il sistema identifica deviazioni dalla baseline, attacchi brute-force sfumati e abusi di autorizzazione. Integrato con SecOps e UEBA, consente revoca automatica degli accessi sospetti, audit compliance e protezione degli asset Tier-0. Questa automazione riduce il dwell time e migliora la resilienza contro insider threats e credential exposure.
Espansione dell’ecosistema partner pubblico
Google Cloud raddoppia i fondi RIT per soluzioni governative e aumenta i Deal Acceleration Funds per ISV. Con l’ampliamento dei crediti ATO fino a 229.300 euro e rimborsi fino a 458.100 euro, la piattaforma favorisce l’adozione di Gemini for Government e Distributed Cloud. L’introduzione dei badge expertise e di laboratori self-service nel Demo Portal incentiva la formazione continua. La strategia punta a sostenere la modernizzazione AI delle missioni pubbliche, con infrastrutture resilienti e silicio proprietario sicuro.
