Nel 2025 Google Cloud consolida la propria leadership nel settore cloud combinando intelligenza artificiale, sicurezza avanzata e analisi dati di nuova generazione. Le innovazioni presentate spaziano dall’integrazione profonda con Hugging Face alla nascita dell’Emerging Threats Center per la sicurezza, fino alle nuove funzioni AI-native di BigQuery e ai progressi infrastrutturali di Google Kubernetes Engine (GKE). La visione di Google per il prossimo anno è chiara: un cloud scalabile, intelligente e sicuro, capace di abilitare lo sviluppo di modelli AI di grandi dimensioni e di proteggere al tempo stesso le organizzazioni globali da minacce sempre più complesse.
Cosa leggere
Avanzamenti nell’intelligenza artificiale e nel machine learning
La collaborazione tra Google Cloud e Hugging Face apre una nuova fase di sviluppo per la comunità open source. I modelli e i dataset di Hugging Face possono ora essere cachati direttamente su Google Cloud, riducendo i tempi di download da ore a pochi minuti. Gli utenti beneficiano di TPU nativi accanto a GPU NVIDIA, consentendo di eseguire training e inferenze su larga scala con efficienza energetica e costi ridotti.
L’integrazione con Vertex AI e i servizi di Threat Intelligence di Mandiant porta la sicurezza al cuore dei workflow di machine learning. Ogni modello caricato viene sottoposto a scansione automatica di vulnerabilità e comportamento anomalo, unendo la flessibilità dell’AI generativa alla robustezza della threat analysis. Un caso emblematico è quello di Lightricks, che utilizza JAX e TPU per addestrare un modello da 13 miliardi di parametri, migliorando del 40% la velocità di training giornaliera. Il team ha migrato da PyTorch/XLA a JAX, raddoppiando la produttività grazie a Flax per la definizione del modello, Optax per l’ottimizzazione e Orbax per il checkpointing. Questa architettura modulare permette di eseguire sharding dinamico dei modelli anche su pod di piccole dimensioni, con test unitari automatici che garantiscono coerenza e affidabilità. L’approccio ingegneristico di Google Cloud si fonda su un’infrastruttura che unisce Compute Engine, Cloud Storage e compilazione JAX ottimizzata, riducendo il consumo di memoria e i costi operativi. La gestione dei checkpoint shardati, i flussi di streaming dati e la compatibilità multi-CPU rendono il ciclo di sviluppo AI più sostenibile e accessibile per team di ogni dimensione.
Emerging Threats Center: l’AI al servizio della sicurezza
Nel campo della cybersecurity, Google Security Operations introduce l’Emerging Threats Center, una piattaforma che utilizza Gemini AI per generare automaticamente regole di rilevamento delle minacce e analisi predittiva delle campagne in corso. Il sistema integra i dati provenienti da Google Threat Intelligence, Mandiant e VirusTotal, costruendo un modello di correlazione che collega gli indicatori di compromissione (IOC) con la telemetria interna delle organizzazioni.
La piattaforma automatizza la creazione, il test e la validazione di regole di detection, simulando eventi sintetici anonimi per verificare la copertura delle difese esistenti. Gemini analizza i gap di sicurezza e propone nuove regole di correlazione, che vengono poi approvate da analisti umani prima del deployment. Il sistema utilizza una finestra di osservazione di 12 mesi, tracciando l’evoluzione delle minacce e confrontandola con le posture difensive delle aziende.
L’integrazione con strumenti come Time Travel Debugging (TTD) consente un’analisi malware avanzata. TTD, mutuato dall’ambiente Microsoft WinDbg, registra ogni evento di esecuzione in un file di trace, permettendo di navigare avanti e indietro nel tempo per analizzare iniezioni di codice, process hollowing e chiamate API sospette. Questa funzionalità offre un livello di trasparenza senza precedenti nelle indagini digitali, senza alterare la memoria o lo stato del sistema analizzato.
Analytics avanzata e funzioni AI-native in BigQuery
Il 2025 segna anche una svolta per il mondo dei dati con l’evoluzione di BigQuery AI. L’introduzione della clausola MATCH_RECOGNIZE consente di eseguire pattern matching direttamente in SQL, eliminando la necessità di join complessi e semplificando l’analisi sequenziale di eventi. Gli analisti possono così identificare funnel di conversione, frodi transazionali, anomalie finanziarie o trend di comportamento con query più concise e leggibili.
Le nuove funzioni AI.IF, AI.CLASSIFY e AI.SCORE integrano capacità semantiche nel linguaggio SQL, permettendo di filtrare, categorizzare e classificare testi o immagini con comandi naturali. In pratica, BigQuery evolve da strumento analitico a motore decisionale AI-driven, capace di orchestrare modelli linguistici (LLM) direttamente all’interno delle query.
Parallelamente, la vector search serverless di BigQuery offre indici scalabili e aggiornabili senza downtime, combinando clustering IVF e partizionamento automatico. Le tabelle possono ora contenere colonne vettoriali persistenti, ottimizzate per query di similarità e raccomandazione. Il rebuild asincrono dell’indice e la consistenza immediata garantiscono prestazioni elevate anche con dataset multimiliardari. Tutto avviene con sicurezza row-level e column-level, preservando la riservatezza dei dati sensibili.
Kubernetes e GKE: l’infrastruttura per l’era dell’AI
Durante la KubeCon 2025, Google Cloud ha celebrato i dieci anni di Kubernetes presentando importanti innovazioni in Google Kubernetes Engine (GKE). I nuovi cluster supportano fino a 130.000 nodi, confermando la scalabilità necessaria per i workload AI di prossima generazione. L’Inference Gateway, ora disponibile in General Availability, ottimizza il routing dei carichi LLM-aware, riducendo il time-to-first-token del 96% e i costi di elaborazione token del 25%. L’anteprima di Agent Sandbox introduce un framework sicuro per l’esecuzione di agentic AI su larga scala. Basato su gVisor e Kata Containers, il sistema isola codice e risorse con sandbox ephemeral orchestrate, riducendo la latenza a livello di millisecondi. La gestione è facilitata da un SDK Python, mentre le Pod Snapshots consentono la sospensione temporanea delle istanze inattive, con risparmi significativi in termini di compute. Tra le altre innovazioni, GKE adotta MultiKueue per orchestrare cluster multipli, Multi-Tier Checkpointing open source per resilienza hardware e nuove VM N4A e N4D su processori Axion e AMD EPYC 5th Gen. L’autoscaling Autopilot è ora disponibile in GA, con provisioning concorrente e streaming container accelerato. Queste migliorie posizionano GKE come standard di riferimento per i workload AI-native, combinando prestazioni, sicurezza e compatibilità open source.
Chrome Enterprise e modernizzazione del computing
Con Cameyo by Google, l’azienda reimmagina il computing enterprise, permettendo la virtualizzazione di applicazioni legacy direttamente su Chrome Enterprise Premium. Le applicazioni vengono eseguite come PWA o sessioni browser isolate, eliminando la necessità di client locali. Il sistema adotta un approccio zero trust, con Gemini integrato in Chrome per generare riassunti, estrarre dati dai video e supportare brainstorming contestuali. Il nuovo ecosistema si estende a Android, iOS, macOS e Windows, mentre i Chromebook Plus di nuova generazione includono NPU Mediatek da 50 TOPS, funzioni di text capture, select search e live translate. L’integrazione di Gemini Nano abilita elaborazioni AI offline per feature come Call Notes e Magic Cue, offrendo privacy e continuità operativa anche senza connessione. Sul piano della sicurezza, Chrome Enterprise Premium introduce Data Loss Prevention (DLP) nativo, auditing mobile e filtri URL intelligenti, prevenendo fughe di dati e limitando comportamenti rischiosi come copia, download o condivisione non autorizzata. L’integrazione con Google SecOps offre una visione unificata su attività sospette e gestione delle minacce a livello browser.
Verso un ecosistema AI sicuro e scalabile
Con queste innovazioni, Google Cloud punta a costruire un’infrastruttura che unisca potenza computazionale, sicurezza integrata e intelligenza distribuita. Dalle TPU ai container AI, dalle regole di detection automatica alla semantica SQL, ogni elemento del 2025 riflette un approccio unificato all’AI enterprise: accessibile, etico e conforme ai più alti standard di sicurezza.
