Google Cloud presenta Gemini 3, il modello AI più avanzato dedicato alle imprese, segnando un salto di generazione nelle capacità multimodali, nella scalabilità distribuita e nell’integrazione con il data stack enterprise. Il rilascio del modello su Vertex AI e Gemini Enterprise, dal 18 novembre 2025, coincide con la strategia di Google per espandere infrastrutture globali, rafforzare data center, introdurre strumenti agentici e ridefinire il machine learning operativo in ambienti mission-critical. La società affianca il lancio con progetti infrastrutturali come il cavo sottomarino TalayLink tra Australia e Thailandia e l’apertura di una nuova regione cloud in Turchia, oltre ad aggiornamenti strategici a BigQuery AI, AlloyDB, GKE, MedGemma, Nano Banana Pro, e ai protocolli agentici standardizzati che promettono di definire la prossima decade dell’AI enterprise.
Gemini 3 introduce un nuovo livello di ragionamento multimodale, gestendo testo, immagini, audio, video e codice in un’unica pipeline. La sua capacità di estendere la finestra di contesto fino a un milione di token consente analisi di intere codebase, set di documenti, repository legali o dataset scientifici senza segmentazione. Con un punteggio di 1501 Elo su LMArena, Gemini 3 supera i modelli concorrenti in compiti di comprensione fattuale e reasoning complesso. La piattaforma supporta un ecosistema di partner come Cursor, Figma, GitHub, JetBrains, Rakuten, Thomson Reuters, Geotab e Shopify, integrando funzioni di coding agentico, estrazione semantica, trascrizione multilingue e generazione strutturata. Il posizionamento di Google Cloud nelle classifiche Gartner Magic Quadrant 2025 per AI Development Platforms e Cloud Database Management Systems conferma l’avanzata strategica del provider, sostenuta da un’architettura AI-native che unifica workload operativi, analitici e agentici all’interno della stessa piattaforma.
Cosa leggere
Gemini 3 e innovazioni AI per enterprise
Gemini 3 rappresenta il fulcro della strategia AI di Google. Il modello analizza contenuti multimodali e gestisce workflow complessi con ragionamento gerarchico. Le imprese sfruttano finestre di contesto estese, che permettono ingestione di repository completi, documentazione tecnica, contratti legali, video di produzione, flussi di supporto, report finanziari e casi medici. La capacità di generare interfacce frontend con prompt unici, combinata con il suo ruolo nei processi di migrazione di codice legacy, offre alle aziende strumenti concreti per accelerare modernizzazioni applicative e integrazioni cloud. Google abilita anche coding agentico, con agenti che modificano, interpretano e verificano codice in autonomia, integrati con pipeline CI/CD. Strumenti come Box AI, Presentations.AI, Figma, Replit, Wayfair e Cursor alimentano workflow end-to-end, mentre GitHub e JetBrains ottimizzano refactoring, debugging e suggerimenti contestuali. Le aziende come Rakuten elaborano riunioni multilingue con riconoscimento immagini anche a bassa qualità, mentre operatori in ambito legal-tech come Thomson Reuters sfruttano il modello per estrarre clausole, anomalie e responsabilità complesse. Google introduce Agent2Agent Protocol, donato alla Linux Foundation, definendo standard aperti per la comunicazione tra agenti AI. L’Agent Payments Protocol abilita transazioni sicure tra agenti, aprendo la strada a supply chain autonome e sistemi che negoziano contratti, acquistano risorse computazionali o eseguono interazioni economiche con vincoli di sicurezza verificabili. La suite Vertex AI Agent Builder consente di creare sistemi multi-agente scalabili in ambienti distribuiti, mentre l’Agent Development Kit supera 8 milioni di download, diventando uno strumento chiave per developer enterprise. La sicurezza rimane un pilastro della piattaforma: Model Armor rileva prompt injection, attacchi via contenuti manipolati, anomalie nei token e tentativi di forzare l’agente fuori contesto. Le Data Residency Zones permettono deploy on-premises con tracciabilità dei dati, mentre la governance è gestita secondo i criteri EU DORA e FedRAMP High.
MedGemma e agentic AI nelle scienze della vita
Le scienze della vita diventano un banco di prova per agentic AI. Ricercatori adottano MedGemma per classificare tumori al seno con accuratezza dell’87,2% su otto classi e 99% nella distinzione benigno/maligno, grazie a tecniche LoRA ottimizzate e al computing in bfloat16 su GPU A100. Il training avviene su Vertex AI Workbench seguendo pipeline GitHub che documentano dataset, versioni, iperparametri e metriche.
L’ecosistema include anche modelli come TxGemma, che prevede proprietà terapeutiche dei composti, mentre Gemini 2.5 Pro funge da orchestratore per pipeline di discovery automatizzata. L’integrazione con AlphaFold-2 consente simulazione pre-clinica degli effetti molecolari, riducendo tempi e costi.
Google applica l’agentic AI per analisi biomedica avanzata, costruendo workflow che collegano conoscenza clinica, dati strutturati, articoli scientifici, dataset di imaging e archivi brevettuali. L’obiettivo è accelerare i cicli di R&D con automazione affidabile e trasparente.
Nano Banana Pro: generazione multimodale e creatività 4K
Il modello Nano Banana Pro espande la generazione creativa multimodale, supportando immagini 4K, traduzione multilingue, caricamento di 14 immagini di riferimento e integrazione diretta con Google Search per generare contenuti contestualizzati. La presenza del watermark SynthID garantisce identificabilità e compliance. Partner come Adobe e Canva integrano Nano Banana Pro nei propri flussi creativi, mentre Figma e Replit accelerano prototipazione UI/UX con layout generati automaticamente.
BigQuery AI e innovazioni nel data analytics
Google unifica strumenti analitici e modelli AI in BigQuery AI, permettendo ML end-to-end senza spostare i dati. La ricerca vettoriale consente analisi semantica e clustering concettuale, mentre le funzioni SQL AI-native generano contenuti, previsioni e oggetti strutturati direttamente tramite query. I nuovi Data Engineering Agent, Data Science Agent e Conversational Analytics Agent traducono richieste in SQL, orchestrano workflow e rispondono in linguaggio naturale, fornendo interpretazioni immediate dei dati aziendali. Le Data Agents API permettono alle organizzazioni di creare agenti personalizzati per controlli di qualità, governance e analisi specifiche di settore. Il Model Context Protocol integra AI con sistemi di database eterogenei. L’adozione di BigQuery AI produce casi d’uso concreti: Puma ottiene un incremento del 149,8% nel click-through rate, Lowe’s aumenta i ricavi di 15 milioni di euro con strategie AI-first, mentre Deutsche Telekom modernizza 40 sistemi legacy raggiungendo performance 22 volte superiori.
BigQuery Agent Analytics fornisce telemetria completa sulle interazioni degli agenti, memorizzando conversazioni, latenza, consumo di token e segnali comportamentali. Looker Studio visualizza queste metriche in tempo reale. I nuovi connettori Oracle, Salesforce, Stripe e PayPal completano pipeline ibride per ETL e streaming.
TimesFM si integra nativamente con BigQuery e AlloyDB, offrendo forecasting zero-shot su finestre fino a 15.000 punti. La versione TimesFM 2.5 migliora la precisione e abilita previsioni operative come vendite, domanda, rischio e carichi di lavoro. Funzioni come AI.EVALUATE e AI.DETECT_ANOMALIES automatizzano metriche, alert e modelli predittivi.
Infrastruttura, networking e regioni cloud
Google costruisce un cluster sperimentale GKE da 130.000 nodi, capace di gestire 1.000 Pod al secondo, con ottimizzazioni come Consistent Reads from Cache e Snapshottable API Server Cache. Il sistema sfrutta Spanner per oltre 13.000 QPS e adotta Kueue e MultiKueue per scheduling multi-cluster. GCS FUSE riduce latenza del 70% nei workload MLOps.
Sul fronte geopolitico, il cavo TalayLink collega Australia e Thailandia con percorsi diversificati nell’Oceano Indiano, supportando la crescita AI dell’ASEAN. La nuova regione cloud in Turchia nasce con investimenti da 1,83 miliardi di euro, mentre Turkcell contribuisce con altri 917 milioni di euro per servizi a bassa latenza, cybersecurity e AI istituzionale.
Le soluzioni di private NAT gestiscono reti con IP sovrapposti in ambienti ibridi, mentre il Network Connectivity Center abilita comunicazioni spoke-to-spoke in architetture complesse. GKE supporta IP non RFC 1918 per ottimizzare routing globale.
Strumenti per sviluppatori e workflow enterprise
Google aggiorna Vertex AI Studio con strumenti che ottimizzano istruzioni, generano codice, valutano qualità e tracciano versioni. Prompt Agent e Build Agent convertono idee in applicazioni eseguibili, mentre la condivisione dei prompt consente collaborazione anche a utenti non GCP. Le chiavi API con provisioning immediato facilitano integrazione nei sistemi aziendali.
La nuova Gemini CLI introduce estensioni per Looker, permettendo interrogazioni analitiche dal terminale con autenticazione LOOKER_BASE_URL. Il framework MCP Toolbox guida la creazione di estensioni e prototipi.
