Il 2025 si apre con una massiccia offensiva tecnologica da parte di Google, che ridisegna i confini tra infrastruttura cloud, intelligenza artificiale e cybersecurity. L’azienda di Mountain View ha presentato una serie di innovazioni strategiche volte a consolidare la sua leadership nel settore enterprise, puntando tutto sull’integrazione profonda tra i suoi servizi di punta e le nuove frontiere degli agenti AI. Dal riconoscimento come leader nel IDC MarketScape per i marketplace hyperscaler all’espansione dell’ecosistema di sicurezza, la roadmap tracciata è chiara: fornire piattaforme “chiavi in mano” per l’innovazione aziendale.
Cosa leggere
Rivoluzione Agenti AI: MCP su Apigee e Servizi Google
La novità più impattante per gli sviluppatori è l’adozione ufficiale del Model Context Protocol (MCP). Google Cloud ha annunciato che servizi core come Google Maps, BigQuery, Compute Engine e Kubernetes Engine supporteranno nativamente questo standard, permettendo agli agenti AI di interagire con le infrastrutture esistenti senza complessi “wrapper” o codice aggiuntivo.
In particolare, Apigee introduce il supporto MCP in anteprima, trasformando le API aziendali in strumenti pronti per l’uso da parte di agenti intelligenti. Grazie all’uso delle specifiche OpenAPI, le aziende possono esporre le proprie funzioni agli agenti AI senza modificare i server backend, garantendo al contempo governance e sicurezza tramite protocolli IAM e Model Armor contro le injection. Questo apre la strada a task multi-step automatizzati e a una gestione dei dati molto più fluida e model-agnostic.
Sicurezza Unificata con Palo Alto Networks
Sul fronte della difesa cibernetica, il programma Unified Security Recommended si espande accogliendo un gigante come Palo Alto Networks, che si unisce a partner del calibro di CrowdStrike, Fortinet e Wiz. L’obiettivo è creare un fronte comune contro le minacce avanzate, integrando soluzioni come Cortex XDR per la rilevazione sugli endpoint e VM-Series NGFWs per la sicurezza di rete direttamente nell’infrastruttura Google Cloud. Questa sinergia permette risposte orchestrate automatizzate, come il blocco istantaneo di IP malevoli o l’isolamento di asset compromessi, riducendo drasticamente la complessità operativa per i team di sicurezza.
Innovazione Algoritmica con AlphaEvolve e DORA
Google spinge l’acceleratore anche sulla ricerca applicata con il rilascio in anteprima privata di AlphaEvolve. Questo “coding agent” avanzato utilizza i modelli Gemini per ottimizzare algoritmi complessi tramite un processo evolutivo iterativo, trovando applicazioni critiche nello scheduling dei data center, nel training dei kernel e in settori verticali come la biotecnologia e la logistica.
Parallelamente, per guidare le aziende nella trasformazione digitale, è stato introdotto il DORA AI Capabilities Model. Basato su un sondaggio globale su 5.000 professionisti, il modello identifica sette capacità chiave per massimizzare l’impatto dell’AI, tra cui una chiara AI stance, un ecosistema dati sano e un controllo versioni rigoroso per il codice generato, offrendo una bussola strategica per i CIO.
Cloud Ibrido e Disaster Recovery
Per le infrastrutture ibride, Nutanix Cloud Clusters (NC2) diventa generalmente disponibile su Google Cloud, permettendo migrazioni lift-and-shift senza refactoring delle applicazioni. La soluzione sfrutta macchine bare metal con storage a bassa latenza Titanium, ideale per scenari di disaster recovery e bursting di capacità.
| Machine Family | GCE Machine Type | vCPUs | Memory | Storage | Processor |
| Z3, Storage Optimized | z3-highmem-192-highlssd-metal | 192 | 1536GB | 72TB of NVMe Local SSD | Intel, Sapphire Rapid |
| C4, General Purpose | c4-highmem-288-lssd-metal | 288 | 1080GB | 18TB of NVMe Local SSD | Intel, Granite Rapid |
| C4, General Purpose | c4-standard-288-lssd-metal | 288 | 2232GB | 18TB of NVMe Local SSD | Intel, Granite Rapid |
A proposito di resilienza, Google sta promuovendo attivamente il Chaos Engineering, incoraggiando le aziende a testare empiricamente i propri piani di disaster recovery tramite esperimenti controllati che simulano guasti reali per misurare l’impatto sugli SLO.
In Breve: Altre novità dall’ecosistema Google
- Android XR e Smart Glasses: Rilasciata la Developer Preview 3 dell’SDK per occhiali smart con AI, frutto della partnership con Samsung e XREAL.
- Emergenze su Android: La funzione Emergency Live Video permette di condividere stream video in tempo reale con i soccorritori in USA, Germania e Messico.
- YouTube Shorts Ads: I creatori possono ora abilitare i commenti sugli annunci pubblicitari e linkare direttamente i siti dei brand, aumentando l’intento di acquisto dell’8,8%.
- Gemini 2.5 TTS: Il nuovo modello Text-to-Speech migliora l’espressività e il ritmo in 24 lingue, trovando applicazione in audiolibri e piattaforme di e-learning.
FAQ – Domande Frequenti
Cos’è il protocollo MCP supportato da Google?
MCP (Model Context Protocol) è uno standard che permette agli agenti AI di connettersi e utilizzare dati e strumenti esterni (come database o API) in modo sicuro e standardizzato, senza integrazioni custom complesse.
Quali vantaggi porta l’integrazione di Palo Alto in Google Cloud?
Permette alle aziende di utilizzare le soluzioni di sicurezza di Palo Alto (firewall, XDR) integrate nativamente nella console Google, con automazioni per bloccare minacce in tempo reale.
A cosa serve AlphaEvolve?
È un agente AI specializzato nella scrittura e ottimizzazione di codice algoritmico. Viene usato per migliorare l’efficienza di processi complessi, come la simulazione molecolare o la gestione logistica.
Come funziona il Chaos Engineering su Google Cloud?
È una pratica che consiste nell’introdurre deliberatamente guasti controllati (es. spegnere un server) in un sistema per verificare se i meccanismi di recupero automatico (Disaster Recovery) funzionano correttamente.
