Novità Google Cloud 2026: AI, dati e sicurezza diventano infrastruttura

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Google Cloud nel 2026 ha spostato definitivamente l’asse dell’innovazione su AI operativa, piattaforme dati unificate e sicurezza strutturale, trasformando modelli, query e controlli in componenti nativi dell’infrastruttura. Con framework come SAIF, inferenza AI direttamente in BigQuery, architetture agentiche standardizzate e un forte contributo alla sicurezza offensiva e difensiva tramite Mandiant, Google Cloud non sta più “aggiungendo” AI ai servizi esistenti, ma sta ricostruendo il cloud attorno all’intelligenza artificiale come carico di lavoro primario.

Sicurezza AI e Secure AI Framework come nuovo perimetro

Il Secure AI Framework (SAIF) rappresenta il punto di maturità della strategia di sicurezza Google Cloud iniziata nel 2023. Nel 2026 il framework si è consolidato come riferimento operativo, non teorico, per proteggere dati, modelli, infrastrutture e applicazioni AI. La logica è chiara: i dati diventano il nuovo perimetro, e i prompt vanno trattati come codice potenzialmente malevolo.

SAIF mappa 15 classi di rischio comuni, dalla prompt injection alla data poisoning, e le associa a controlli concreti basati su servizi nativi. Identity and Access Management governa l’accesso a Cloud Storage e BigQuery, Dataplex gestisce la governance dei dati, mentre Vertex AI centralizza dataset e modelli. Strumenti come Model Armor ispezionano input e output dei modelli, mentre Gemini opera come guard model per filtrare contenuti e comportamenti anomali.

Un punto critico riguarda gli agenti AI, che nel 2026 sono sempre più autonomi. Google spinge sull’uso di identità utente propagate, evitando account di servizio troppo permissivi. L’Agent Development Kit introduce pattern di autorizzazione rigorosi, mentre i protocolli MCP e A2A integrano nativamente IAM e policy di sicurezza. La governance include red teaming continuo e gestione strutturata delle vulnerabilità, con Google come membro attivo della Coalition for Secure AI.

Piattaforme dati unificate e il caso Palo Alto Networks

Uno degli esempi più concreti di trasformazione è il lavoro di Palo Alto Networks su Google Cloud. L’azienda è passata da un’architettura single-tenant con oltre 30.000 pipeline a una piattaforma multi-tenant unificata, in grado di processare miliardi di eventi al giorno.

La nuova architettura si basa su Dataflow per l’elaborazione serverless autoscalante, Pub/Sub per la messaggistica real-time e BigQuery per l’analisi e l’archiviazione. L’uso dei Flex Templates ha ridotto i cicli di deployment a un solo giorno, unificando workload batch e streaming. Il risultato è una riduzione dei costi di compute fino al 30%, meno tuning manuale della capacità e un drastico calo dell’alert fatigue.

Questo modello è ora considerato un blueprint replicabile per settori come e-commerce, fintech, gaming e IoT, dimostrando come la piattaforma dati Google Cloud sia diventata un’infrastruttura orizzontale per carichi di sicurezza e analytics su larga scala.

Reinforcement learning e addestramento su TPU

Nel 2026 Google Cloud ha spinto forte anche sul reinforcement learning, considerato il passaggio chiave per modelli specializzati e agenti realmente autonomi. In Agent Factory si discute apertamente di RL come strumento per insegnare sicurezza ai modelli, penalizzando comportamenti unsafe e abilitando l’uso controllato di tool tramite trial-and-error.

Il contesto hardware è dominato dalle TPU, con stack ottimizzati come MaxText 2.0, Pathways per l’orchestrazione e vLLM per l’inferenza accelerata. Le TPU arrivano a connettere fino a 9.216 chip con interconnessioni a bassa latenza, evitando i colli di bottiglia tipici dei cluster GPU tradizionali. Demo pubbliche mostrano l’esecuzione di algoritmi GRPO su TPU, con un rapporto prezzo-prestazioni e efficienza termica superiore rispetto alle alternative.

Inferenza AI nativa in BigQuery e SQL come linguaggio universale

Con il 2026 BigQuery ha completato una transizione radicale: l’inferenza AI diventa nativa e gestita direttamente in SQL. Gli utenti possono creare modelli tramite CREATE MODEL, usare AI.GENERATE_TEXT o AI.GENERATE_EMBEDDING, e lasciare alla piattaforma il provisioning automatico delle risorse.

BigQuery supporta modelli open da Hugging Face e quelli del Vertex AI Model Garden, inclusi modelli come gemma-3-1b-it. Le risorse vengono rilasciate automaticamente quando inattive, riducendo i costi, mentre controlli granulari permettono di definire tipo di macchina e numero di repliche. Il risultato è un workflow unificato SQL-centrico, che abbassa drasticamente la barriera d’ingresso per team dati e analisti.

Vibe querying e commenti che diventano SQL

Un’altra innovazione chiave è il vibe querying, o Comments to SQL. In BigQuery, commenti in linguaggio naturale possono essere convertiti in query SQL complete, includendo SELECT, WHERE, GROUP BY, ORDER BY, join multi-tabella e funzioni window. Il sistema supporta raffinamenti multi-turn e mostra le differenze prima dell’inserimento finale.

Questo approccio riduce il tempo speso sulla sintassi e sposta l’attenzione sugli insight. È pensato sia per principianti sia per esperti, che possono accelerare analisi complesse senza sacrificare il controllo finale sul codice.

Deprecazione NTLMv1 e sicurezza offensiva con Mandiant

Sul fronte sicurezza, Mandiant ha accelerato la deprecazione di NTLMv1 rilasciando rainbow tables che dimostrano come il protocollo sia ormai indifendibile. Un attacco known plaintext consente di recuperare hash password Active Directory in meno di 12 ore con hardware dal costo inferiore a 550 euro.

• https://www.youtube.com/watch?v=gkPvZDcrLFk
• https://crack.sh/netntlm/
• https://hashcat.net/forum/thread-9009.html
• https://swisskyrepo.github.io/InternalAllTheThings/active-directory/hash-capture/#capturing-and-cracking-net-ntlmv1ntlmv1-hashestokens
• https://en.hackndo.com/ntlm-relay/#stop-using-ntlmv1
• https://www.praetorian.com/blog/ntlmv1-vs-ntlmv2/
• https://trustedsec.com/blog/practical-attacks-against-ntlmv1
• https://github.com/NotMedic/NetNTLMtoSilverTicket
• https://x.com/jeffmcjunkin/status/1575515827880665088
• https://shuck.sh/get-shucking.php

Questo rilascio non è solo tecnico ma strategico: spinge le organizzazioni a disabilitare definitivamente NTLMv1, forzando l’uso di NTLMv2 e il monitoraggio di eventi come Event ID 4624. È un esempio di come Google Cloud e Mandiant stiano usando la sicurezza offensiva come leva di modernizzazione.

Auditing Salesforce e AuraInspector

Sempre Mandiant ha rilasciato AuraInspector, tool open-source per l’audit del framework Salesforce Aura. Lo strumento individua misconfigurazioni che permettono a utenti guest di accedere a dati sensibili, enumera oggetti tramite bulk action e individua controller GraphQL nascosti.

Le mitigazioni suggerite includono least privilege, restrizioni sulle regole di sharing e disabilitazione della self-registration, portando la sicurezza applicativa nel ciclo di sviluppo quotidiano.

Adozione AI nel settore pubblico USA

Una ricerca condotta su 250 leader IT federali mostra che il 90% delle agenzie USA utilizza o pianifica di utilizzare AI. I casi d’uso principali includono elaborazione documentale, automazione dei workflow e supporto decisionale. Le sfide restano sicurezza, sistemi legacy e gap di competenze, ma iniziative come Gemini for Government e i programmi Google Skills con oltre 3.000 corsi mirano a colmare queste lacune.

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