Google Cloud Next '26: si passa dal costruire singoli agenti al governarne migliaia

Il tema centrale è ora la gestione di flotte di agenti

L'osservazione centrale di Pichai è che la domanda dei clienti è cambiata. Lo descrive in modo esplicito, e questo ridefinisce cosa sta vendendo Google.

La conversazione è passata da "Possiamo costruire un agente?" a "Come ne gestiamo migliaia?"Montana Labs

La risposta è la nuova Gemini Enterprise Agent Platform, presentata come una "torre di controllo" per costruire, scalare, governare e ottimizzare gli agenti. Si basa su Gemini Enterprise, che secondo Google ha registrato una crescita del 40% trimestre su trimestre negli utenti attivi mensili paganti nel primo trimestre. Il segnale di domanda citato da Google per i modelli sottostanti è concreto: i modelli proprietari elaborano ora più di 16 miliardi di token al minuto tramite uso diretto dell'API da parte dei clienti, in aumento rispetto ai 10 miliardi del trimestre precedente.

Questa crescita è sostenuta da un impegno di capitale che vale la pena notare: Google prevede che poco più della metà dell'intero investimento in calcolo per il machine learning del 2026 andrà al business Cloud. L'azienda sta reindirizzando la maggior parte della spesa in infrastrutture ML verso i clienti esterni piuttosto che verso l'addestramento interno dei modelli.

Due TPU per due compiti diversi

Il lancio della TPU di ottava generazione si distingue per la scelta di dividerla in due chip con carichi di lavoro distinti, invece di un unico componente generico. La TPU 8t è pensata per l'addestramento, con una scalabilità fino a 9.600 TPU e 2 petabyte di memoria condivisa ad alta larghezza di banda in un singolo superpod, con una potenza di calcolo tripla rispetto a Ironwood e prestazioni per watt fino a 2 volte superiori.

La TPU 8i è pensata per l'inferenza, collegando 1.152 TPU per pod con 3 volte più SRAM on-chip per privilegiare la bassa latenza. Google collega questo direttamente alla tesi sugli agenti: il chip è pensato per "eseguire contemporaneamente milioni di agenti in modo economicamente sostenibile." Questa scelta progettuale segue l'argomentazione del resto dell'annuncio: se le aziende gestiscono grandi flotte di agenti, la latenza e il throughput dell'inferenza diventano il vincolo determinante, non solo la scala dell'addestramento. Google precisa che queste TPU si affiancano a un portafoglio di istanze GPU NVIDIA, quindi la strategia delle TPU divise è un'aggiunta e non una sostituzione.

Google come prova di se stessa

Le affermazioni più specifiche arrivano dalla sezione "customer zero" di Google, dove l'azienda riporta la propria adozione interna. Google dichiara che il 75% di tutto il nuovo codice prodotto internamente è ora generato dall'IA e approvato dagli ingegneri, in aumento rispetto al 50% dello scorso autunno. Descrive una complessa migrazione di codice completata sei volte più velocemente rispetto a un anno prima, e afferma che la prima versione MacOS dell'app Gemini è stata costruita con la sua piattaforma Antigravity, passando dall'idea a un prototipo nativo in Swift in pochi giorni.

Sul fronte della sicurezza, Google afferma che gli agenti del suo Security Operations Center smistano automaticamente decine di migliaia di segnalazioni di minacce non strutturate ogni mese, riducendo i tempi di mitigazione delle minacce di oltre il 90%, e che utilizza attivamente agenti basati su Gemini come CodeMender per individuare e correggere falle critiche nel software. Sul lato operativo, i team di marketing hanno generato migliaia di varianti di contenuti creativi per il lancio di Gemini in Chrome, riportando tempi di consegna più rapidi del 70% e un aumento del 20% nelle conversioni.

Si tratta di metriche interne, non di risultati dei clienti, e vanno lette come tali. Ma sono inusualmente specifiche per questo tipo di keynote, e funzionano anche come argomento di marketing: gli strumenti che Google vende sono gli stessi su cui Google si basa.

Cosa segnala l'abbinamento sulla sicurezza

Google presenta l'IA sia come minaccia che come difesa, e affianca il proprio Threat Intelligence e Security Operations alla Cloud and AI Security Platform di Wiz, insieme alla nuova AI Application Protection Platform di Wiz che copre l'intero percorso dal codice al cloud fino al runtime, su ambienti multicloud e hybrid. L'inclusione di Wiz qui è il segnale più chiaro che Google intende vendere governance e sicurezza degli agenti come un unico pacchetto, invece di lasciare la protezione runtime a terze parti.

L'implicazione specifica di Cloud Next '26 è che Google sta puntando sul fatto che la prossima unità di complessità aziendale sarà la flotta di agenti, e sta costruendo l'intero stack — un piano di gestione, silicio ottimizzato per l'inferenza e sicurezza integrata — per far funzionare quella flotta su larga scala. Per i team che valutano la piattaforma, le domande utili non riguardano la qualità del modello, ma la governance, l'economia della latenza, e se i numeri di produttività interna si traducano anche fuori dalla codebase di Google. L'evento I/O del 19 maggio è indicato come il prossimo punto di verifica.