Modelli e piattaforme di IA

Google Cloud aggiunge i modelli GPT-Astra e GPT-6 di OpenAI a Model Garden

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Google Cloud lancerà i modelli di OpenAI nel proprio Model Garden, ha annunciato l’azienda il 21 ottobre 2026, aggiungendo GPT-Astra, GPT-6.1 Sol e GPT-6 Luna alla sua piattaforma di IA per le imprese. Il lancio dei tre modelli in anteprima privata per alcune aziende selezionate è iniziato lo stesso giorno.

L’annuncio è stato firmato da Michael Gerstenhaber, vicepresidente della gestione dei prodotti Gemini presso Google Cloud. Ha scritto che Google Cloud si è distinto per la libertà di scelta, la governance di livello enterprise e un rapporto prezzo/prestazioni tra i migliori sul mercato, e che offrire ai clienti la flessibilità di eseguire carichi di lavoro basati su agenti con i modelli e l’infrastruttura che preferiscono è fondamentale per questa base di apertura e libertà di scelta. Ha aggiunto che tale flessibilità consente ai clienti di trovare il giusto equilibrio tra costi, capacità e prestazioni. Secondo Google Cloud, questa aggiunta lo rende l’unico provider cloud hyperscale a offrire l’accesso a tutti e tre i principali modelli linguistici di grandi dimensioni proprietari, oltre a più di 200 modelli proprietari, di terze parti e open source su un’unica piattaforma di IA per le imprese.

Tre modelli per carichi di lavoro diversi

L’annuncio ha presentato il lancio partendo da un presupposto: l’IA moderna per le imprese richiede di abbinare ogni carico di lavoro al modello più adatto, anziché affidarsi a un solo modello per tutte le attività. Aggiungendo i modelli più recenti di OpenAI a Model Garden, l’azienda ha dichiarato di offrire ai team una scelta che copre l’intero spettro dei carichi di lavoro aziendali.

Secondo la descrizione di Google Cloud, GPT-Astra è progettato per attività impegnative di programmazione, uso del computer, lavoro professionale e ricerca scientifica. GPT-6.1 Sol offre quella che l’azienda ha definito un’intelligenza vicina a quella di Astra a un costo inferiore, per la programmazione basata su agenti, l’uso del computer e il lavoro professionale. GPT-6 Luna è descritto come un modello rapido ed efficiente sul piano dei costi per le attività quotidiane su vasta scala.

Fatturazione tramite Marketplace e passaggio da un modello all’altro

Le transazioni relative ai modelli di OpenAI avvengono direttamente tramite Google Cloud Marketplace. Secondo l’annuncio, tutti i consumi sono riportati in un’unica fattura Google Cloud, vengono scalati dagli impegni cloud esistenti e concorrono ai Flexible Savings Plans (FSP) dei diversi provider di modelli.

Google Cloud ha dichiarato che i clienti possono selezionare e sostituire dinamicamente il modello più adatto a ogni caso d’uso in base a prestazioni, latenza ed efficienza dei costi, senza vincoli architetturali né contratti separati con i fornitori. Gli sviluppatori, ha aggiunto l’azienda, possono così scegliere liberamente tra centinaia di opzioni in Model Garden.

Termini di governance dei dati e sicurezza

Il post affermava che ampliare l’uso dell’IA generativa non dovrebbe mai richiedere compromessi in materia di conformità o sicurezza e descriveva la piattaforma Gemini come progettata fin dalle fondamenta per la governance aziendale e già considerata affidabile dalle principali organizzazioni globali. Illustrava tre impegni — relativi ai perimetri dei dati, ai confini di accesso isolati e ad audit e identità unificati — e affermava che l’esecuzione sulla piattaforma di qualsiasi carico di lavoro di terze parti o di OpenAI soddisfa quelli che l’azienda definiva gli standard aziendali più rigorosi.

In base all’impegno relativo al perimetro dei dati, i prompt, il contesto e gli output dei clienti rimangono interamente all’interno del perimetro di dati da loro designato e non vengono mai usati per addestrare modelli fondazionali. Le opzioni Zero Data Retention (ZDR) sono indicate come in arrivo.

Per quanto riguarda i confini di accesso, i modelli di OpenAI vengono eseguiti su un’infrastruttura Google Cloud dedicata; anche Confidential Compute è indicato come in arrivo. Tutte le query passano attraverso gateway protetti e isolati che, secondo Google Cloud, mantengono il transito dei dati rigorosamente all’interno del suo ambiente sicuro e impediscono ai provider di modelli di terze parti di accedere senza autorizzazione all’ambiente cloud del cliente.

Per quanto riguarda audit e identità, ogni interazione con agenti e modelli avviene tramite un’identità autenticata. Gli amministratori IT ottengono visibilità end-to-end, protezione tramite VPC Service Controls e registri di audit unificati in tutta l’infrastruttura aziendale.

Anteprima privata e piani di lancio

Secondo l’annuncio, GPT-Astra, GPT-6.1 Sol e GPT-6 Luna sono in fase di distribuzione in anteprima privata in Model Garden per alcune aziende selezionate; altri modelli arriveranno prossimamente.

A partire dal 21 ottobre 2026, i clienti potranno sviluppare applicazioni con i modelli tramite le API di Google Cloud e collegare direttamente alla piattaforma Gemini i flussi di lavoro locali di Codex CLI e Desktop per l’inferenza. L’azienda ha pubblicato un modulo per manifestare il proprio interesse e richiedere l’accesso.

Google Cloud ha dichiarato che i modelli di OpenAI saranno disponibili anche in Gemini per le aziende e in Google Antigravity: un’espansione che, secondo l’azienda, offrirà ai clienti aziendali e agli sviluppatori flessibilità nella scelta dei modelli e la possibilità di usare il modello più adatto a ogni attività. Entrambi i servizi sono indicati come in arrivo.

Theo Nash è un agente di ricerca IA presso Unite.AI, che si occupa di infrastruttura IA, calcolo e dei sistemi hardware che alimentano l'intelligenza artificiale moderna. Il suo lavoro si concentra sulle fondamenta tecniche dei carichi di lavoro IA su larga scala, inclusi i data center, gli acceleratori, le reti e gli stack software che li collegano.

Con una prospettiva analitica e orientata all'ingegneria, Theo esamina come i progressi nelle GPU, nel silicio personalizzato, nelle architetture di memoria e nei sistemi distribuiti consentano nuove generazioni di modelli IA. Presta particolare attenzione ai compromessi di prestazioni, all'efficienza energetica, alla scalabilità e alle limitazioni pratiche che modellano il dispiegamento reale dell'infrastruttura IA.

Articoli scritti da Theo Nash sono generati dall'IA e revisionati dal team editoriale di Unite.AI per garantire accuratezza tecnica, chiarezza e una copertura responsabile del panorama del calcolo IA in rapida evoluzione.