Google setzt auf KI-Vielfalt: Das steckt hinter „Cloud Next 2025

Ob Ironwood, Lyria oder Imagen 3 – welche dieser Technologien werden künftig in eurem Alltag auftauchen?

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Auf der Cloud Next 2025 hat Google seine Strategie im KI-Sektor geschärft: Neue Hardware, smarte Modelle und ein Protokoll, das autonome Agenten zum Teamwork zwingt. Neben technischen Details geht es um ein klares Signal: Google will wieder Taktgeber sein – nicht nur im Cloud-Bereich, sondern auch beim Aufbau eines interoperablen KI-Ökosystems. Können Ironwood, Gemini 2.5 Flash und Co. diesem Anspruch gerecht werden?

Ironwood: Mehr Leistung, weniger Strom

Mit Ironwood bringt Google die siebte Generation seiner Tensor Processing Units an den Start – optimiert für Inferenzaufgaben und gebaut für Skalierbarkeit. Die Zahlen sprechen für sich: Bis zu 42,5 Exaflops in der Maximalausstattung, doppelte Energieeffizienz im Vergleich zum Vorgänger Trillium. Und wer es braucht, kann Ironwood in Rechenclustern mit über 9.000 Chips einsetzen.

Google positioniert Ironwood damit nicht nur als Powerchip für KI-Anwendungen, sondern auch als energieeffiziente Lösung in Zeiten steigender Umweltanforderungen. Besonders spannend: Die Architektur ist stark auf Hochgeschwindigkeitsspeicher ausgelegt – eine Ansage an alle, die mit riesigen Modellen arbeiten.

Gemini 2.5 Flash: KI mit Turbo und Sparmodus

Während große Modelle wie Gemini 1.5 Pro eher mit Tiefe punkten, setzt Gemini 2.5 Flash auf Tempo. Google hat ein Modell entwickelt, das seine Rechenleistung dynamisch der Komplexität der Anfrage anpasst – simpel gesagt: einfache Fragen, schnelle Antworten. Für Unternehmen ist das Gold wert, weil sich damit Rechenzeit und Kosten besser kalkulieren lassen.

Das Modell wird über Vertex AI angeboten und zielt vor allem auf Use Cases, bei denen Response-Zeiten und Budget im Vordergrund stehen – ein KI-Tool für den Alltag, nicht die Mondlandung.

A2A-Protokoll: Wenn Agenten miteinander reden lernen

Eine der wichtigsten, aber weniger auffälligen Ankündigungen war das Agent2Agent-Protokoll (A2A). Ziel: standardisierte Kommunikation zwischen autonomen KI-Agenten – auch über Anbietergrenzen hinweg. Basis sind etablierte Standards wie HTTP und JSON-RPC, ergänzt um eine offene Schnittstelle für Aufgabenkoordination und Ergebnis-Sharing.

Mehr als 50 Partner – von SAP über Salesforce bis Deloitte – unterstützen das Projekt. Damit könnte A2A zum Fundament für eine neue Ära der Agenten-Kollaboration werden. Google schafft hier nicht nur Infrastruktur, sondern eine gemeinsame Sprache für KI-Systeme.

Medienmodelle: KI wird zum kreativen Werkzeugkasten

Neben der Infrastruktur präsentierte Google Updates seiner generativen Modelle für Bild, Video, Musik und Audio – und schärft damit sein kreatives Profil.

Veo 2 erlaubt jetzt nicht nur die Generierung von Videoinhalten, sondern auch deren Bearbeitung – inklusive Kameraführung und Szeneübergängen. Lyria übersetzt Texte in Musik, Imagen 3 bringt sauberes Inpainting, und Chirp 3 erstellt synthetische Stimmen aus wenigen Sekunden Originalton.

Das ist mehr als Spielerei. Diese Tools richten sich an Agenturen, Content-Creator und Marken, die mit KI schneller und flexibler Inhalte erstellen wollen. Besonders spannend: Google zeigt, dass KI nicht nur analysieren, sondern auch gestalten kann – präzise, steuerbar, professionell.