Heute beginnt Google Cloud Next 2026 in Las Vegas — und Google hat einiges mitgebracht. Im Zentrum stehen drei Ankündigungen, die zeigen, wo Google im KI-Rennen hin will: das neue Gemini 3.2, der Ironwood-TPU und ein massiver Push in Richtung agentenbasierte KI.
Ironwood TPU v7: Googles Antwort auf Nvidia
Der neue Ironwood-TPU (intern TPU v7) ist Googles bisher leistungsstärkster Chip — und er ist speziell für Inferenz gebaut, nicht für Training. Das ist ein bewusster Strategiewechsel: Während die Welt noch GPUs für Training hortet, setzt Google darauf, dass die Zukunft in der Inferenz liegt.
Die Zahlen sind beeindruckend: 4,6 Petaflops FP8-Rechenleistung, 192 GB HBM3E-Speicher, gefertigt im 3-4nm-Prozess. In Pods mit 9.216 Chips erreichen sie 7,4 TB/s Speicherbandbreite — genug für Modelle mit 10 Billionen Parametern.
Anthropic hat bereits einen Multi-Gigawatt-Deal für diese Chips unterschrieben. Meta hat ebenfalls einen mehrjährigen Milliarden-Vertrag.
Gemini 3.2: Mehr Kontext, weniger Latenz
Gemini 3.2 soll das Kontextfenster über eine Million Token hinaus erweitern, die Inferenz-Latenz senken und die Kosten für Enterprise-KI reduzieren. Details dazu werden im Laufe der Konferenz erwartet.
Agentic AI wird Enterprise-Strategie
Google positioniert agentenbasierte KI als zentralen Enterprise-Baustein. In Workspace Studio sollen autonome Agenten Workflows automatisieren — von Datenanalyse bis Kundenkommunikation. Das Ziel: Premium-Subscriptions und Kostensenkung bei Routineaufgaben.
Einordnung
Google Cloud Next ist traditionell eine Enterprise-Konferenz, aber dieses Jahr ist sie auch eine Kampfansage. Mit Ironwood positioniert sich Google als Nvidia-Alternative für Inferenz. Mit Gemini 3.2 will man bei den Modellen vorne mitspielen. Und mit dem Agentic-AI-Push greift Google genau das Segment an, in dem Anthropic mit Cowork und Claude Code gerade Boden gutmacht.
Für uns Nutzer heißt das: Die Infrastruktur wird besser, die Modelle werden günstiger, und die großen Player investieren Milliarden in die Chips, die unsere KI-Tools antreiben. Das ist keine schlechte Nachricht.
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