Google kündigt Gemini 3 Pro und Gemini 2.5 Flash für Snowflake an

Goog­le hat sich mit Snow­fla­ke zusam­men­ge­tan, um zwei leis­tungs­star­ke KI-Model­le direkt in die Hän­de von Unter­neh­men über­all zu brin­gen. Gemi­ni 3 Pro und Gemi­ni 2.5 Flash lau­fen jetzt inner­halb von Snow­flakes Platt­form und machen es Teams ein­fa­cher, intel­li­gen­te Anwen­dun­gen zu ent­wi­ckeln, ohne ihre sen­si­blen Infor­ma­tio­nen zu ver­schie­ben. Die­se Part­ner­schaft bedeu­tet, dass Orga­ni­sa­tio­nen auf fort­schritt­li­che KI-Tools zugrei­fen kön­nen, wäh­rend sie ihre Daten sicher ver­wahrt hal­ten. Aber wie genau funk­tio­niert die­se Ver­ein­ba­rung, und was macht sie anders als ande­re KI-Lösun­gen da draußen ?

Gemini-Modelle laufen jetzt nativ in Snowflake Cortex AI

Snow­fla­ke hat die Arbeit mit Goo­gles neu­es­ten KI-Model­len für Unter­neh­men über­all erheb­lich ver­ein­facht. Die Gemi­ni 3 Model­le arbei­ten jetzt direkt in Snow­fla­ke Cor­tex AI. Das bedeu­tet, dass Ihre Infor­ma­tio­nen genau dort blei­ben, wo sie hingehören—sicher inner­halb von Snow­flakes Mau­ern. Kein Bedarf mehr, Daten hin und her zu exter­nen Diens­ten zu transportieren.

Die­se Ein­rich­tung hilft Teams dabei, gene­ra­ti­ve Anwen­dun­gen schnel­ler und mit weni­ger Kopf­schmer­zen zu ent­wi­ckeln. Alles pas­siert an einem Ort, was die Din­ge sicher hält und rei­bungs­los lau­fen lässt. Sie erhal­ten leis­tungs­star­ke KI ohne die übli­chen Pro­ble­me beim Bewe­gen sen­si­bler Infor­ma­tio­nen. Über 12.000 glo­ba­le Kunden nut­zen bereits die Snow­fla­ke-Platt­form, mit meh­re­ren hun­dert gro­ßen Unter­neh­men dabei.

Für Unter­neh­men, die Kon­trol­le über ihre Daten schät­zen, ist das von gro­ßer Bedeu­tung. Sie kön­nen jetzt auf fort­schritt­li­che KI-Fähig­kei­ten zugrei­fen, wäh­rend Sie voll­stän­di­ge Gover­nan­ce bei­be­hal­ten. Es ist eine prak­ti­sche Lösung, die sowohl Inno­va­ti­on als auch Sicher­heit respektiert.

Cross-Cloud-Zugriff : Verwendung von Gemini auf AWS, Azure oder Google Cloud

Wäh­rend vie­le Unter­neh­men auf nur einen Cloud-Anbie­ter set­zen, ist die Rea­li­tät, dass Daten oft gleich­zei­tig an meh­re­ren Orten gespei­chert sind. Goog­le ver­steht die­se Her­aus­for­de­rung und hat clou­d­über­grei­fen­de Effi­zi­enz direkt in ihre neu­es­ten Model­le ein­ge­baut. Orga­ni­sa­tio­nen kön­nen jetzt auf Gemi­ni über ver­schie­de­ne Platt­for­men zugrei­fen, ohne Daten zu verschieben.

So funk­tio­nie­ren Mul­ti-Cloud-Stra­te­gien in der Praxis :

• Big­Query Omni führt Goo­g­leS­QL-Ope­ra­tio­nen über AWS- und Azu­re-Spei­cher aus, ohne Datei­en zu kopieren
• Cross-Cloud Inter­con­nect erstellt Point-and-Click-Netz­werk­ver­bin­dun­gen zwi­schen Anbietern
• Sicher­heits­tools von jeder Platt­form schüt­zen Daten, wo immer sie sich befinden

Die­se Fle­xi­bi­li­tät bedeu­tet, dass Teams mit über­all gespei­cher­ten Infor­ma­tio­nen arbei­ten kön­nen. Ob Daten in AWS-Buckets, Azu­re-Spei­cher oder Goog­le Cloud lie­gen, Gemi­ni-Model­le kön­nen sie direkt ana­ly­sie­ren. Kein Rin­gen mehr mit kom­pli­zier­ten Über­tra­gun­gen oder dop­pel­ten Kopien. Mate­ria­li­sier­te Ansich­ten auf BigLa­ke-Tabel­len ermög­li­chen es, dass Ama­zon S3-Daten lokal in Big­Query zugäng­lich sind, wodurch Egress-Kos­ten redu­ziert und die Leis­tung ver­bes­sert wird.

Wie Snowflake für Gemini-Modelle abrechnet

Wenn Orga­ni­sa­tio­nen auf Gemi­nis Fähig­kei­ten über Snow­fla­ke zugrei­fen, betre­ten sie eine nut­zungs­ba­sier­te Welt. Kei­ne Pau­schal­ge­büh­ren bin­den jeman­den fest. Nut­zer zah­len ein­fach für das, was sie tat­säch­lich ver­wen­den, wodurch es ein­fa­cher wird zu expe­ri­men­tie­ren, ohne das Bud­get zu sprengen.

Die Cre­dit-Prei­se vari­ie­ren je nach Edi­ti­on-Stu­fe. Star­ter beginnt bei etwa 2,00 $ pro Cre­dit, wäh­rend Enter­pri­se zwi­schen 3,00 $ und 4,65 $ kos­tet. Busi­ness Cri­ti­cal steigt höher und erreicht 4,00 $ bis 6,20 $. Auch der geo­gra­fi­sche Stand­ort ist wichtig—London kos­tet mehr als Ore­gon, zum Beispiel.

Spei­cher­kos­ten fügen eine wei­te­re Ebe­ne hin­zu. Snow­fla­ke berech­net 23,00 $ pro Tera­byte monat­lich in den meis­ten AWS-Regio­nen, etwas mehr in ande­ren. Die­se Gebühr deckt kom­pri­mier­te Daten mit inte­grier­ten Funk­tio­nen wie Time Tra­vel ab.

Das Schö­ne dar­an ? Orga­ni­sa­tio­nen kön­nen vom Tes­ten zur voll­stän­di­gen Pro­duk­ti­on ska­lie­ren, ohne sich über ver­schwen­de­te Inves­ti­tio­nen Sor­gen zu machen. Com­pu­te-Kos­ten wer­den sekun­den­ge­nau abge­rech­net, sodass Teams nur für die exak­te Ver­ar­bei­tungs­zeit zah­len, die ihre Gemi­ni-Workloads verbrauchen.

Datensicherheit ohne Kopieren oder Verschieben von Dateien

Kos­ten sind wich­tig bei der Aus­wahl von KI-Tools, aber Sicher­heits­be­den­ken rau­ben Füh­rungs­kräf­ten den Schlaf. Gemi­nis Inte­gra­ti­on mit Snow­fla­ke geht auf die­se Sor­ge durch nati­ve Ver­ar­bei­tung ein, die Ihre Infor­ma­tio­nen nie­mals anders­wo hinbewegt.

Ihre Geschäfts­in­for­ma­tio­nen blei­ben genau dort, wo sie hingehören—innerhalb Snow­flakes geschütz­ter Umge­bung. Sicher­heits-Gover­nan­ce funk­tio­niert kon­ti­nu­ier­lich, wäh­rend Gemi­ni-Model­le mit Ihren Daten­sät­zen, Kun­den­de­tails und sen­si­blen Datei­en arbeiten.

Hier ist, was die­sen Ansatz unter­schied­lich macht :

• Kein Daten­ko­pie­ren bedeu­tet, dass Finanz­un­ter­la­gen und per­sön­li­che Infor­ma­tio­nen an ihrem ursprüng­li­chen, siche­ren Ort bleiben
• Ein­ge­bau­te Com­pli­ance unter­stützt Vor­schrif­ten wie GDPR ohne zusätz­li­che Konfiguration
• Rol­len­ba­sier­te Kon­trol­len stel­len sicher, dass nur auto­ri­sier­te Team­mit­glie­der auf spe­zi­fi­sche Infor­ma­tio­nen zugreifen

Die­ser nati­ve Ansatz eli­mi­niert die Risi­ken, die mit der Über­tra­gung von Infor­ma­tio­nen zwi­schen Platt­for­men ein­her­ge­hen. Daten­schutz wird ein­fa­cher, wenn KI-Model­le dort ope­rie­ren, wo Ihre Infor­ma­tio­nen bereits leben. Die Inte­gra­ti­on ermög­licht es Unter­neh­men, gene­ra­ti­ve KI-Anwen­dun­gen zu ent­wi­ckeln und ein­zu­set­zen, wäh­rend sie Echt­zeit-Ana­ly­tik und erwei­ter­te Gover­nan­ce beibehalten.

BlackLine und Fivetran : Reale Gemini-Bereitstellungen

Ech­te Unter­neh­men set­zen Gemi­nis Fähig­kei­ten bereits jetzt ein und ver­än­dern, wie Finanz­teams ihre täg­li­chen Auf­ga­ben bewäl­ti­gen. Black­Li­ne-Auto­ma­ti­sie­rung pro­fi­tiert nun von KI-gestütz­ten Per­spek­ti­ven, die Feh­ler erken­nen, bevor sie zu Pro­ble­men wer­den. Five­tran-Inte­gra­ti­on ver­bin­det Daten naht­los über Platt­for­men hin­weg und ermög­licht Teams sofor­ti­gen Zugriff auf das, was sie benötigen.

Die­se rea­len Bei­spie­le zei­gen den prak­ti­schen Wert von KI. Finanz­teams ver­brin­gen nun weni­ger Zeit mit wie­der­keh­ren­den Arbei­ten und mehr Zeit damit, intel­li­gen­te Ent­schei­dun­gen zu tref­fen. Die Tech­no­lo­gie über­nimmt Rou­ti­ne­auf­ga­ben, wäh­rend sich Ein­zel­per­so­nen auf Stra­te­gie und Wachs­tum kon­zen­trie­ren. Pem­bi­na kon­so­li­dier­te erfolg­reich ihre Kon­ten zu weni­ger als 1.000 Abstim­mun­gen und ver­ein­fach­te dadurch ihren monat­li­chen Abschluss­pro­zess dramatisch.

Quellenangabe

• https://www.theregister.com/2026/01/06/snowflake_google_gemini_support/
• https://www.investing.com/news/company-news/snowflake-expands-google-cloud-partnership-with-gemini-3-integration-93CH-4432642
• https://www.snowflake.com/en/blog/gemini-3-snowflake-cortex-ai/
• https://www.snowflake.com/en/news/press-releases/snowflake-enables-enterprise-ready-ai-by-bringing-google-s-gemini-3-to-snowflake-cortex-ai/
• https://coderlegion.com/9323/snowflake-brings-googles-gemini-3-models-to-its-data-platform
• https://itbrief.co.uk/story/snowflake-brings-google-gemini-3-ai-models-to-cortex
• https://www.techzine.eu/news/analytics/137698/snowflake-and-google-cloud-integrate-gemini-into-ai-data-cloud/
• https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/news/366637132/Snowflake-boosts-Google-partnership-integrates-Gemini‑3
• https://www.gurufocus.com/news/4097211/snowflake-snow-integrates-googles-gemini-3-ai-models-into-cortex-ai-platform
• https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/aisql