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title: "Google kündigt Gemini 3 Pro und Gemini 2.5 Flash für Snowflake an"
description: "Schließen Sie sich Googles und Snowflakes KI-Revolution mit Gemini-Modellen an, die Ihre Daten sicher halten—aber es gibt einen Haken."
url: https://chatgpt-prompts.de/google-kuendigt-gemini-3-pro-und-gemini-2-5-flash-an
type: "post"
language: "de"
site: "KI News, ChatGPT Prompts und AI Tools"
published: 2026-01-08T08:22:00+01:00
modified: 2026-01-07T17:25:50+01:00
author: "AIExplorer"
categories: "KI News"
tags: "gemini, Google, snowflake"
image: https://chatgpt-prompts.de/wp-content/uploads/2026/01/google_launches_gemini_updates_yux0x.jpg
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# 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

![Gemini-Modelle sicher integriert](https://chatgpt-prompts.de/wp-content/uploads/2026/01/gemini_models_integrated_securely_uzn1k.jpg)

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](https://itbrief.co.uk/story/snowflake-brings-google-gemini-3-ai-models-to-cortex) 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](https://chatgpt-prompts.de/was-aber-ist-ki-governance "Was aber ist KI-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](https://www.crn.com/news/cloud/2024/google-cloud-s-5-new-offers-for-aws-azure-and-genai) 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](https://www.digistore24.com/redir/488196/thokanetwork/) 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](https://qrvey.com/blog/snowflake-pricing/), 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](https://www.snowflake.com/en/news/press-releases/snowflake-enables-enterprise-ready-ai-by-bringing-google-s-gemini-3-to-snowflake-cortex-ai/) zu entwickeln und einzusetzen, während sie Echtzeit-Analytik und erweiterte Governance beibehalten.

## BlackLine und Fivetran: Reale Gemini-Bereitstellungen

![KI-verbesserte Einblicke in die Finanzautomatisierung](https://chatgpt-prompts.de/wp-content/uploads/2026/01/ai_enhanced_financial_automation_insights_wbz7o.jpg)

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.

| **Organisation** | **Implementierung** | **Ergebnisse** |
| --- | --- | --- |
| Pembina Pipeline | 6.500 Konten automatisiert | 37% Automatisierung erreicht |
| Capgemini Alliance | Invoice-to-Cash-Plattform | 20% Einsparungen im zweiten Jahr |
| AR Intelligence | KI-Prognosemodelle | DSO deutlich reduziert |

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](https://www.clearsulting.com/about/case-studies/pembina-case-study-account-reconciliations-and-matching/) und vereinfachte dadurch ihren monatlichen Abschlussprozess dramatisch.

## Quellenangabe

- [https://www.theregister.com/2026/01/06/snowflake_google_gemini_support/](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.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/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://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://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://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.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.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://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](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/aisql)