# Google Vertex AI Vector Search — Scheda strumento AI

> Google Vertex AI Vector Search di Google Cloud: vector database. 1 modello, a pagamento, GDPR compliant. Prezzi EUR, modelli e valutazione Morfex.

URL: https://www.morfex.it/ai/tools/vertex-ai/

Dati tecnici

## Specifiche a confronto

Caratteristica

Google Vertex AI Vector Search

Vendor

Google Cloud

Modelli / piano

Vertex AI Vector Search (ex Matching Engine, ScaNN)

Pricing

Pricing: hosting nodes da $0.

Rating utenti

[**4.3/5** 40 G2 (Vertex AI aggregato)](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews)

Free tier

—

GDPR

✓

Data residency UE

✓

Enterprise

✓

Certificazioni

SOC2, ISO27001, ISO27018, HIPAA

Performance

## Confronto multidimensionale

Google Vertex AI Vector Search

Score editoriali Morfex su qualità, copertura free, conformità e prontezza enterprise.

Verdetto Morfex

## Cosa pensare di Google Vertex AI Vector Search

Vertex AI Vector Search (ex Matching Engine, basato su ScaNN) è la scelta naturale per chi è già dentro l'ecosistema Google Cloud: su r/googlecloud viene citata l'integrazione nativa con BigQuery, Gemini embeddings e IAM come killer feature. Per il mercato italiano la possibilità di forzare residency in europe-west1/8/12 con CMEK è il vero motivo per sceglierlo rispetto a Pinecone, anche se G2 lo ferma a 4.3/5 per la curva di apprendimento.

### Cosa funziona

-   Residency dati EU configurabile (europe-west1 Belgio, europe-west8 Milano, europe-west12 Torino) con CMEK e VPC Service Controls — critico per PA e sanità italiana
-   Integrazione nativa con BigQuery, Gemini embeddings (text-embedding-004, 768/3072 dim) e IAM Google Cloud senza glue code
-   Algoritmo ScaNN di Google Research: throughput elevatissimo su indici miliardari, stesso motore di Google Search
-   Certificazioni complete: SOC2, ISO27001, ISO27018, HIPAA, FedRAMP — più della media dei vector DB
-   Streaming updates con latenza secondi per inserimenti incrementali senza rebuild

### Cosa non funziona

-   Pricing per-pod ($0.094/h-$5.06/h sempre attivo) penalizza workload intermittenti: nessuna vera modalità serverless come Pinecone
-   Curva di apprendimento ripida: configurazione richiede gcloud, IAM, deployment endpoint e index endpoint separati
-   Nessun free tier: deve essere fatturato dal giorno 1 (mitigato dai $300 di credito GCP iniziali)
-   Hybrid search (sparse + dense) introdotta dopo la concorrenza, ancora meno matura di Pinecone su r/MachineLearning
-   Lock-in GCP forte: migrazione fuori richiede reimport completo dei vettori

Sceglilo se

-   Aziende italiane con vincoli GDPR/AgID che richiedono dati in regione UE (Milano, Torino, Belgio) con CMEK
-   Team già su Google Cloud che usano BigQuery e Gemini come stack di base
-   Indici miliardari dove ScaNN supera ANN tradizionali in throughput

Evitalo se

-   Workload con traffico intermittente: il pricing per-pod sempre attivo è anti-economico
-   Team che vogliono setup in pochi minuti senza imparare l'ecosistema GCP
-   Chi non è già su Google Cloud: integrazioni con AWS o Azure aggiungono egress e latenza

Fonti

-   [G2 reviews Vertex AI (40)](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews)
-   [Vertex AI Vector Search docs](https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/vector-search/overview)
-   [Vertex AI pricing](https://cloud.google.com/vertex-ai/pricing)
-   [r/googlecloud](https://www.reddit.com/r/googlecloud/)
-   [ScaNN paper (Google Research)](https://research.google/pubs/accelerating-large-scale-inference-with-anisotropic-vector-quantization/)

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Approfondimenti

## Confronti che includono Google Vertex AI Vector Search

-   [Migliori AI con residency UE e GDPR nel 2026](/ai/best/migliori-ai-residency-ue-gdpr/)
-   [Pinecone vs Google Vertex AI Vector Search: quale vector DB per RAG](/ai/comparisons/pinecone-vs-vertex-ai/)

Dal blog Morfex

## Approfondisci sul blog

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