Alphabet 将 Gemini 直接集成到芯片中

据The Information报道，Google正在开发一款内部代号为Frozen v2的服务器芯片，其核心创新是将Gemini AI模型的架构直接嵌入硅片。与Google现有的TPU不同——TPU可适配多种模型——Frozen v2将模型的部分结构永久固化在芯片中，从而减少计算步骤、加快响应速度。

这一思路源自Google DeepMind首席科学家Jeff Dean。最初的Frozen设计（Frozen v1）计划将模型权重（即决定AI模型如何响应查询的具体设置）直接嵌入芯片。但该方案因芯片仅能适配单一Gemini版本、过时过快而被放弃。Frozen v2转而固化模型架构（即底层蓝图），而非权重，因此仍可加载新权重。不过，据The Information报道，具体有多少架构将被硬编码尚未最终确定。

据The Information援引消息人士称，Frozen v2在AI推理效率上可比Google当前TPU芯片高出6至10倍。Google计划从2028年开始部署该芯片。由于Frozen v2仅适用于Gemini架构，且产量小于TPU系列，Google将其视为专用芯片的试验，而非面向外部客户的产品。

Google目前通过TPU@Premises等项目向外部云客户提供TPU，并设定了占据Nvidia年收入10%的内部目标。而Frozen v2主要旨在缓解Google内部AI算力瓶颈。

在AI业务中，推理成本的优化程度日益决定利润率。若Frozen v2兑现效率承诺，Google可以更低价格运行强大模型，从而从OpenAI和Anthropic手中夺取市场份额。该芯片有望大幅降低Google的AI推理成本，为公司带来价格优势。

然而，Frozen v2的架构固化程度尚未确定，且其成功依赖于Google长期坚持Gemini架构。若未来模型架构发生重大变化，该芯片可能迅速过时。