谷歌据称开发Gemini专用AI芯片
摘要
谷歌据称正在研发一款面向 Gemini 的专用服务器芯片，试图以更低成本支撑持续增长的 AI 推理需求。按报道说法，这款代号为 Frozen v2 的芯片最早可能在 2028 年投入部署。 不再只是 TPU 升级 报道提到，Frozen v2...
谷歌据称正在研发一款面向 Gemini 的专用服务器芯片，试图以更低成本支撑持续增长的 AI 推理需求。按报道说法，这款代号为 Frozen v2 的芯片最早可能在 2028 年投入部署。
不再只是 TPU 升级
报道提到，Frozen v2 并非谷歌现有 TPU 的常规迭代。与可运行多种模型的通用 AI 芯片不同，这款产品会把 Gemini 的部分架构直接固化进硬件。
这样做的结果是，芯片在处理请求时可减少重复计算，也能降低数据在内存之间来回传输的开销。工程师预计，其单位功耗下的 token 生成效率有望达到现有 TPU 的 6 至 10 倍。
算力压力推动自研
谷歌推进这一项目的背景，是 AI 服务需求增长过快。报道提到，谷歌此前已出现服务器容量不足的问题，甚至无法满足部分外部客户的算力需求。
如果专用芯片顺利落地，用户侧体验未必会立刻改变，但 Gemini 的运行成本可能明显下降。这将直接影响谷歌与 OpenAI、Anthropic 以及中国 AI 实验室之间的竞争。
大厂继续摆脱英伟达依赖
这也反映出大型 AI 公司正继续降低对英伟达 GPU 的依赖。通用 GPU 仍是当前 AI 训练和推理的核心硬件，但对超大规模模型服务商来说，专用芯片更有机会压缩长期成本。
- 芯片代号为 Frozen v2
- 最早部署时间指向 2028 年
- 目标效率提升为 6 至 10 倍
除谷歌外，Meta、亚马逊、微软和 OpenAI 也都在推进自研芯片项目。按报道说法，Frozen v2 目前仍处于探索阶段，关键设计尚未最终确定，谷歌也未正式确认该项目存在。
补充信息：报道还称，这款芯片不会向外部云客户开放，因为其硬件设计围绕 Gemini 定制，难以直接运行其他模型。
评论 (6)
这事有搞头，能降成本那竞争就有优势了，期待 2028 年成品。
说是这么说，但还在探索阶段，指不定最后咋样呢。
降低对英伟达依赖是好事，不过 6 到 10 倍效率提升会不会太夸张。
2028 年才可能部署，这时间也太久了，到时候市场都变了。
不向外部云客户开放，那影响力可能就小一些了。
其他大厂也都在搞自研，这竞争以后得更激烈。