谷歌打造新型AI服务器芯片 提升Gemini运行效率

谷歌正秘密研发“Frozen v2”AI服务器芯片，全力提升Gemini运行效率

先说几个关键信息：谷歌正在悄悄推进一款代号为“Frozen v2”的新型服务器芯片，目标很明确——让Gemini模型跑得更快、更省资源。这可不是什么小修小补，而是直接把Gemini的部分架构“焊”进芯片里，相当于把模型的一些核心逻辑变成硬件的一部分，这样一来，回答用户问题时需要传输的数据量和计算量都能大幅削减。

单位功耗Token处理能力提升6到10倍，预计2028年部署

根据外媒报道，谷歌工程师内部测算，Frozen芯片在单位功耗下的Token处理能力，相比谷歌最新一代TPU（张量处理器）能提升6到10倍。这个数字相当惊人，但别急着把它当成TPU的替代品——谷歌计划在2028年部署这款芯片，定位是定制芯片产品线中一个更聚焦的专用分支，而不是通用型计算的主力。

资本市场迅速反应，谷歌股价早盘上涨近4%

消息一出，股市立马有了反应：谷歌A（GOOGL）早盘一度涨近3.7%，谷歌C（GOOG）最高涨幅约3.9%。资本市场的敏感度从来不会说谎。

官方声明谨慎回应，强调全栈协同设计

谷歌官方声明倒是很克制，只说团队“持续研究并试验各类创新技术，旨在为用户和客户提供最佳性能和最高效率”。不过后面那句“虽然并非所有项目都会进入量产阶段，但这种严格的探索是我们全栈战略的核心组成部分”就很有意思了——既承认了项目的存在，又给未来留足了调整空间。他们还强调，“通过从底层协同设计硬件和软件，我们确保整个系统实现深度集成，并针对真实工作负载进行了高度优化”。

算力短缺成导火索，内部资源争夺激烈

抛开官方措辞，分析人士普遍认为，Frozen项目背后其实是谷歌内部日益严峻的算力短缺问题。算力不够，不光内部团队抢资源抢得厉害，甚至逼得谷歌云不得不拒绝部分外部客户——这可不是什么好信号。就在上个月，谷歌还跟SpaceX签了个每月近10亿美元的合同，用来弥补算力缺口，兑现对客户的承诺。

专用芯片设计存风险，模型架构变更或导致失效

当然，专用芯片的设计思路也有代价。最明显的就是灵活性下降：Frozen只有在未来Gemini模型继续沿用相同底层架构的情况下才能兼容后续版本。换句话说，如果模型架构一变，这芯片可能就废了。谷歌目前把Frozen v2定位为一次试验性项目，暂时没有像TPU那样大规模生产的计划。

AI业务挑战不止芯片：Gemini Pro推迟发布，人才流失加剧

而眼下，谷歌AI业务面临的挑战远不止芯片。有消息称，下一代Gemini Pro的发布时间已经推迟，同时还有多位资深AI研究人员跳槽去了竞争对手那。芯片再强，人也得留得住才行。