- 谷歌正在研发 Frozen v2，这是一款专为 Gemini 机型设计的芯片。
- 新型处理器每瓦特产生的代币数量可能比目前的 TPU 高出 6 到 10 倍。
- 该项目计划于 2028 年部署，但目前仍处于开发阶段。
- 该计划旨在减少对英伟达的依赖，并减轻谷歌云基础设施的压力。
谷歌已开始为其 Gemini 系列机型从零开始研发一款处理器。该项目内部代号为…… Frozen v2 旨在将模型的部分架构直接集成到硅芯片中。这种方法有望大幅提升能源效率和响应速度。据《The Information》援引接近该项目的消息人士称，该公司工程师估计，该芯片每瓦可处理的令牌数量是其最新一代TPU的六到十倍。
预计该产品将于 2028 年应用于数据中心，但谷歌尚未正式确认该项目是否会最终成为产品。 该公司表示，他们会持续进行研究，但并非所有研发成果最终都会投入生产。即便如此，Frozen v2 的进展也反映了谷歌优化自身机型硬件的战略，从而降低运营成本并减少对英伟达等外部供应商的依赖。
为双子座计划定制设计的芯片
与可以运行加载到硬件上的不同模型的传统 TPU 不同，Frozen v2 旨在修复 Gemini 晶体管中特有的某些结构决策。 这种专门设计避免了在处理过程中移动大量数据和做出多个决策的一些工作。这意味着更低的延迟和更高的能耗效率。我们的目标并非取代整个 TPU 系列，而是为 Gemini 最密集的工作负载打造一个互补解决方案，尤其是在查询量和电力成本至关重要的服务中。
效率和节能
Frozen v2 承诺的效率提升并不一定意味着更智能的响应，而是意味着用同样的能量生成更多的文本。 根据泄露的数据，与目前的TPU相比，该芯片每瓦产生的代币数量可以提高十倍。鉴于Alphabet计划在2026年剩余时间内投资180.000亿至190.000亿美元，主要用于扩展数据中心和人工智能基础设施，这项成本节约显得尤为重要。降低每次查询成本已成为维持Gemini以及AI Overviews和Google Workspace工具等服务增长的首要任务。
一个仍处于开发阶段的项目
最初的 Frozen v2 设计由谷歌 DeepMind 的首席科学家 Jeff Dean 主导，设想将完整的 Gemini 权重直接集成到芯片上。然而， 据报道，谷歌排除了这一选项，以避免将硬件与寿命有限的特定型号绑定在一起。相反，该公司选择仅对部分架构进行修复，保留通过软件升级权重的功能。由于谷歌将这一代产品视为一次测试，旨在评估向更紧密地与特定机型绑定的芯片转型是否值得，因此其计划产量将远低于传统的TPU。
谷歌基础设施面临的压力
Frozen v2 的开发也是为了应对人工智能计算能力日益增长的需求。据公开报道，由于资源不足，谷歌云甚至拒绝了一些外部客户的合同。 更高效的芯片可以在相同的功耗下处理更多查询，并扩展数据中心的可用容量，而无需完全依赖新的安装。此外，此举强化了谷歌减少对英伟达依赖的战略。英伟达的GPU在人工智能加速器市场占据主导地位，但其产品供应和成本问题一直困扰着谷歌。Frozen v2将与谷歌多年来使用的TPU形成互补，进一步增强其软硬件一体化优势，而这正是谷歌的主要竞争优势之一。
Frozen v2 项目目前仍处于研发和评估阶段，尚无法保证最终能够量产。如果它真的能在 2028 年问世，那将标志着 Gemini 硬件设计方式的重大变革，设计的大部分将从软件转向芯片本身的物理结构。 谷歌对芯片专业化的关注反映了行业趋势，即芯片要更适合特定的型号和任务。OpenAI、Meta 和其他拥有自己内部加速器的公司也参与了这场竞赛。
