谷歌正在研发一种专门用于一个工作的芯片：更快、更便宜地运行Gemini。

这款芯片的代号是Frozen v2，周一被《信息》报道，为谷歌提供了一个潜在的解决方案，解决它无法快速投入资金解决的问题：它正在失去满足已产生的AI需求的能力。



在三月，谷歌告诉Meta，它无法满足Meta想要购买的Gemini计算量。Meta不得不指示员工限制他们的AI使用。谷歌——今年在AI基础设施上支出高达1900亿美元——因为没有足够的服务器来服务客户而拒绝了客户。

所以现在它正在制造一款只为其AI模型设计的芯片。

关于这款新芯片的信息不多，但根据命名规则，它并不是谷歌Tensor处理单元（TPUs）的又一次升级——这些自2015年以来谷歌一直在制造的定制芯片，为Gemini及其面向外部开发者的云服务提供动力。

这些Tensor芯片可以运行加载到上面的任何AI模型。Frozen v2则有所不同。根据报道，它将Gemini架构的一部分——决定模型如何路由和处理信息的结构蓝图——直接集成到硬件中。

在机器学习中，“冻结”意味着将某物永久锁定。在这里，被冻结的是架构，而不是模型的权重（Gemini通过训练获得的实际知识，仍然可以更新）。通过将这个蓝图硬接入芯片电路，芯片跳过冗余计算，并且在每次查询时不再在内存中传输数据。工程师预计，这将带来每消耗一瓦特电力所生成的tokens——构成每个AI响应的小文本块——提高六到十倍。

这就是谷歌以一个电力成本服务十个查询之间的区别。

如果你使用Gemini，Frozen v2不会改变你使用时的感受。但它改变了运行的成本——而运行成本更低的Gemini在与OpenAI、Anthropic和已经占据美国公司AI token使用量多达45%的中国实验室竞争时变得更加有力，主要是因为它们的运行成本低60-90%。你或许无法拥有更便宜的AI，但谷歌的盈利能力很可能会更强。

在周一的交易中，字母表的股价在这条消息发布后上涨了约3%，达到了356美元的盘中高点。该公司将在7月22日星期三公布2026年第二季度的财报，而在今天的交易中，由于投资者在等待谷歌最新的财报，股价回落。

这是另一家大型AI公司努力减少对英伟达硬件依赖以开发其产品的尝试。英伟达控制着大约85%的AI GPU市场，而每个主要科技公司都希望摆脱这种依赖。

英伟达的硬件最初是为视频游戏而设计的，而非语言模型——它能工作，只是存在其他专用芯片所没有的开销。在谷歌的规模下，6-10倍的效率差距并不是抽象的。这是数十亿美元。Meta、亚马逊、微软和OpenAI都有定制硅计划，正是基于这个原因。

正如Decrypt在三月报告的那样，即使是AWS——已承诺在2027年前部署100万个英伟达GPU——也同时在开发自己的芯片，以减少长期的依赖。

Frozen v2仍处于探索阶段。关键设计决策尚未最终确定，谷歌尚未确认项目的存在，且该芯片不会提供给外部云客户——为一个模型硬接入的硬件无法运行他人的模型。根据报道，部署预计最早在2028年进行。

与此同时，谷歌每月支付SpaceX 9.2亿美元，租用来自xAI数据中心的11万个英伟达GPU来作为过渡。

免责声明：本文章仅代表作者个人观点，不代表本平台的立场和观点。本文章仅供信息分享，不构成对任何人的任何投资建议。用户与作者之间的任何争议，与本平台无关。如网页中刊载的文章或图片涉及侵权，请提供相关的权利证明和身份证明发送邮件到support@aicoin.com，本平台相关工作人员将会进行核查。