来源:互联网 更新时间:2026-07-21 07:47
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。

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。
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。
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”。
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。
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。
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。
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