首页财产芯片半导体正文 google密谋「焊死」Gemini！神秘芯片暴光，能效碾压TPU十倍 google正研发代号「Frozen v2」的办事器芯片，将Gemini模子部门底层架构蚀刻进硅片，估计2028年部署，能提效6到10倍，Alphabet股价上涨。 2026-07-21 15:05 ·微信公家号：新智元 编纂：所罗门 编纂：所罗门 AI投资人解读· google正研发代号“Frozen v2”的办事器芯片，将Gemini模子部门底层架构永世蚀刻进硅片，估计每一瓦特处置惩罚Token数目比最新一代TPU高效6到10倍。 · 若Gemini架构年夜改，芯片可能没法事情行业竞争激烈，算力欠缺。 总结：该芯片有望晋升google算力与能效，但因架构固化存于危害，是一次有限度实验。google此举表现AI竞争已经深切软硬件协同以致合体层面。
一醒觉来，google忽然就取出了一张王炸！
据The Information独 家爆料，google正于研发一款代号「Frozen v2」的神秘办事器芯片——把Gemini模子的部门底层架构，永 久蚀刻进硅片。
不是跑于芯片上，是长于芯片里。
介入项目的google员工估计，按每一瓦特能处置惩罚的Token数目算，这款芯片将比google最新一代TPU高效6到10倍。部署时间，最快2028年。
动静一出，Alphabet股价周一应声上涨3.7%，一扫前几周的阴霾。
「冻结」一个模子
Frozen这个名字，就是字面意思：把模子「冻」进硅片。
这事有多激进？不论是英伟达GPU还有是googleTPU，素质上都是通用芯片——甚么模子都能跑。
这听起来很矫捷，但价钱也很年夜：芯片于运行时必需做海量的及时决议计划，不断地搬运数据，重复查询该往哪走、该怎么算。
就像一个甚么菜都能做的后厨，每一做一道菜都患上现翻菜谱、现找东西、现调火候。效率可想而知。
Frozen v2则只为Gemini一个模子而生。
它把针对于Gemini的要害决议计划路径直接内建进电路——芯片不消再「想」该怎么走，由于路已经经浇铸于硅片里了。
要走的步调更少，要搬的数据更少，要做的决议计划更少。相称在给一道菜专门砌了一个灶台，灶眼巨细、锅具位置、火候档位，全数量身定制。
省下来的每一一步冗余，都酿成实打实的能效。
实在，这个设法早有前身。最初的Frozen芯片由Google DeepMind首席科学家Jeff Dean主导，思绪更离谱：直接把模子权重烧进芯片。
权重是甚么？就是决议模子怎么回覆问题的那套焦点参数。
但阿谁方案被弃捐了——一旦权重烧死，芯片就只能办事某个特定版本的Gemini，模子一更新，芯片就报废，生命周期短患上离谱。
Frozen v2是折衷版：不烧权重，只固化架构。底层的计较蓝图刻死，但权重还有能更新。
这象征着只要Gemini的架构不年夜改，芯片就能一直用，新版本的参数照样灌患上进去。
不外，google仍于内部衡量，到底把几多工具锁进硅片——锁患上越多，效率越高，但矫捷性也越差。这个分寸，就是整个项目最要害的工程判定。
算力荒，逼出来的
google为何要下这步险棋？
谜底很简朴，也很残暴：算力真的不敷用了。
不是「有点紧张」那种不敷用，是「奉上门的钱都不赚了」那种不敷用。
算力欠缺已经经于google内部激发激烈抵牾，Google Cloud被迫最先拒绝外部客户的定单——于贸易公司里，这险些是最极度的旌旗灯号。
6月，google签下了一纸合同：每个月向SpaceX付出9.2亿美元，租用11万张英伟达GPU的算力，合统一直签到2029年。
一家全世界最 年夜的云计较公司，竟然要向一家火箭公司租算力——光是这个画面，就足以申明AI武备竞赛已经经疯狂到甚么田地。
google其实不孤傲。
全行业都于往推理芯片上疯狂押注：SambaNova、d-Matrix如许的草创公司于做，OpenAI、微软也于做，亚马逊有Trainium及Inferentia，微软有Maia。
英伟达本身都坐不住了——去年12月豪掷200亿美元，拿下推理芯片公司Groq的技能授权。
所有人的方针只有一个：把每一一瓦电，榨出更多Token。
而「把模子硬连线进芯片」这条路，此前只有加拿年夜草创公司Taalas于走——它已经从Quiet Capital、富达等投资方融资超2亿美元。
此刻，google亲自下场了。
一场豪赌
但十倍能效，不是白拿的。价钱是两个字：僵化。
只有后续世代的Gemini仍沿用芯片设计时的统一底层架构，Frozen v2才能继承事情。
换句话说，google是于赌——赌本身将来几年不需要年夜改Gemini的造法。
从纯Transformer到MoE混淆专家，从纯文本到多模态原生，从密集推理到稀少激活——模子架构的迭代速率，堪比手机行业最疯狂的年月。
google本身也清晰这个危害。以是Frozen v2不会做到TPU的产量范围，更像一次有限度的实验：赌对于了，就是印钞机，每一瓦电多榨几倍Token，数据中央省下来的电费及机柜都是纯利润；赌错了，就当交膏火，教工程师学会怎么造更专用的芯片，为下一代堆集经验。
值患上玩味的是机会。就于上周，彭博爆出Gemini 3.5 Pro因编程能力等多项指标不达标而三度延期。
模子侧腹违受敌的google，忽然把更多筹马推向了本身最深的那条护城河——芯片。
从昔时自研TPU削减对于英伟达的依靠，到今天把模子直接焊死进硅片，google走的是统一条路的更深处：软硬件协同的终点，是软硬件合体。
AI的竞争最先拼物理。
参考资料：
https://x.com/ki妹妹onismus/status/2079193746944790666?s=20
https://castlecrypto.gg/news/alphabet-shares-rise-following-reports-of-ultra-efficient-ai-chip/
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