首页财产芯片半导体正文 Alphabet 把 Gemini 刻进了硅片 AI芯片竞争进入新阶段，Alphabet开发Frozen v2芯片，将Gemini模子架构固化到硅片，2028年量产，虽有危害但通报了竞争重心转移等旌旗灯号。 2026-07-21 13:18 ·钛媒体 AGI-Signal AGI-Signal AI投资人解读· Alphabet正于开发Frozen v2芯片，将Gemini模子架构固化到硅片，单元功耗token处置惩罚量将年夜幅晋升。2026年Q1其营收增加，Google Cloud体现凸起但本钱支出年夜增。 · 危害提醒：Gemini架构可能突变Frozen v2产销量低，范围经济存疑算法侧成本降落会压缩其上风。 总结：Frozen v2若乐成，将转变AI基础举措措施竞争法则。Alphabet虽有资金实力与技能堆集，但面对架构、范围经济及算法等危害，其可否成为AI成本曲线设计者值患上存眷。
AI 芯片的竞争正于进入一个新阶段。
芯片最先反过来适配模子，并且是只为单一模子定制。据报导， Alphabet 正于开发一款内部代号 Frozen v2 的芯片，把 Gemini 模子的焦点神经收集架构直接固化到硅片的物理电路中。动静发布当天，Alphabet 股价盘中最高涨 3.7%。一颗两年后才会量产的芯片，让市场为一张蓝图买了单。
这不是又一颗 AI 芯片的事，AI 基础举措措施的竞争法则也许发生了转变。
0一、把架构冻进硅片
传统 AI 芯片的事情方式是一条流水线。模子存于内存里，芯片从内存中抓取权重及架构参数，于计较单位中跑一遍，再把成果写归去。每一天生一个 token，流水线就要完备转一轮。年夜量功耗花于搬运上，花于计较上的反而未几。
Frozen v2 把 Gemini 的神经收集架构，包括层级布局、留意力机制、残差毗连，于芯片设计阶段就冻进了电路。这些于传统推理中需要重复运算及搬移的布局信息，酿成了物理电路的一部门。知情工程师称，这颗芯片的单元功耗 token 处置惩罚量将比现有 TPU 晋升 6 到 10 倍。它自力在 TPU 产物线，不会代替后者，方针量产时间定于 2028 年。
Frozen v2 固定的是架构，权重可以更新。最初的 Frozen v1 方案由 Google DeepMind 首席科学家提出，试图连模子权重一路固化。google厥后抛却了这个方案，由于芯片只能跑一个版本的 Gemini，模子一迭代就作废。Frozen v2 的折衷是只锁骨架不改血肉。截至今朝，google还没有终极确定有多年夜比例的架构会被硬编码进硅片。
这个做法的条件是，Gemini 的架构已经经不变到了值患上用硅片去记住的水平。从 2023 年 12 月 Gemini 1.0 发布到此刻的 3.5 Flash，底层 Transformer 架构的焦点组件，包括多头留意力、前馈收集、层归一化，没有履历过底子性变化。真实的迭代发生于范围、练习数据及后练习优化上。
于半导体行业，这个思绪叫 ASIC。比特币矿机是 ASIC，手机 ISP 也是 ASIC。抛却通用性，换取某一个特定使命上的极 致效率。但此前没有人敢为年夜模子做 ASIC，由于模子迭代太快芯片设计周期过长，流片还有没走完模子已经颠末时了。Frozen v2 于赌这个约束已经经被打破。
0二、一年烧失1800亿的底气
2026 年第 一季度，Alphabet 营收 1099 亿美元，同比增加 22%。Google Cloud 单季营收初次冲破 200 亿美元，同比增加 63%。合同积存从上一季度的 2400 亿美元飙升至 4620 亿美元。Cloud 运营利润率 32.9%。
但 Q1 本钱支出 357 亿美元，整年指引上调至 1800 亿到 1900 亿美元，是 2025 年 914 亿美元的两倍。治理层已经明确亮相 2027 年本钱开支还有将显著增长。自由现金流同比跌了 47%，只剩 101 亿美元。6 月，Alphabet 完成为了 847.5 亿美元的股权融资，美国汗青上范围最 年夜的增发之一。伯克希尔·哈撒韦以私募方式认购了此中 100 亿美元。95 岁的巴菲特于 CNBC 采访中亲自确认，这笔投资由他本人鞭策。
这笔钱不会花于 Frozen v2 上，Frozen v2 要到 2028 年。这笔钱花于当下，建数据中央、部署第七代 Ironwood TPU、继承从英伟达手里接货。驱动 Frozen v2 的直接动因是算力欠缺。算力缺口已经经激发内部资源争取，google云甚至被迫拒绝了部门外部客户。治理层于 Q1 德律风集会上说 AI 需求史无前例，公司仍旧受算力约束，假如产能跟患上上，云收入原来还有会更高。
Alphabet 想做的事是让成本涨患上比收入慢。Frozen v2 是这套思绪的硬件落脚点。它让模子设计、芯片设计及云端设计最先互相共同。更好的模子带出更多利用量，更多利用量需要更多算力，更多算力由于硬件专门为这个事情负载设计而变患上更自制。这个链条假如能跑通，Alphabet 就有了一个本身能转起来的经济护城河。
6 月，OpenAI 与博通结合发布自研推理芯片 Jalapeño，规划年内部署。7 月初，Anthropic 被曝正与三星洽谈定制芯片互助。Meta 的下一代 AI 芯片 Iris 已经排定 9 月投产。google自研芯片营业的年化收入运行率已经冲破 200 亿美元。AI 模子试验室正于酿成半个半导体公司。
英伟达于云端 AI 练习及推理芯片市场仍盘踞跨越 50% 的份额，于纯练习范畴跨越 95%。全世界已经有跨越 600 万开发者于 CUDA 生态上构建运用。SemiAnalysis 的基准测试发明，只管 AMD MI300X 纸面规格更高，现实练习机能比英伟达 H100 慢了 14%。
Frozen v2 不跟英伟达比谁的 GPU 更强。它做了一件英伟达做不了的事，把芯片及模子深度绑定。英伟达不成能为每一个客户的每一个模子定制硅片，Alphabet 可以，由于它只需要为一个模子办事。假如这条路跑通了，AI 推理芯片的最 优解可能再也不是最快的通用 GPU，而是为模子量身定制的硅片。
真正伤害的不是此刻的英伟达。当google、OpenAI、Anthropic、Meta 每一家都用本身的定制芯片跑本身的模子，剩下的阿谁通用 GPU 市场，未必还有能撑起一家万亿市值的公司。
0三、一座2028年的桥
Frozen v2 的全数危害都压于一个假定上，Gemini 的架构不会变。
第 一个危害是架构突变。混淆专家模子已经经于业界放开，状况空间模子及其他非 Transformer 范式正于学术界积贮势能。假如 Gemini 4.0 刚好选择了一条与 Frozen v2 硬编码标的目的冲突的线路，这颗芯片就酿成了数十亿美元的淹没成本。
第二个危害是范围经济。Frozen v2 被定位为小批量内部芯片，产销量远低在 TPU。于半导体行业，产量就是一切。假如初始流片及产能摊销成本太高，纵然单颗芯片效率晋升了 10 倍，总拥有成本依然可能跑不赢。
第三个危害来自算法侧。假如推理成本经由过程模子蒸馏、量化、谋利解码等纯软件路径呈现了超预期的年夜幅降落，Frozen v2 的相对于上风就会被压缩。芯片及算法永远是两条平行的效率曲线。Frozen v2 押了芯片赢。
Frozen v2 向行业通报了几个旌旗灯号。AI 竞争的重心正从练习速率转向推理成本。练习是本钱开支，推理是运营开支。本钱开支决议谁有资历上牌桌，运营开支决议谁能于桌上坐多久。垂直整合的深度于增长。十年前做 AI 的公司买 GPU，五年前年夜云厂最先自研通用加快器，此刻 AI 公司最先为单一模子定制芯片。每一一层都收窄了留给第三方供给商的通用市场。
Alphabet 治理层于 Q1 德律风集会上说，“咱们于 AI 上的投入，以和全栈式的结构，正于鞭策整个营业的体现晋升。”Alphabet 于用今天的支出去赌将来的谋划杠杆。
Frozen v2 最值患上存眷的是它暗地里的选择。Alphabet 不想只当 AI 容量的买家了，它想做 AI 成本曲线的设计者。
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