GoogleがGemini専用「Frozen v2」チップ開発中：電力効率最大10倍へ

大規模AIモデルを効率化するため、Googleが極めて大胆なアプローチに乗り出しています。ソフトウェアで工夫するのではなく、モデルの構造そのものを半導体に直接焼き付ける設計を進めています。

米The Informationの報道によると、Alphabetは独自サーバー向けチップ「Frozen v2」を開発しており、2028年までの投入を目指しています。この新チップは、消費電力あたりの生成トークン数で測った場合、Googleの現行TPUと比較して6〜10倍の効率を実現できる可能性があるとされています。

モデルをシリコンに固定化する

「Frozen」という開発コードネームの通り、このチップはGeminiのアーキテクチャの一部をシリコン上に恒久的に刻み込みます。

これにより、チップ側が実行時の時間のかかる判断をスキップし、内部でのデータ移動量を大幅に削減できるようになります。汎用性を犠牲にする代わりに、Gemini専用の処理性能を極限まで引き上げる手法です。

GoogleはTechCrunchの取材に対し、直接の肯定も否定も避けつつ、すべての研究が製品化されるわけではないと前置きした上で、ハードウェアとソフトウェアを一貫して設計する共同最適化アプローチの重要性を説明しました。

計算資源不足が促す内製化

この計画の背景には、深刻なAI計算資源の逼迫があります。Google Cloudでは計算能力の不足により、一部の顧客の受け入れを断らざるを得ない状況に直面していると報じられています。

さらに巨額のAI投資に対する回収プレッシャーも重なっています。Googleは今年、1800億〜1900億ドルの設備投資を計画しており、市場の懸念を和らげる必要がありました。実際、Frozen v2の報道を受けて月曜午前の同社株価は約3%上昇しました。

Nvidia依存からの脱却を目指す動きは業界全体に広がっています。6月にはOpenAIが独自推論チップ「Jalapeño」を発表し、AnthropicもSamsungとの半導体提携を模索していると報じられています。

なぜ重要か

私たちは、この取り組みがGoogleにとって大きな優位性と高いリスクを同時に抱えた賭けであると考えています。

電力あたりの効率が6〜10倍に跳ね上がれば、運用コストは劇的に低下します。データセンターの電力供給が限界を迎えつつある中、これだけの省電力化はGeminiを大規模提供する上で競合に対する強力な武器になります。

一方で最大の懸念は、AIアーキテクチャの急速な進化スピードです。モデル構造をハードウェアに固定してしまうと、2028年までに基盤技術が別の形態へ移行した場合、巨額を投じたチップが陳腐化する恐れがあります。Googleは自社のGeminiの構造が今後数年間通用するという強い確信のもとで、この勝負に出ているように見えます。