傳 Google 研發 Frozen v2 晶片：架構固化入矽，能效或提 10 倍

為了讓大模型跑得更快，大家通常的思路是堆算力、最佳化排程演算法。但 Google 打算走一條更極端的路：直接把大模型的一部分架構，用物理方式「刻」進晶片裡。

據 The Information 報道，Alphabet 正在秘密研發一款代號為「Frozen v2」的全新伺服器晶片，目標是在 2028 年推出。這款晶片的能效預計將達到 Google 現有 TPU 的 6 到 10 倍，衡量標準是每單位電力所生成的 token 數量。

把模型焊死在矽片上

所謂「Frozen」，顧名思義就是把東西給凍結住。這款晶片的核心設計，是直接把 Gemini 模型的部分架構永久刻進矽片中。

這樣做的好處非常明顯：晶片在執行推理時，可以省去大量耗費時間的中間決策，也不需要在記憶體與計算核心之間搬運那麼多資料。

換句話說，它犧牲了通用晶片的靈活性，換取了極致的專用效率。

Google 在回應 TechCrunch 詢問時沒有直接確認也沒有否認，只表示團隊一直在探索軟硬體協同設計，確保底層硬體高度適應真實工作負載，但並非所有研發專案都會最終量產。

算力緊缺逼出來的硬辦法

Google 會採取這麼激進的做法，很大程度上是被算力荒逼出來的。報道指出，Google 的 AI 算力短缺已經到了讓 Google Cloud 不得不拒接部分客戶訂單的程度。

同時，Alphabet 面對著沉重的資本支出壓力。今年早些時候，Google 透露其資本支出計劃高達 1800 億至 1900 億美元，引發了投資人對 AI 投資回報率的擔憂。

自研定製晶片正在成為頭部 AI 巨頭的標配。今年 6 月 OpenAI 剛宣佈了首款推理晶片「Jalapeño」，本月初也有訊息稱 Anthropic 正在與三星洽談晶片合作。受此訊息提振，Google 股價在週一早盤上漲了約 3%。

為什麼重要

我們認為，Google 這步棋不僅是想擺脫對 Nvidia 的依賴，更是在下一場高風險的賭注。

它的聰明之處在於降本增效極其直接。在資料中心電力供應見頂、算力成本高企的當下，6 到 10 倍的能效提升意味著推理成本會出現斷崖式下跌，這能讓 Google 在未來 Gemini 的大規模商用部署中佔據巨大的利潤優勢。

但這裡的隱患也顯而易見：大模型架構演進速度極快，把特定架構寫死在硬體裡，意味著只要底層架構發生重大轉向，這些晶片可能就會面臨被提前淘汰的風險。看起來 Google 內部對 Gemini 的核心架構具備極高的信心，才敢把賭注下在 2028 年的硬體量產上。