谷歌正在尝试把 Gemini 与芯片精细地结起来巴中异型材设备价格。

据《The Information》征引知情东说念主士音信，母公司 Alphabet 正在研发款做事器 AI 芯片，里面非认真代号为“Frozen v2”。这款芯片针对 Gemini 模子想象，野心早于 2028 年部署。谷歌工程师预测，以单元功耗所能科罚的 Token 数目计较，其率可能达到公司新代自研 AI 芯片的 6—10 倍。

谷歌当今尚未认果真认 Frozen v2 姿色，也莫得公布芯片规格。公司在修起媒体时默示，其团队直在盘问和磨真金不怕火普及能与率的新案，但并非整个姿色终皆会进入分娩阶段。谷歌同期强调，从底层共同想象硬件和软件，是其造度集成系统的关键式。但报说念发布后，Alphabet 股价在当地期间 7 月 20 日早盘高潮约 3.3。

与现存 TPU 比较，Frozen v2 的主要鉴识，是它进步收窄了芯片的适用畛域。它的定位是颗致的“用芯片”。阐述现存报说念，谷歌野心将 Gemini 的部分架构特征固化在芯片中，针对其计较旅途和常用操作进行门化。

大模子理不仅需要完成无数矩阵运算，还要时常从带宽内存读取参数。数据在内存与计较单元之间移动，会耗尽期间和电力。Frozen v2 但愿减少这部分开销，从而提响应速率，并在交流功耗下科罚多苦求。报说念所称的 6—10 倍率普及，具体指每单元功耗大约科罚的 Token 数目，并不是芯片峰值算力。

谷歌现存 TPU 雷同是面向机器学习的用科罚器，但需要适配不同模子，并承担西宾、理等多种任务。新代 Ironwood 单颗芯片配备 192GB 带宽内存，单元功耗能约为上代 Trillium 的两倍，多可由 9216 颗芯片构成 Superpod。Frozen v2 不会取代 TPU，而是动作条具针对的居品线，与其并运用用。

但用芯片也有其短处，的模子与芯片绑定会裁汰天真。芯片从想象到投产平素需要数年，若是尔后 Gemini 的基础架构发生较大变化巴中异型材设备价格，依然固化的想象可能难以适配。Frozen v2 能否得到遥远收益，既取决于内容能，也取决于谷歌能否在快速迭代模子的同期，看守底层架构的相对庄重。

那么，谷歌为什么要“铤而走险”？先个原因，是为了粗犷不竭增长的算力需求。据联所有据，谷歌里面的 AI 计较资源清寒依然激勉不同团队之间的资源竞争，异型材设备Google Cloud 以至因此拒过部分外部客户订单。

大模子的计较需求包括西宾与理两个阶段。西宾模子需要辘集干涉无数算力，但跟着 Gemini 被加入搜索、办公软件、云做事和智能结尾，遥远发生的理可能造成雄壮的成本。单次生成的用度看似有限，乘以数以亿计的用户和不竭增长的调用量后，电力、芯片、收集及数据中心干涉皆会成为关键支拨。

Alphabet 已将 2026 年景本开支预期上调至 1,800 亿—1,900 亿好意思元，主要用于扩建 AI 计较才能、数据中心和联系基础模式。在这布景下，提每瓦电力大约生成的 Token 数，不仅意味着低的动力耗尽，还意味着同座数据中心大约承载多用户苦求。关于依然领有无数 Gemini 使用场景的谷歌而言，即使单次理成本只下落小部分，畛域化之后也可能带来可不雅省俭。

自研芯片还不错加强谷歌对供应链和居品节拍的扫尾，减少对英伟达等外部芯片供应商的依赖。但这种“减少依赖”并不即是替代。Frozen v2 即使顺利投产，预测畛域也将低于 TPU；谷歌的数据中心仍会同期使用 TPU、GPU 过头他计较成就。它像是为频且相对庄重的 Gemini 任务加多类成本低的用器具。

谷歌也不是唯走向自研芯片的 AI 公司。2026 年 6 月，OpenAI 与博通公布款自研理芯片 Jalapeño。OpenAI 默示，这款芯片围绕大言语模子盼愿象，将结博通的芯片已毕和收集工夫以及 Celestica 的做事器系统才能，野心于 2026 年底开动部署。

Anthropic 也被曝依然开动盘问自有 AI 芯片，并与三星电子等潜在作斗争。不外该姿色仍处于早期阶段巴中异型材设备价格，芯片的用途、能宗旨和做事器部署式尚未明确 Anthropic 同期默示，亚马逊 Trainium、谷歌 TPU 和英伟达 GPU 仍将是其膨胀算力的关键基础。面，此前 DeepSeek 和近期的月之暗面也有自研芯单方面的据说。

除注于基础模子的公司外，亚马逊、微软、Meta、阿里巴巴、百度和字节卓著等领有云做事或大畛域互联网业务的企业，也在不同进度上进用 AI 芯片。其中部分芯片做事于模子西宾，部分辘集于理、荐和告白等频责任负载。它们共同反馈出个趋势：跟着 AI 做事畛域扩大，掌抓模子的公司越来越但愿同期参与芯片和计较系统想象。

这些姿色属于同轮趋势：AI 公司但愿阐述本人模子和业务负载想象芯片，以得到好的成本、能和供应保险。但它们并不是交流的工夫阶梯。Trainium、Maia、MTIA 以及 OpenAI 的 Jalapeño 主要面向类或多类 AI 责任负载，仍保留定通用；Frozen v2 则称会把 Gemini 的部分架构顺利固化进硬件，模子与芯片的绑定进度可能。

因此，Frozen v2 所代表的不仅仅谷歌扩大自研芯片干涉，亦然项激进的软硬件协同磨真金不怕火。谜底将取决于芯片能否依期投产，也取决于到 2028 年时，Gemini 是否仍然适这块为它提前想象的硅片。

1.https://techcrunch.com/2026/07/20/google-is-working-on-a-new-ai-chip-designed-to-make-gemini-more-efficient/

2.https://www.reuters.com/business/google-plans-new-chip-run-gemini-models-more-efficiently-information-reports-2026-07-20/

3.https://blog.google/innovation-and-ai/infrastructure-and-cloud/google-cloud/ironwood-tpu-age-of-inference/

4.https://blog.google/innovation-and-ai/infrastructure-and-cloud/google-cloud/ironwood-google-tpu-things-to-know/

运营/排版：何晨龙

注：封面由 AI 扶助生成

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