Google встраивает архитектуру Gemini прямо в кремний: анонсирован чип Frozen v2
Корпорация Google официально приступила к разработке специализированного процессора нового поколения — Frozen v2. Речь идет не просто об очередном тензорном ускорителе, а о принципиально ином подходе: ключевые элементы архитектуры языковой модели Gemini будут интегрированы непосредственно на уровне кремниевой подложки. Это позволит кардинально сократить объем перемещаемых данных и количество вычислительных операций при обработке запросов пользователей.
Проект позиционируется как дополнение к существующей линейке тензорных процессоров (TPU), а не как их замена. Внутренние источники подтверждают, что одной из главных целей Frozen v2 является смягчение острого дефицита вычислительных мощностей в Google Cloud. Из-за нехватки ресурсов облачное подразделение ранее вынуждено было отказываться от ряда контрактов с крупными внешними клиентами.
По предварительным инженерным оценкам, новый чип сможет обрабатывать от шести до десяти раз больше токенов на единицу затрачиваемой энергии по сравнению с последними ИИ-ускорителями компании. Однако есть и важное ограничение: Frozen v2 будет совместим с будущими версиями Gemini только в том случае, если Google сохранит базовую архитектуру модели. Пока проект рассматривается как экспериментальный — объемы производства не сравнятся с массовыми TPU. Ввод чипа в эксплуатацию запланирован на 2028 год.
Примечательно, что после появления информации о Frozen v2 акции Alphabet (GOOG) на Nasdaq выросли на 1,5%.
Тем временем ИИ-направление Google переживает непростые времена. Запуск следующей версии Gemini 3.5 Pro задерживается, компания потеряла четырех ведущих исследователей, которые перешли к конкурентам — Anthropic и OpenAI. На этом фоне китайские модели продолжают укреплять позиции: по последним данным, на них приходится до 46% всех токенов, обрабатываемых американскими компаниями.
Мнение эксперта: Решение Google встроить архитектуру Gemini непосредственно в чип — это логичный, но крайне рискованный шаг. С одной стороны, такой подход может дать колоссальный прирост эффективности и снизить зависимость от облачных мощностей. С другой — он жестко привязывает аппаратное обеспечение к конкретной модели, что в условиях быстрой смены парадигм (особенно на фоне успехов китайских и open-source конкурентов) может обернуться технологическим тупиком. Ставка на 2028 год — это игра вдолгую, и успех здесь будет зависеть не только от инженеров, но и от того, сохранит ли сама архитектура Gemini актуальность к тому моменту.