Google внедряет архитектуру Gemini в кремний: анонсирован чип Frozen v2
Google делает ставку на аппаратную оптимизацию искусственного интеллекта. Компания анонсировала разработку специализированного чипа Frozen v2, который станет важным шагом в эволюции её AI-инфраструктуры. Главная инновация — интеграция ключевых элементов архитектуры нейросетей Gemini непосредственно в кремниевую подложку процессора.
Такой подход позволяет кардинально сократить объём вычислений и перемещения данных при обработке запросов. Вместо того чтобы гонять информацию между памятью и вычислительными блоками, чип будет выполнять часть операций «на месте», что значительно ускоряет инференс и снижает энергопотребление. По оценкам инженеров Google, Frozen v2 сможет обрабатывать от шести до десяти раз больше токенов на единицу затрачиваемой энергии по сравнению с актуальными ИИ-ускорителями компании.
Важно понимать: Frozen v2 не заменяет линейку тензорных процессоров (TPU), а дополняет её. Проект позиционируется как решение для острого дефицита вычислительных мощностей, из-за которого Google Cloud, по имеющейся информации, был вынужден отказываться от части контрактов с внешними клиентами. Однако чип сможет работать с будущими версиями Gemini только при условии сохранения базовой архитектуры моделей. Пока Google рассматривает Frozen v2 как экспериментальный проект и не планирует масштабное производство, сопоставимое с TPU. Ввод в эксплуатацию намечен на 2028 год.
На фоне этих новостей акции Alphabet (GOOG) 20 июля выросли на 1,5%, что отражает позитивную реакцию рынка на долгосрочную стратегию компании.
Однако стоит отметить, что AI-направление Google переживает непростой период. Запуск следующей версии Gemini 3.5 Pro задерживается, а компания потеряла четырёх ведущих исследователей, перешедших к конкурентам — Anthropic и OpenAI. Более того, китайские модели уже захватили до 46% токенов среди американских компаний, что создаёт дополнительное давление.
Экспертное мнение: Frozen v2 — это не просто очередной чип, а попытка Google замкнуть цикл «софт-железо» так же, как это делают Apple с Neural Engine или Tesla с Dojo. Если проект окажется успешным, Google получит уникальное конкурентное преимущество в эффективности инференса. Но 2028 год — это слишком далеко для быстро меняющегося рынка AI. К тому времени архитектура Gemini может претерпеть кардинальные изменения, и тогда заточенный под неё чип рискует устареть ещё до выхода.