Google разрабатывает специализированный чип Frozen v2 для моделей Gemini
Новое направление в развитии ИИ-инфраструктуры
Google в настоящее время разрабатывает серверный чип с внутренним названием Frozen v2, который должен значительно повысить эффективность выполнения моделей Gemini. По данным инсайдерской информации, компания планирует реализовать часть архитектуры модели непосредственно на аппаратном уровне. 
Технология интеграции архитектуры в кремень
В отличие от традиционных ИИ-чипов, оставающихся универсальными, новый процессор будет максимально оптимизирован под конкретную модель Google. Frozen v2 разрабатывается как специализированный ускоритель для обслуживания моделей Gemini. По словам разработчиков, проект направлен на создание нового набора собственных чипов, отличных от тензорных процессоров Google (TPU), а не на их замену.
Ожидается, что часть вычислений и структуры Gemini будет реализована непосредственно в кремнии. Такой подход должен сократить объем вычислений во время инференса и добиться шестикратного–десятикратного роста энергоэффективности по сравнению с актуальными TPU Google. При том же энергопотреблении чип сможет обрабатывать значительно больше токенов.
Решение проблемы вычислительных мощностей
Разработка чипа связана с критической нехваткой вычислительных мощностей для ИИ, которая уже вынудила подразделение Google Cloud отказываться от некоторых контрактов с корпоративными клиентами. Акции компании в начале торгов выросли на 3,3 % после появления информации о проекте.
На прошлой неделе Google отложила запуск своей последней модели Gemini AI после того, как она не оправдала внутренних ожиданий, и продолжила работу над улучшением её возможностей, особенно в области программирования. Специализированный чип должен помочь решить эту проблему.
Сроки и перспективы внедрения
Предполагаемый срок появления первых систем на базе Frozen v2 — не ранее 2028 года. Инженеры компании все ещё дорабатывают дизайн чипа. Google планирует начать развёртывание новых чипов уже в 2028 году.
Однако радикальное изменение архитектуры модели может потребовать разработки нового поколения специализированного кремния, что потенциально снизит гибкость развития семейства Gemini. Будущие версии модели должны будут сохранять совместимость с заложенной в чип логикой.
Разработка направлена на снижение нагрузки на облачную инфраструктуру и повышение доступности сервисов ИИ. Если проект реализуют, Google сделает следующий шаг, проектируя модель и аппаратную платформу как единую систему.