Google arbeitet an einem Serverchip, der zentrale Teile der Architektur seines Gemini-Modells direkt in Silizium gießt – mit dem Ziel, sechs- bis zehnmal mehr Tokens pro Watt zu verarbeiten als heutige Beschleuniger.
Wichtigste Punkte:
- Projektinterne Schätzungen sehen den Prozessor mit dem Codenamen Frozen v2 bei sechs- bis zehnfacher Token-Ausbeute pro Energieeinheit im Vergleich zu Googles neuesten Tensor Processing Units.
- Der Start in Googles Rechenzentren ist frühestens für 2028 angepeilt; offiziell bestätigt ist das Projekt bislang nicht.
- Die Alphabet-Aktie legte am Montag rund 3 % zu – einen Tag vor der Vorlage der Zahlen zum zweiten Quartal.
Frozen‑v2‑Chip verdrahtet Gemini direkt ins Silizium
Bekannt wurde das Vorhaben am Montag, als zwei mit den Arbeiten vertraute Personen in einem Bericht einen intern Frozen v2 genannten Prozessor beschrieben. Demnach trauen Projektmitarbeiter dem Chip zu, pro Leistungseinheit sechs- bis zehnmal so viele Tokens auszuliefern wie die jüngste Generation von Googles Tensor Processing Units. Der Rollout ist frühestens für 2028 vorgesehen, wobei noch offen ist, wie viel der Modellarchitektur letztlich fest in Hardware gegossen wird.
Google hat das Projekt weder bestätigt noch dementiert.
Eine Sprecherin erklärte, man forsche kontinuierlich an neuen Ideen und teste diese, doch nur ein Teil der Projekte finde am Ende den Weg in die Produktion.
Der Chip würde eine zusätzliche Produktlinie eröffnen, statt die Tensor‑Einheiten zu ersetzen, auf denen Gemini und viele Google‑Cloud‑Workloads heute laufen. Die Fertigungsvolumina dürften deutlich unter jenen der TPUs bleiben. Konzernintern wird die Entwicklung weiter als Explorationsprojekt gehandhabt; zahlreiche Designfragen sind noch ungeklärt.
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Gemini-Architektur tauscht Flexibilität gegen Effizienz
Konventionelle KI‑Beschleuniger laden ein Modell in den Speicher und schieben für jede Anfrage Daten hin und her – ein Verfahren, das viel Zeit und Energie kostet. Frozen v2 soll stattdessen den strukturellen Bauplan von Gemini direkt in die Schaltkreise einbetten und so sowohl Rechenaufwand als auch Datenbewegungen pro Antwort massiv reduzieren.
Die Gewichte des Modells – also die während des Trainings entstandenen Parameter – blieben weiterhin aktualisierbar.
Eine frühere Ausbaustufe des Projekts hätte diese Gewichte ebenfalls fest in die Hardware eingebrannt. Weil die Architektur selbst jedoch fixiert wird, kann der Chip künftige Gemini‑Versionen nur dann unterstützen, wenn Google deren Fundament weitgehend stabil hält.
Alphabet-Aktie legt vor Q2-Zahlen zu
Alphabet-Titel stiegen am Montag zeitweise um rund 3 % und notierten im Tagesverlauf nahe 356 US‑Dollar, bevor ein Teil der Gewinne am Folgetag wieder abbröckelte. Anleger werten den Bericht als möglichen Ansatz, eine Kapazitätsknappheit zu entschärfen, die so gravierend ist, dass Google Cloud zuletzt Aufträge externer Kunden ablehnen musste.
Der Konzern veröffentlicht seine Zahlen zum zweiten Quartal am Mittwoch nach US‑Börsenschluss. Analysten rechnen im Schnitt mit einem Gewinn von 2,95 US‑Dollar je Aktie bei Erlösen von rund 117 Milliarden US‑Dollar.
Alphabet hatte seine Investitionsprognose für 2026 bereits zu Jahresbeginn auf bis zu 190 Milliarden US‑Dollar angehoben. Im ersten Quartal stieg der Umsatz um 22 % auf 109,9 Milliarden US‑Dollar, getrieben von einem Cloud‑Wachstum von 63 %. Seitdem musste Google allerdings eine Verzögerung beim nächsten Gemini‑Pro‑Release hinnehmen, während chinesische KI‑Modelle inzwischen auf etwa 45 % der Token‑Nutzung in US‑Unternehmen kommen.
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