**グーグル（Google）**が、自社大規模言語モデルGeminiの一部アーキテクチャをシリコンに直接組み込んだサーバー向けAIチップを開発しているもようだ。消費電力1ワット当たりで処理できるトークン数を、現行比6～10倍に引き上げることを狙う。
主なポイント
- 社内名「Frozen v2」とされる新プロセッサは、最新世代のTensor Processing Unit（TPU）と比べ、電力当たりトークン処理能力を6～10倍に高め得るとエンジニアが試算。
- 導入時期は早ければ2028年とされるが、グーグルは計画自体を公表していない。
- アルファベット株は月曜日に約3％上昇し、第2四半期決算発表（火曜日の米市場終了後）を前に買いが先行した。
「Frozen v2」―Geminiをシリコンに焼き込む専用チップ
この取り組みは月曜日、計画に直接関与する2人の関係者が社内名「Frozen v2」と呼ばれるプロセッサを証言したことで明るみに出た。プロジェクトのエンジニアによれば、Frozen v2は最新世代のグーグル製TPUと比較して、単位電力当たりのトークン処理量を6～10倍に引き上げられる可能性があるという。導入は早ければ2028年が視野に入るが、チップ上にどこまでモデル構造を載せるかといった設計はなお検討段階だ。
グーグルはこのプロジェクトの存在について、肯定も否定もしていない。
広報担当者は、同社チームは常に新たなアイデアの研究・実験を行っており、その全てが実際の製品化に至るわけではないとコメントした。
今回のチップは、GeminiやGoogle Cloudのワークロードを支える既存TPUを置き換えるのではなく、新たな製品ラインとして並行して展開される想定だ。量産規模はTPUには届かない見通しで、同社は現時点であくまで探索的プロジェクトとして扱っており、設計面でも複数の論点が残されている。
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汎用性より電力効率を優先するGemini専用アーキテクチャ
従来型のAIアクセラレーターは、モデル全体をメモリに読み込み、推論のたびにメモリとプロセッサ間でデータを往復させる。この方式は柔軟性が高い一方で、電力と時間の両面でコストがかさむ。
Frozen v2では、Geminiの構造的な「設計図」をあらかじめ回路に固定実装することで、各レスポンスごとに必要となる計算とデータ移動を大幅に削減しようとしている。
学習によって得られた数値パラメータである「重み」は、引き続き更新可能な設計となる見通しだ。
計画の初期案では、この重み自体もハードウェアに焼き付ける構想もあったという。ただしアーキテクチャを固定する以上、後続のGeminiシリーズをサポートできるのは、グーグルが基盤となる構造を維持する場合に限られる。
決算前に動くアルファベット株
**アルファベット（Alphabet）**株は月曜日に約3％上昇し、取引時間中には一時356ドル近辺まで買われた。その後、翌セッションでは上げ幅を削ったものの、投資家は報道を、Google Cloudが逼迫したキャパシティ（処理能力）から一部の外部案件を断るほどの状況にあるなかでの、供給力強化の一手と受け止めた格好だ。
同社は水曜日の米市場終了後に第2四半期決算を発表する予定で、アナリストは1株当たり利益（EPS）2.95ドル、売上高1,170億ドル前後を見込む。
アルファベットは今年初め、2026年の設備投資見通しを最大1,900億ドルまで上方修正しており、第1四半期の売上高はクラウド事業が63％増と急拡大したことから、前年同期比22％増の1,099億ドルに達した。その一方で、次期Gemini Proのリリースは遅延しており、米企業のトークン利用の約45％を中国勢のモデルが占めるまでに競争環境は激化している。