Google 祕密 AI 晶片「鎖進」Gemini 架構 效能目標飆升 10 倍

Google 祕密 AI 晶片「鎖進」Gemini 架構 效能目標飆升 10 倍

Google 正悄悄打造一款伺服器晶片,準備把旗下 Gemini 模型 的部分架構「直接刻進」矽晶片中,目標是把每瓦特可處理的 Token 效能拉高 6 到 10 倍。

重點整理

  • 內部代號「Frozen v2」的新處理器,工程團隊估算其每單位耗電可提供的 Token 數,將是 Google 最新版 Tensor Processing Unit(TPU)的 6 至 10 倍。
  • 最快上線時間鎖定 2028 年,Google 尚未對外證實此專案存在。
  • Alphabet 股價在週一先漲約 3%,隔日公司即將公布第二季財報。

Frozen v2:把 Gemini 架構「寫死」在晶片上

相關消息於週一曝光,兩名熟悉內情的人士透露,Google 內部正開發一款名為 Frozen v2 的處理器。專案工程師估計,該晶片每單位功耗能處理的 Token 數,將比最新一代 Google TPU 高出 6 至 10 倍。部署時點暫定最快 2028 年,不過團隊仍在評估,要把多少比例的模型設計「搬進」硬體中。

Google 對於專案是否存在,採取不確認也不否認的態度。

一名發言人表示,公司各團隊持續進行各種研究與實驗,但並非每一項構想都會走到量產階段。

這顆新晶片將會是獨立產品線,而非取代現有負責 Gemini 與 Google Cloud 工作負載的 TPU。預估 Frozen v2 的出貨規模,將遠低於 TPU。Alphabet 目前仍把這項研發視為「探索性」專案,多項關鍵設計尚未定案。

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Gemini 專用架構:以犧牲彈性換取極致能效

一般 AI 加速器的作業方式,是先把模型載入記憶體,再不斷在晶片與記憶體之間搬移資料,回應每一則請求,這同時耗電又耗時。Frozen v2 設計理念不同,它會把 Gemini 的結構藍圖直接寫進電路,藉此減少推論時所需的計算量與資料搬移。

模型在訓練後產生的權重數值仍可更新調整。

該專案早期版本一度考慮直接把權重也燒錄到硬體中。不過,由於晶片的架構一旦固定,未來若要支援新一代 Gemini,就必須維持相同的基礎設計,讓晶片仍有相容空間。

Q2 財報前夕 Alphabet 股價先漲

Alphabet 股價週一曾一度上漲約 3%,盤中高見 356 美元附近,隨後漲幅於次一交易日回吐。投資人將這則報導解讀為緩解 Google 雲端算力吃緊的部分解方——目前 Google Cloud 因資源有限,已不得不婉拒部分外部客戶。

Alphabet 將於美股週三盤後公布第二季財報,市場分析師預估,每股盈餘約 2.95 美元、營收接近 1,170 億美元。

Alphabet 今年稍早把 2026 年資本支出預估,上調至最高 1,900 億美元;第一季營收則在雲端業務成長 63% 的帶動下,年增 22% 至 1,099 億美元。其後,Google 面臨下一版 Gemini Pro 上線延宕,同時來自中國陣營的模型,已占美國企業 Token 使用量約 45%。

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