谷歌開發Frozen V2芯片服務Gemini模型
據The Information報道，谷歌正在開發「Frozen V2」芯片，以更高效地服務其Gemini人工智能模型。
新Frozen芯片預計效率比現有TPU高出6到10倍，谷歌計劃最早於2028年部署該芯片。
AI算力資本持續向自研芯片傾斜，谷歌作爲大模型運營商成爲高效硬件買方，外部GPU供應商承壓，而Frozen V2的效率提升將降低Gemini訓練與推理成本，強化谷歌在AI基礎設施的長期競爭力。
來源：公開信息
ABAB AI 解讀
谷歌此前已推出多代TPU芯片用於支持自家AI模型訓練與推理，此次Frozen V2開發延續其通過垂直整合硬件降低對外部供應商依賴的歷史路徑。
資本路徑上，谷歌將研發資源集中於新一代高效芯片，目標以6-10倍效率提升服務Gemini模型，動機在於控制AI基礎設施長期成本並優化能源消耗，形成硬件-軟件閉環優勢。
類似亞馬遜自研Inferentia/Tranium芯片或微軟與OpenAI合作定製硬件的策略，谷歌當前處於AI芯片從通用TPU向模型特定優化轉型階段。
結構判斷 本質屬於技術替代與產業鏈重構：Frozen V2通過大幅效率提升替代部分通用GPU在Gemini推理中的角色，重構AI算力供應鏈，機制上源於大模型規模擴張帶來的能耗與成本壓力，推動 hyperscaler 資本向定製芯片集中。
ABAB News · 認知定律
自研芯片效率翻倍，外部依賴減半。
算力成本最終由硬件垂直整合決定。
模型越大，定製芯片必要性越強。