新智元报道

一醒觉来，
，，，，，谷歌突然就掏出了一张王炸！

据The Information独家爆料，
，，，，，谷歌正在研发一款代号「Frozen v2」的神秘服务器芯片——把Gemini模子的部分底层架构，
，，，，，永世蚀刻进硅片。。
。

不是跑在芯片上，
，，，，，是长在芯片里。。
。

加入项目的谷歌员工预计，
，，，，，按每瓦特能处理的Token数目算，
，，，，，这款芯片将比谷歌最新一代TPU高效6到10倍。。
。安排时间，
，，，，，最快2028年。。
。

新闻一出，
，，，，，Alphabet股价周一应声上涨3.7%，
，，，，，一扫前几周的阴霾。。
。

「冻结」一个模子

Frozen这个名字，
，，，，，就是字面意思：把模子「冻」进硅片。。
。

这事有多激进？？不管是英伟达GPU照旧谷歌TPU，
，，，，，实质上都是通用芯片——什么模子都能跑。。
。

这听起来很无邪，
，，，，，但价钱也很大：芯片在运行时必需做海量的实时决议，
，，，，，一直地搬运数据，
，，，，，重复盘问该往哪走、该怎么算。。
。

就像一个什么菜都能做的后厨，
，，，，，每做一道菜都得现翻菜谱、现找工具、现调火候。。
。效率可想而知。。
。

Frozen v2则只为Gemini一个模子而生。。
。

它把针对Gemini的要害决议路径直接内建进电路——芯片不必再「想」该怎么走，
，，，，，由于路已经浇铸在硅片里了。。
。

要走的方法更少，
，，，，，要搬的数据更少，
，，，，，要做的决议更少。。
。相当于给一道菜专门砌了一个灶台，
，，，，，灶眼巨细、锅具位置、火候档位，
，，，，，所有量身定制。。
。

省下来的每一步冗余，
，，，，，都酿成实打实的能效。。
。

着实，
，，，，，这个想法早有前身。。
。最初的Frozen芯片由Google DeepMind首席科学家Jeff Dean主导，
，，，，，思绪更离谱：直接把模子权重烧进芯片。。
。

权重是什么？？就是决议模子怎么回覆问题的那套焦点参数。。
。

但谁人方案被弃捐了——一旦权重烧死，
，，，，，芯片就只能服务某个特定版本的Gemini，
，，，，，模子一更新，
，，，，，芯片就报废，
，，，，，生命周期短得离谱。。
。

Frozen v2是折中版：不烧权重，
，，，，，只固化架构。。
。底层的盘算蓝图刻死，
，，，，，但权重还能更新。。
。

这意味着只要Gemini的架构不大改，
，，，，，芯片就能一直用，
，，，，，新版本的参数照样灌得进去。。
。

不过，
，，，，，谷歌仍在内部权衡，
，，，，，究竟把几多工具锁进硅片——锁得越多，
，，，，，效率越高，
，，，，，但无邪性也越差。。
。这个分寸，
，，，，，就是整个项目最要害的工程判断。。
。

算力荒，
，，，，，逼出来的

谷歌为什么要下这步险棋？？

谜底很简朴，
，，，，，也很残酷：算力真的不敷用了。。
。

不是「有点主要」那种不敷用，
，，，，，是「送上门的钱都不赚了」那种不敷用。。
。

算力欠缺已经在谷歌内部引发强烈矛盾，
，，，，，Google Cloud被迫最先拒绝外部客户的订单——在商业公司里，
，，，，，这险些是最极端的信号。。
。

6月，
，，，，，谷歌签下了一纸条约：每月向SpaceX支付9.2亿美元，
，，，，，租用11万张英伟达GPU的算力，
，，，，，条约一直签到2029年。。
。

一家全球最大的云盘算公司，
，，，，，居然要向一家火箭公司租算力——光是这个画面，
，，，，，就足以说明AI军备竞赛已经疯狂到什么田地。。
。

谷歌并不孤苦。。
。

全行业都在往推理芯片上疯狂押注：SambaNova、d-Matrix这样的首创公司在做，
，，，，，OpenAI、微软也在做，
，，，，，亚马逊有Trainium和Inferentia，
，，，，，微软有Maia。。
。

英伟达自己都坐不住了——去年12月豪掷200亿美元，
，，，，，拿下推理芯片公司Groq的手艺授权。。
。

所有人的目的只有一个：把每一瓦电，
，，，，，榨出更多Token。。
。

而「把模子硬连线进芯片」这条路，
，，，，，此前只有加拿大首创公司Taalas在走——它已从Quiet Capital、富达等投资方融资超2亿美元。。
。

现在，
，，，，，谷歌亲自下场了。。
。

一场豪赌

但十倍能效，
，，，，，不是白拿的。。
。价钱是两个字：僵化。。
。

只有后续世代的Gemini仍沿用芯片设计时的统一底层架构，
，，，，，Frozen v2才华继续事情。。
。

换句话说，
，，，，，谷歌是在赌——赌自己未来几年不需要大改Gemini的造法。。
。

从纯Transformer到MoE混淆专家，
，，，，，从纯文本到多模态原生，
，，，，，从麋集推理到希罕激活——模子架构的迭代速率，
，，，，，堪比手机行业最疯狂的年月。。
。

谷歌自己也清晰这个风险。。
。以是Frozen v2不会做到TPU的产量规模，
，，，，，更像一次有限度的试验：赌对了，
，，，，，就是印钞机，
，，，，，每瓦电多榨几倍Token，
，，，，，数据中心省下来的电费和机柜都是纯利润；；；；赌错了，
，，，，，就当交学费，
，，，，，教工程师学会怎么造更专用的芯片，
，，，，，为下一代积累履历。。
。

值得玩味的是时机。。
。就在上周，
，，，，，彭博爆出Gemini 3.5 Pro因编程能力等多项指标不达标而三度延期。。
。

模子侧腹背受敌的谷歌，
，，，，，突然把更多筹码推向了自己最深的那条护城河——芯片。。
。

从昔时自研TPU镌汰对英伟达的依赖，
，，，，，到今天把模子直接焊死进硅片，
，，，，，谷歌走的是统一条路的更深处：软硬件协同的止境，
，，，，，是软硬件合体。。
。

AI的竞争最先拼物理。。
。

参考资料：

https://x.com/kimmonismus/status/2079193746944790666?s=20

https://castlecrypto.gg/news/alphabet-shares-rise-following-reports-of-ultra-efficient-ai-chip/

编辑：所罗门