谷歌密謀「焊死」Gemini！神秘芯片曝光，能效碾壓TPU十倍

新智元報道

一覺醒來，谷歌突然就掏出了一張王炸！

據(jù)The Information獨家爆料，谷歌正在研發(fā)一款代號「Frozen v2」的神秘服務(wù)器芯片——把Gemini模型的部分底層架構(gòu)，永久蝕刻進(jìn)硅片。

不是跑在芯片上，是長在芯片里。

參與項目的谷歌員工預(yù)計，按每瓦特能處理的Token數(shù)量算，這款芯片將比谷歌最新一代TPU高效6到10倍。部署時間，最快2028年。

消息一出，Alphabet股價周一應(yīng)聲上漲3.7%，一掃前幾周的陰霾。

「凍結(jié)」一個模型

Frozen這個名字，就是字面意思：把模型「凍」進(jìn)硅片。

這事有多激進(jìn)？不管是英偉達(dá)GPU還是谷歌TPU，本質(zhì)上都是通用芯片——什么模型都能跑。

這聽起來很靈活，但代價也很大：芯片在運行時必須做海量的實時決策，不停地搬運數(shù)據(jù)，反復(fù)查詢該往哪走、該怎么算。

就像一個什么菜都能做的后廚，每做一道菜都得現(xiàn)翻菜譜、現(xiàn)找工具、現(xiàn)調(diào)火候。效率可想而知。

Frozen v2則只為Gemini一個模型而生。

它把針對Gemini的關(guān)鍵決策路徑直接內(nèi)建進(jìn)電路——芯片不用再「想」該怎么走，因為路已經(jīng)澆鑄在硅片里了。

要走的步驟更少，要搬的數(shù)據(jù)更少，要做的決策更少。相當(dāng)于給一道菜專門砌了一個灶臺，灶眼大小、鍋具位置、火候檔位，全部量身定制。

省下來的每一步冗余，都變成實打?qū)嵉哪苄А?/p>

其實，這個想法早有前身。最初的Frozen芯片由Google DeepMind首席科學(xué)家Jeff Dean主導(dǎo)，思路更離譜：直接把模型權(quán)重?zé)M(jìn)芯片。

權(quán)重是什么？就是決定模型怎么回答問題的那套核心參數(shù)。

但那個方案被擱置了——一旦權(quán)重?zé)?，芯片就只能服?wù)某個特定版本的Gemini，模型一更新，芯片就報廢，生命周期短得離譜。

Frozen v2是折中版：不燒權(quán)重，只固化架構(gòu)。底層的計算藍(lán)圖刻死，但權(quán)重還能更新。

這意味著只要Gemini的架構(gòu)不大改，芯片就能一直用，新版本的參數(shù)照樣灌得進(jìn)去。

不過，谷歌仍在內(nèi)部權(quán)衡，到底把多少東西鎖進(jìn)硅片——鎖得越多，效率越高，但靈活性也越差。這個分寸，就是整個項目最關(guān)鍵的工程判斷。

算力荒，逼出來的

谷歌為什么要下這步險棋？

答案很簡單，也很殘酷：算力真的不夠用了。

不是「有點緊張」那種不夠用，是「送上門的錢都不賺了」那種不夠用。

算力短缺已經(jīng)在谷歌內(nèi)部引發(fā)激烈矛盾，Google Cloud被迫開始拒絕外部客戶的訂單——在商業(yè)公司里，這幾乎是最極端的信號。

6月，谷歌簽下了一紙合同：每月向SpaceX支付9.2億美元，租用11萬張英偉達(dá)GPU的算力，合同一直簽到2029年。

一家全球最大的云計算公司，居然要向一家火箭公司租算力——光是這個畫面，就足以說明AI軍備競賽已經(jīng)瘋狂到什么地步。

谷歌并不孤獨。

全行業(yè)都在往推理芯片上瘋狂押注：SambaNova、d-Matrix這樣的初創(chuàng)公司在做，OpenAI、微軟也在做，亞馬遜有Trainium和Inferentia，微軟有Maia。

英偉達(dá)自己都坐不住了——去年12月豪擲200億美元，拿下推理芯片公司Groq的技術(shù)授權(quán)。

所有人的目標(biāo)只有一個：把每一瓦電，榨出更多Token。

而「把模型硬連線進(jìn)芯片」這條路，此前只有加拿大初創(chuàng)公司Taalas在走——它已從Quiet Capital、富達(dá)等投資方融資超2億美元。

現(xiàn)在，谷歌親自下場了。

一場豪賭

但十倍能效，不是白拿的。代價是兩個字：僵化。

只有后續(xù)世代的Gemini仍沿用芯片設(shè)計時的同一底層架構(gòu)，F(xiàn)rozen v2才能繼續(xù)工作。

換句話說，谷歌是在賭——賭自己未來幾年不需要大改Gemini的造法。

從純Transformer到MoE混合專家，從純文本到多模態(tài)原生，從密集推理到稀疏激活——模型架構(gòu)的迭代速度，堪比手機行業(yè)最瘋狂的年代。

谷歌自己也清楚這個風(fēng)險。所以Frozen v2不會做到TPU的產(chǎn)量規(guī)模，更像一次有限度的試驗：賭對了，就是印鈔機，每瓦電多榨幾倍Token，數(shù)據(jù)中心省下來的電費和機柜都是純利潤；賭錯了，就當(dāng)交學(xué)費，教工程師學(xué)會怎么造更專用的芯片，為下一代積累經(jīng)驗。

值得玩味的是時機。就在上周，彭博爆出Gemini 3.5 Pro因編程能力等多項指標(biāo)不達(dá)標(biāo)而三度延期。

模型側(cè)腹背受敵的谷歌，突然把更多籌碼推向了自己最深的那條護(hù)城河——芯片。

從當(dāng)年自研TPU減少對英偉達(dá)的依賴，到今天把模型直接焊死進(jìn)硅片，谷歌走的是同一條路的更深處：軟硬件協(xié)同的盡頭，是軟硬件合體。

AI的競爭開始拼物理。

參考資料：

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

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

編輯：所羅門