北京
新智元報道
一覺醒來，谷歌突然就掏出了一張王炸！
據The Information獨家爆料，谷歌正在研發一款代號「Frozen v2」的神秘服務器芯片——把Gemini模型的部分底層架構，永久蝕刻進硅片。
不是跑在芯片上，是長在芯片里。
參與項目的谷歌員工預計，按每瓦特能處理的Token數量算，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股價周一應聲上漲3.7%，一掃前幾周的陰霾。
「凍結」一個模型
Frozen這個名字，就是字面意思：把模型「凍」進硅片。
這事有多激進？不管是英偉達GPU還是谷歌TPU，本質上都是通用芯片——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，不停地搬運數據，反復查詢該往哪走、該怎么算。
就像一個什么菜都能做的后廚，每做一道菜都得現翻菜譜、現找工具、現調火候。效率可想而知。
Frozen v2則只為Gemini一個模型而生。
它把針對Gemini的關鍵決策路徑直接內建進電路——芯片不用再「想」該怎么走，因為路已經澆鑄在硅片里了。
要走的步驟更少，要搬的數據更少，要做的決策更少。相當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，都變成實打實的能效。
其實，這個想法早有前身。最初的Frozen芯片由Google DeepMind首席科學家Jeff Dean主導，思路更離譜：直接把模型權重燒進芯片。
權重是什么？就是決定模型怎么回答問題的那套核心參數。
但那個方案被擱置了——一旦權重燒死，芯片就只能服務某個特定版本的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：不燒權重，只固化架構。底層的計算藍圖刻死，但權重還能更新。
這意味著只要Gemini的架構不大改，芯片就能一直用，新版本的參數照樣灌得進去。
不過，谷歌仍在內部權衡，到底把多少東西鎖進硅片——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。
算力短缺已經在谷歌內部引發激烈矛盾，Google Cloud被迫開始拒絕外部客戶的訂單——在商業公司里，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軍備競賽已經瘋狂到什么地步。
谷歌并不孤獨。
全行業都在往推理芯片上瘋狂押注：SambaNova、d-Matrix這樣的初創公司在做，OpenAI、微軟也在做，亞馬遜有Trainium和Inferentia，微軟有Maia。
英偉達自己都坐不住了——去年12月豪擲200億美元，拿下推理芯片公司Groq的技術授權。
所有人的目標只有一個：把每一瓦電，榨出更多Token。
而「把模型硬連線進芯片」這條路，此前只有加拿大初創公司Taalas在走——它已從Quiet Capital、富達等投資方融資超2億美元。
現在，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。
只有后續世代的Gemini仍沿用芯片設計時的同一底層架構，Frozen v2才能繼續工作。
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，從純文本到多模態原生，從密集推理到稀疏激活——模型架構的迭代速度，堪比手機行業最瘋狂的年代。
谷歌自己也清楚這個風險。所以Frozen v2不會做到TPU的產量規模，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，數據中心省下來的電費和機柜都是純利潤；賭錯了，就當交學費，教工程師學會怎么造更專用的芯片，為下一代積累經驗。
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不達標而三度延期。
模型側腹背受敵的谷歌，突然把更多籌碼推向了自己最深的那條護城河——芯片。
從當年自研TPU減少對英偉達的依賴，到今天把模型直接焊死進硅片，谷歌走的是同一條路的更深處：軟硬件協同的盡頭，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
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