把模型直接焊进芯片里，让硅片替算法省下算力和数据传输——谷歌正沿着这条路，悄悄打磨一款代号Frozen v2 的新型服务器芯片。据多家媒体报道，这款芯片的目标是更高效地运行Gemini模型，报道称它将把Gemini的部分架构永久嵌入芯片之中，从而减少回答用户问题时所需的计算量与数据搬运量。谷歌工程师预计，与其最新一代通用AI芯片TPU（张量处理器）相比，Frozen芯片在单位功耗下可提供 6 至 10 倍的Token处理能力。
这款芯片的登场时间被定在 2028 年，但谷歌明确它不会取代通用型TPU，而是成为定制芯片产品线中更专一、更具针对性的专用分支。消息公布后，资本市场立刻给出了反应：谷歌A类股（GOOGL）美股早盘一度涨近3.7%，C类股（GOOG）盘中最高涨幅约3.9%。
面对媒体追问，谷歌在声明中回应称，公司团队持续研究并试验各类创新技术，旨在为用户和客户提供最佳性能与最高效率，并强调虽然并非所有项目都会进入量产，但这种严格的探索正是其全栈战略的核心组成部分。谷歌还表示，通过从底层协同设计硬件与软件，整个系统得以深度集成，并针对真实工作负载高度优化。不过谷歌眼下把Frozen v2 定位为一次试验性项目，暂无像TPU那样大规模生产的计划。
分析人士认为，这个项目的背后，是谷歌内部日益吃紧的算力困境。此前算力不足不仅加剧了内部资源争夺，据称还一度迫使谷歌云拒绝部分外部客户业务。就在上月，谷歌还同意每月向SpaceX支付近 10 亿美元，以填补算力缺口、兑现对企业客户的算力承诺。Frozen v2 显然是为缓解这道缺口而落子的一步。
把架构固化进芯片，代价是灵活性的收缩。报道指出，只有当谷歌未来的Gemini模型继续沿用相同底层架构时，这款芯片才能兼容后续版本——一旦模型底层大改，烙进去的那部分设计便可能失效。而比芯片更紧迫的，是谷歌AI业务当下正面临的连环挑战：有消息称下一代Gemini Pro的发布时间已经推迟，同时多名资深AI研究人员流向了竞争对手。当专用芯片还在 2028 年的路线图里，谷歌要先稳住的是眼下的模型节奏与人才防线。
