谷歌被曝要把Gemini“写进”芯片？推理能效最高提升10倍

智东西 编译 | 茄子 编辑 | 程茜 智东西7月21日消息，昨日，The Information援引知情人士消息报道，谷歌正在研发一款面向 Gemini 模型的新型AI服务器 芯片Frozen v2 。该芯片计划将Gemini模型部分架构直接集成到芯片中，通过减少运行过程中的计算决策和数据搬运， 提升AI推理效率 。 知情人士透露，谷歌工程师预估，按照单位功耗能够输出的Token数量计算，Frozen v2的效率可能达到谷歌最新自研AI芯片的 6至10倍 。 这款芯片在谷歌内部被非正式地称为“Frozen v2”。知情人士称，谷歌希望借此缓解严重的AI算力短缺问题。算力紧张已经在谷歌内部引发矛盾，还迫使谷歌云拒绝部分外部客户的订单。 知情人士还透露，谷歌最快可能于2028年部署这款芯片，但该公司目前仍在确定Frozen v2的主要功能、各部分的协同方式，以及究竟要将多少模型信息固化在芯片中。 The Information还提到，Frozen v2并非谷歌首次探索模型专用芯片。此前，谷歌DeepMind首席科学家杰夫·迪恩（Jeff Dean）曾计划将模型权重直接固化到芯片中，但由于该方案的芯片只能适配特定版本模型、生命周期过短，最终被搁置。 一、把Gemini部分逻辑写入芯片，减少芯片数据搬运 当前主流AI芯片大多强调通用性和可编程能力，如英伟达GPU能够支持多种AI模型和计算任务。这类芯片需要支持多种不同AI模型，因此在运行过程中需要根据模型需求完成大量计算调度和决策。谷歌TPU也类似，虽然它针对AI进行了优化，但也需要兼顾不同模型运行需求。 而Frozen v2采用了不