金华家具封边胶价格 谷歌密谋「焊死」Gemini，秘芯片曝光，能碾压TPU十倍

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觉醒来，谷歌突然就掏出了张炸！

据 The Information 爆料，谷歌正在研发款代号「Frozen v2」的秘服务器芯片——把 Gemini 模型的部分底层架构，蚀刻进硅片。

不是跑在芯片上，是长在芯片里。

参与项目的谷歌员工预计，按每瓦特能处理的 Token 数量，这款芯片将比谷歌新代 TPU 6 到 10 倍。部署时间，快 2028 年。

消息出，Alphabet 股价周应声上涨 3.7，扫前几周的阴霾。

「冻结」个模型

Frozen 这个名字，就是字面意思：把模型「冻」进硅片。

这事有多激进？不管是英伟达 GPU 还是谷歌 TPU，本质上都是通用芯片——什么模型都能跑。

这听起来很灵活，但代价也很大：芯片在运行时须做海量的实时决策，不停地搬运数据，反复查询该往哪走、该怎么。

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

Frozen v2 则只为 Gemini 个模型而生。

它把针对 Gemini 的关键决策路径直接内建进电路——芯片不用再「想」该怎么走，因为路已经浇铸在硅片里了。

要走的步骤少，要搬的数据少，要做的决策少。相当于给道菜门砌了个灶台，灶眼大小、锅具位置、火候档位，全部量身定制。

省下来的每步冗余，都变成实实的能。

其实，这个想法早有前身。初的 Frozen 芯片由 Google DeepMind 席科学 Jeff Dean 主，思路离谱：直接把模型权重进芯片。

权重是什么？就是决定模型怎么回答问题的那套核心参数。

但那个案被搁置了——旦权重死，芯片就只能服务某个特定版本的 Gemini，模型新，芯片就报废，生命周期短得离谱。

Frozen v2 是折中版：不权重，只固化架构。底层的计蓝图刻死，但权重还能新。

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

不过，谷歌仍在内部权衡，到底把多少东西锁进硅片——锁得越多，率越，但灵活也越差。这个分寸，就是整个项目关键的工程判断。

力荒，逼出来的

谷歌为什么要下这步险棋？

答案很简单，也很残酷：力真的不够用了。

不是「有点紧张」那种不够用，泡沫板橡塑板专用胶是「送上门的钱都不赚了」那种不够用。

力短缺已经在谷歌内部引发激烈矛盾，Google Cloud 被迫开始拒外部客户的订单——在商业公司里，这几乎是端的信号。

6 月，谷歌签下了纸同：每月向 SpaceX 支付 9.2 亿美元，租用 11 万张英伟达 GPU 的力，同直签到 2029 年。

全球大的云计公司，居然要向火箭公司租力——光是这个画面，就足以说明 AI 军备竞赛已经狂到什么地步。

谷歌并不孤。

全行业都在往理芯片上狂押注：SambaNova、d-Matrix 这样的初创公司在做，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，拿下理芯片公司 Groq 的技术授权。

所有人的目标只有个：把每瓦电，榨出多 Token。

而「把模型硬连线进芯片」这条路，此前只有加拿大初创公司 Taalas 在走——它已从 Quiet Capital、富达等投资融资 2 亿美元。

现在，谷歌亲自下场了。

场豪赌

但十倍能，不是白拿的。代价是两个字：僵化。

只有后续世代的 Gemini 仍沿用芯片设计时的同底层架构，Frozen v2 才能继续工作。

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，从纯文本到多模态原生，从密集理到稀疏激活——模型架构的迭代速度，堪比手机行业狂的年代。

谷歌自己也清楚这个风险。所以 Frozen v2 不会做到 TPU 的产量规模，像次有限度的试验：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用的芯片，为下代积累经验。

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。

模型侧腹背受敌的谷歌，突然把多筹码向了自己的那条护城河——芯片。

从当年自研 TPU 减少对英伟达的依赖，到今天把模型直接焊死进硅片，谷歌走的是同条路的处：软硬件协同的尽头，是软硬件体。

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