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谷歌押注人工智能的硬件优化。该公司宣布开发专用芯片Frozen v2，这将成为其AI基础设施演进的重要一步。主要创新在于将Gemini神经网络架构的关键元素直接集成到处理器的硅基板中。

这种方法能够大幅减少处理请求时的计算量和数据移动。芯片无需在内存与计算单元之间频繁传输信息，而是直接在"原地"执行部分操作，从而显著加速推理过程并降低能耗。据谷歌工程师估算，与公司现有的AI加速器相比，Frozen v2每单位能耗可处理的token数量将提升六到十倍。

需要明确的是：Frozen v2并非取代张量处理器（TPU）系列，而是对其进行补充。该项目定位为解决计算能力严重短缺的方案——据悉，由于算力不足，谷歌云不得不拒绝部分外部客户合同。不过，该芯片只有在保持模型基础架构不变的前提下，才能与未来版本的Gemini配合使用。目前谷歌将Frozen v2视为实验性项目，并未计划进行与TPU相当的大规模生产。预计投入运营的时间定在2028年。

在这些消息影响下，Alphabet（GOOG）股价于7月20日上涨1.5%，反映出市场对公司长期战略的积极反应。

但值得注意的是，谷歌的AI方向正经历艰难时期。下一代Gemini 3.5 Pro的发布被推迟，公司还失去了四位转投竞争对手Anthropic和OpenAI的核心研究人员。此外，中国模型已占据美国公司高达46%的token份额，这带来了额外压力。

专家观点：Frozen v2并非普通芯片，而是谷歌试图像苹果的Neural Engine或特斯拉的Dojo那样，实现"软硬一体"闭环的尝试。如果项目成功，谷歌将在推理效率方面获得独特的竞争优势。但2028年对于快速变化的AI市场而言过于遥远。届时Gemini架构可能发生根本性变革，专为其设计的芯片或将面临尚未问世就已过时的风险。