Alphabet делает серверный чип Frozen v2. Он должен заметно удешевить работу Gemini и других моделей компании. По данным The Information, новый ускоритель может сделать инференс в 6—10 раз эффективнее нынешних решений Google, если считать по числу токенов на единицу энергии. Появление чипа ждут к 2028 году.
Здесь речь не о тренировке модели, а о том, что происходит после неё, когда пользователи уже задают запросы. Именно на этот этап уходит львиная доля ресурсов: сервис растёт, и вместе с ним растут счета за электричество, нагрузка на охлаждение и требования к дата-центрам. Для Google тема болезненная. Компания уже упиралась в нехватку мощностей и даже приостанавливала подключение части корпоративных клиентов к Google Cloud.
Frozen v2, судя по утечке, строится на очень тесной связке железа и софта. Часть архитектуры Gemini буквально «вшивают» в сам чип, чтобы убрать лишние вычисления и сократить пересылку данных между серверами. Для генеративного ИИ это одна из самых дорогих точек всей цепочки. Меньше лишних перемещений данных — ниже энергопотребление и тепловая нагрузка.
И тут проект выглядит не только как инженерная работа, но и как попытка вернуть контроль над экономикой ИИ. Google уже использует собственные TPU и давно старается снизить зависимость от Nvidia, чьи ускорители остаются базовым выбором для большинства облачных клиентов. У Meta* и Microsoft похожая логика: обе компании тоже вкладываются в собственные чипы, чтобы не сидеть целиком на дефицитных и дорогих GPU сторонних производителей.
К собственному железу Google идёт не первый год. Компания давно развивает TPU, использует их в облаке и для внутренних задач, а теперь, похоже, хочет сделать следующий шаг и ещё сильнее заточить чип под конкретную модель. Для рынка это уже знакомая траектория: облачные и ИИ-компании всё чаще уходят от универсальных ускорителей к специализированным, чтобы выжимать больше из каждого ватта.
Есть и вполне приземлённая причина. Alphabet уже предупреждала инвесторов о росте капитальных расходов: в 2026 году они запланированы на уровне 180—190 млрд долларов. На таком фоне даже небольшое улучшение энергоэффективности помогает не только в технике, но и в отчётности. Чем дешевле обходится один запрос к Gemini, тем легче объяснить масштабные вложения в ИИ-инфраструктуру.
При этом Google приходится догонять рынок, где собственные чипы уже стали обычным делом. Amazon развивает Trainium и Inferentia, Microsoft делает ставку на Maia, а Meta* инвестирует в MTIA. Nvidia всё ещё продаёт самые универсальные и востребованные ускорители, но именно поэтому крупные заказчики и пытаются снять часть нагрузки со стороннего поставщика. У Google здесь ещё один мотив: чем ближе железо к Gemini, тем меньше потерь на адаптацию общих решений под конкретную модель.
представитель Google, TechCrunch«Совместное проектирование железа и софта с нуля — ключ к максимальной производительности системы», — сказал представитель Google в комментарии TechCrunch.
Для инвесторов утечка тоже не прошла мимо. После публикации информации акции Alphabet выросли на 3%. Это показывает, насколько рынок ждёт от компании не только рекламной выручки, но и более экономной ИИ-модели бизнеса. Если Frozen v2 действительно приблизится к заявленному уровню эффективности, у Google появится ещё один аргумент в разговоре о том, во что на самом деле обходится гонка за генеративным ИИ. Понятнее это станет ближе к 2028 году, когда проекту придётся выйти из планов в реальное железо.
* Принадлежит компании Meta, она признана экстремистской организацией в РФ и её деятельность запрещена.