Google создаёт чип для ИИ специально под Gemini — инвесторы уже отреагировали

Google создает чип, предназначенный для одной задачи: запускать Gemini быстрее и дешевле.

Чип, имеющий кодовое название Frozen v2, был опубликован The Information в понедельник и дает Google потенциальный ответ на проблему, которую она не может решить достаточно быстро, просто тратя деньги: ей не хватает мощностей для обслуживания уже созданного спроса на ИИ.

В марте Google сообщил Meta, что не может обеспечить объем вычислительных мощностей Gemini, который Meta хотела приобрести. Meta пришлось поручить сотрудникам нормировать использование ИИ. Google, тратящий до 190 миллиардов долларов на инфраструктуру ИИ в этом году, отказывал клиентам, потому что у него не хватало серверов для их обслуживания.

Поэтому теперь он создает чип, предназначенный только для своих моделей ИИ.

Об этом новом чипе не так много информации, но по названию это не очередное обновление тензорных процессоров Google (TPU) — специализированных чипов, которые Google создает с 2015 года, обеспечивающих работу Gemini и облачных сервисов для сторонних разработчиков.

Эти тензорные чипы могут запускать любые модели ИИ, загруженные на них. Frozen v2 делает нечто иное. Согласно отчетам, он встраивает часть архитектуры Gemini — структурный план, определяющий, как модель направляет и обрабатывает информацию, — непосредственно в аппаратное обеспечение.

В машинном обучении «заморозка» означает постоянную фиксацию чего-либо. Здесь замораживается архитектура, а не веса модели (фактические знания, которые Gemini получает в ходе обучения, остаются обновляемыми). Встраивая этот план в схемы чипа, чип пропускает избыточные вычисления и прекращает передачу данных через память при каждом запросе. Инженеры прогнозируют улучшение в шесть-десять раз по количеству токенов — небольших фрагментов текста, составляющих каждый ответ ИИ, — генерируемых на ватт потребляемой электроэнергии.

Это разница между тем, когда Google обслуживает десять запросов по стоимости электроэнергии одного.

Если вы используете Gemini, Frozen v2 не изменит ваши ощущения от него. Но он изменит стоимость его работы — а более дешевый в эксплуатации Gemini будет лучше конкурировать с OpenAI, Anthropic и китайскими лабораториями, которые уже обеспечивают до 45% использования токенов ИИ американскими компаниями, в основном потому, что они работают на 60–90% дешевле. Возможно, у вас не будет более дешевого ИИ, но Google, скорее всего, станет более прибыльным.

Акции Alphabet выросли примерно на 3% в ходе торговой сессии понедельника на этой новости, достигнув внутридневного максимума в $356. Компания отчитывается о прибыли за второй квартал 2026 года в среду, 22 июля, и рост замедлился на сегодняшней сессии, поскольку инвесторы ждут последних результатов Google.

Это очередная попытка крупной ИИ-компании избавиться от чрезмерной зависимости от оборудования Nvidia для разработки своих продуктов. Nvidia контролирует примерно 85% рынка GPU для ИИ, и каждая крупная технологическая компания хочет выйти из этой зависимости.

Оборудование Nvidia изначально создавалось для видеоигр, а не для языковых моделей — оно работает, но с накладными расходами, которых лишены специализированные чипы. В масштабах Google разрыв в эффективности в 6–10 раз — это не абстракция. Это миллиарды долларов. Meta, Amazon, Microsoft и OpenAI имеют собственные программы по созданию специализированных чипов именно по этой причине.

Как сообщал Decrypt в марте, даже AWS, которая обязалась развернуть 1 миллион GPU Nvidia к 2027 году, одновременно строит собственные чипы, чтобы сократить эту долгосрочную зависимость.

Frozen v2 все еще находится на стадии исследования. Ключевые конструкторские решения не приняты, Google не подтвердил существование проекта, и чип не будет предлагаться внешним облачным клиентам — оборудование, жестко заточенное под одну модель, не может работать с чужой. По сообщениям, развертывание запланировано не ранее 2028 года.

Тем временем Google платит SpaceX 920 миллионов долларов в месяц за аренду 110 000 GPU Nvidia в дата-центрах xAI в качестве временного решения.