Google造顯卡，先把Gemini焊進芯片裏

Google要自己造顯卡了。

大廠自己造AI硬件其實並不是什麼新鮮事，但這次 Google 打算在新硬件中把 Gemini 的部分架構直接寫進芯片——儘管他們的 Gemini3.5 目前還在難產階段。

這顆芯片代號Frozen v2。

據現有消息，Google 計劃2028年將它部署進數據中心，專門跑 Gemini 推理，目標很猛，每單位功耗產出的AI token可達最新TPU的6到10倍。

消息一出，Alphabet（Google母公司）股價又高了一截。

這裏先插一句，嚴格來講，Frozen v2不能叫顯卡，它是AI推理定製芯片，顯卡原本管圖形渲染，現代GPU又擅長並行矩陣運算，AI剛好用得上。久而久之，大家看見能跑模型的卡就想叫顯卡，反正都是機房裏發燙的大磚頭，先叫了再說。

回到 Frozen v2。

現在的GPU像一個什麼菜都會做的廚房，靈活，貴，而且每道菜都得不停搬食材。Frozen v2 想做的，是按 Gemini 的菜單重新砌一間廚房，連竈臺、刀法和上菜路線都提前固定好，計算變少了，數據也不用來回跑，速度和功耗自然就好看了。

這個思路和我們之前聊過的 TAALAS 很像，只不過 TAALAS 更激進，把模型架構、參數和權重都往硅片裏塞，Frozen v2 目前披露的方案沒那麼極端，但兩者都在賭一件事，用通用性換效率。

聊到這裏，我突然想起福特流水線。工業時代的極致效率，往往來自把變化趕出生產線。Frozen v2 也在下同一個賭注，只是它要固定的，從汽車零件變成了 Gemini。

問題也正在這裏。

軟件可以隨時更新，芯片壽命最低得按年計算——

萬一2028年的 Gemini 換了核心架構，Frozen v2就會變成一座爲舊菜單造的豪華廚房。Google 也很謹慎，測試會繼續，但並非每個項目都會量產。

但 Google 又確實等不起了，它已經和 SpaceX 簽下過渡性算力協議，從2026年10月起每月支付約9.2億美元，租用約11萬張 NV GPU 等設備。

一個月，9.2億美元，這可不是一筆小數目。

然後我們再聊聊最近難產炸缸的 Gemini3.5 Pro ——

Frozen v2 在想盡辦法讓 Gemini 每瓦多吐幾倍token，Gemini 3.5 Pro 卻因長任務中 token 消耗過高、編碼和多步推理沒達標，從6月拖到7月。Google I/O 上皮查伊說下個月見，結果網傳的7月17日也過了，，，，現有的消息是說 Google 爲補編碼更新了訓練數據，但，測試仍低於內部目標，到現在，官方只說還在與合作伙伴測試，沒給新日期。

硬件團隊在拼命給模型省token，模型團隊還在解決模型亂喫token，一邊想把Gemini寫進芯片，一邊Gemini連自己明年長什麼樣都不一定。

這玩意，，，搞不懂他們在想什麼。