{"@context":"https://schema.org","@type":"NewsArticle","generatedAt":"2026-07-23T06:40:50.084Z","headline":"谷歌研发 Frozen v2 芯片，将 Gemini 模型架构固化进硬件，能效可达现有自研芯片 6-10 倍","description":"谷歌正在研发代号\"Frozen v2\"的专用服务器芯片，将 Gemini 大模型的底层运算架构直接固化进硬件，单位功耗可处理的 token 数量预计达到现有自研 AI 芯片的 6 至 10 倍。该芯片最早计划于 2028 年部署，仅固化底层架构逻辑而非完整权重，允许通过更新权重迭代模型。Frozen v2 将与谷歌 TPU 互补，目前无大规模量产计划，主要作为技术试验平台。","url":"https://www.aioga.com/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","mainEntityOfPage":"https://www.aioga.com/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","datePublished":"2026-07-20T14:09:27.000Z","dateModified":"2026-07-20T14:09:27.000Z","inLanguage":"zh-CN","publisher":{"@type":"NewsMediaOrganization","name":"Aioga","url":"https://www.aioga.com"},"citation":["https://www.ithome.com/0/979/251.htm","https://aihot.virxact.com/items/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z"],"canonicalUrl":"https://www.aioga.com/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","directAnswer":{"@type":"Answer","text":"Aioga 编辑摘要：谷歌正在研发代号\"Frozen v2\"的专用服务器芯片，将 Gemini 大模型的底层运算架构直接固化进硬件，单位功耗可处理的 token 数量预计达到现有自研 AI 芯片的 6 至 10 倍。 Aioga 将其归入「行业动态」方向，重点关注它对真实使用和行业竞争的影响。","url":"https://www.aioga.com/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","dateCreated":"2026-07-20T14:09:27.000Z","author":{"@type":"Organization","@id":"https://www.aioga.com/authors/aioga-editorial/#editorial-team","name":"Aioga Editorial Team","url":"https://www.aioga.com/authors/aioga-editorial/"}},"evidence":[{"@type":"CreativeWork","name":"IT之家 source article","url":"https://www.ithome.com/0/979/251.htm","datePublished":"2026-07-20T14:09:27.000Z","provider":{"@type":"Organization","name":"IT之家","url":"https://www.ithome.com/0/979/251.htm"}},{"@type":"CreativeWork","name":"AIHot archive record","url":"https://aihot.virxact.com/items/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z","datePublished":"2026-07-20T14:09:27.000Z","provider":{"@type":"Organization","name":"AIHot","url":"https://aihot.virxact.com/items/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z"}}],"aggregationSource":"IT之家（RSS）","originalPublisher":{"name":"IT之家","url":"https://www.ithome.com/0/979/251.htm"},"article":{"id":"cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z","slug":"cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z","url":"https://www.aioga.com/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","title":"谷歌研发 Frozen v2 芯片，将 Gemini 模型架构固化进硬件，能效可达现有自研芯片 6-10 倍","title_en":"消息称谷歌正研发全新 Frozen v2 芯片，可大幅提升 Gemini 模型运行效率","summary":"谷歌正在研发代号\"Frozen v2\"的专用服务器芯片，将 Gemini 大模型的底层运算架构直接固化进硬件，单位功耗可处理的 token 数量预计达到现有自研 AI 芯片的 6 至 10 倍。该芯片最早计划于 2028 年部署，仅固化底层架构逻辑而非完整权重，允许通过更新权重迭代模型。Frozen v2 将与谷歌 TPU 互补，目前无大规模量产计划，主要作为技术试验平台。","source":"IT之家（RSS）","sourceUrl":"https://www.ithome.com/0/979/251.htm","aiHotUrl":"https://aihot.virxact.com/items/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z","publishedAt":"2026-07-20T14:09:27.000Z","category":"行业动态","score":53,"selected":false,"articleBody":["IT之家：https://www.ithome.com/ 7 月 20 日消息，据 The Information 报道，知情人士透露，谷歌正在研发一款代号为“Frozen v2”的全新服务器芯片，该芯片的核心突破在于将 Gemini 大模型的底层运算架构直接固化进硬件层面，从而大幅降低 AI 推理过程中的能耗与延迟，单位功耗可处理的词元数量预计达到谷歌现有自研 AI 芯片的 6 至 10 倍。","谷歌当前正面临严峻的 AI 算力短缺困境。内部资源紧张已导致谷歌云不得不回绝部分外部客户的合作订单。Frozen v2 项目的启动，正是为了从根本上破解这一瓶颈。知情人士表示，该芯片最早计划于 2028 年部署。","IT之家注意到，“Frozen”（冻结）这一代号精准概括了其设计哲学：将大模型的部分运算逻辑永久蚀刻在硅片硬件中。与英伟达 GPU 及谷歌 TPU 等通用型芯片不同，Frozen v2 并非通用芯片，而是专为 Gemini 系列模型量身打造的专用芯片。通用芯片在运行任意模型时需实时执行大量逻辑判断，而 Frozen v2 通过内置 Gemini 的底层运算逻辑，可显著减少运算步骤和数据搬运量，实现更快的用户响应速度，并有望支撑谷歌推出全新的 AI 应用场景。","Frozen v2 并非谷歌首次尝试将 AI 模型“写入”硬件。其初代方案由谷歌 DeepMind 首席科学家杰夫 · 迪恩（Jeff Dean）牵头，计划将完整的模型权重直接蚀刻进芯片。但该方案存在一个致命缺陷：芯片只能适配单一版本的 Gemini 模型，硬件生命周期极短，因此项目被搁置多年。","Frozen v2 在初代基础上进行了关键调整，不再固化完整模型权重，而是仅将底层架构逻辑固化进芯片，同时保留通过更新内置模型权重（决定模型回答质量的核心参数）进行迭代的能力。不过，这也意味着谷歌押注自身会持续沿用当前 Gemini 大模型的底层架构，只有后续迭代的 Gemini 模型沿用与芯片设计时一致的基础架构，才能在该芯片上正常运行。","目前，工程师团队仍在敲定核心功能模块及各组件的协同方案，同时在权衡固化模型信息的深度，以在硬件灵活性与运行能效之间取得最佳平衡。","Frozen v2 将开辟一条全新的自研芯片产品线，与谷歌现有的张量处理器（TPU）形成互补关系，而非取而代之。谷歌今年已推出第八代 TPU，并直接面向云客户推广，正面挑战英伟达在 AI 芯片市场的垄断地位。谷歌已与 Meta 签署数十亿美元大单，向其出租 TPU 算力，同时积极将 TPU 推向英伟达的核心云厂商客户。","值得注意的是，谷歌自研 AI 芯片的战略已初见成效。通过在设计 TPU 时围绕 Gemini 进行适配，谷歌已有效降低了 Gemini 模型的运行成本，只是 TPU 内置的模型信息远少于 Frozen 系列芯片。","尽管技术前景广阔，谷歌目前并无大规模量产 Frozen v2 的计划，其产能规模将远低于 TPU。知情人士透露，有限的量产规模使谷歌可以延后引入外部设计和代工合作伙伴。谷歌更将这一代产品视为技术试验平台，待大模型底层架构趋于稳定后，为研发更高专用化芯片积累工程经验。","谷歌官方发言人对此回应称，公司各团队“持续研发、测试各类创新技术，力求为用户与企业客户实现极致性能与能效”，并强调“并非所有研发项目都会落地量产，但这种全方位技术探索，是我们全栈自研技术路线的核心一环”。"],"articleImages":[{"sourceUrl":"https://img.ithome.com/newsuploadfiles/2026/7/23a99ca3-2b1d-42a7-a664-e3b9371b1548.png?x-bce-process=image/format,f_auto","alt":"","afterParagraph":0,"url":"/media/articles/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/0ca12d0637013975.png"}],"mediaStatus":"ok","articleBodyZh":[],"translationStatus":"","bodyOrigin":"source-page","editorial":{"summary":"Aioga 编辑摘要：谷歌正在研发代号\"Frozen v2\"的专用服务器芯片，将 Gemini 大模型的底层运算架构直接固化进硬件，单位功耗可处理的 token 数量预计达到现有自研 AI 芯片的 6 至 10 倍。 Aioga 将其归入「行业动态」方向，重点关注它对真实使用和行业竞争的影响。","background":"背景分析：模型与研究类动态需要结合能力边界、开放方式、成本、可用性和真实任务表现判断，单项指标领先不等于已经形成稳定采用。","viewpoint":"Aioga 判断：这条动态更适合作为行业观察信号，当前信息足以建立线索，但不足以推导长期结论。","implications":"影响分析：对相关团队而言，短期应先核对来源、可用范围和实际成本，再判断是否值得接入或跟进。","nextStep":"后续观察：继续观察官方文档、实际可用性、价格变化、开发者反馈和竞品回应。","evidenceRefs":["title","summary","articleBody"],"confidence":"medium","status":"published","aiGenerated":false,"autoApproved":true,"generatedBy":"rule-safe-fallback","generatedAt":"2026-07-23T06:49:19.104Z","sourceHash":"a82faffbeec2bf8a","validation":{"passed":true,"mode":"rule-safe-fallback","checks":["schema","length","source-attribution","no-html"]}},"tags":["行业动态","IT之家（RSS）"],"translations":{"zh-CN":{"title":"谷歌研发 Frozen v2 芯片，将 Gemini 模型架构固化进硬件，能效可达现有自研芯片 6-10 倍","summary":"谷歌正在研发代号\"Frozen v2\"的专用服务器芯片，将 Gemini 大模型的底层运算架构直接固化进硬件，单位功耗可处理的 token 数量预计达到现有自研 AI 芯片的 6 至 10 倍。该芯片最早计划于 2028 年部署，仅固化底层架构逻辑而非完整权重，允许通过更新权重迭代模型。Frozen v2 将与谷歌 TPU 互补，目前无大规模量产计划，主要作为技术试验平台。","category":"行业动态","source":"IT之家","aggregationSource":"IT之家（RSS）","pageTitle":"谷歌研发 Frozen v2 芯片，将 Gemini 模型架构固化进硬件，能效可达现有自研芯片 6-10 倍 - Aioga AI资讯","description":"谷歌正在研发代号\"Frozen v2\"的专用服务器芯片，将 Gemini 大模型的底层运算架构直接固化进硬件，单位功耗可处理的 token 数量预计达到现有自研 AI 芯片的 6 至 10 倍。该芯片最早计划于 2028 年部署，仅固化底层架构逻辑而非完整权重，允许通过更新权重迭代模型。Frozen v2 将与谷歌 TPU 互补，目前无大规模量产计划，主要作...","url":"https://www.aioga.com/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/"},"en":{"title":"Google develops the Frozen v2 chip, embedding the Gemini model architecture into hardware, with energy efficiency reaching 6-10 times that of current self-developed chips.","summary":"Google is developing a dedicated server chip codenamed 'Frozen v2,' which directly embeds the underlying computing architecture of the Gemini large model into hardware. The number of tokens processed per unit of power is expected to reach 6 to 10 times that of existing self-developed AI chips. The chip is planned for deployment as early as 2028 and will only embed the underlying architecture logic, not the full weights, allowing the model to be iterated by updating the weights. Frozen v2 will complement Google's TPUs, currently has no large-scale production plans, and will mainly serve as a technology testing platform.","category":"Industry","source":"IT之家（RSS）","aggregationSource":"IT之家（RSS）","pageTitle":"Google develops the Frozen v2 chip, embedding the Gemini model architecture into hardware, with energy efficiency reaching 6-10 times that of current self-developed chips. - Aioga AI News","description":"Google is developing a dedicated server chip codenamed 'Frozen v2,' which directly embeds the underlying computing architecture of the Gemini large model into hardware. The number...","url":"https://www.aioga.com/en/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","contentTranslated":true,"sourceHash":"0a21ae4d34f02c44","translatedAt":"2026-07-23T03:42:13.275Z"},"ja":{"title":"グーグルは Frozen v2 チップを開発し、Gemini モデルのアーキテクチャをハードウェアに固定化し、現行の自社開発チップの6～10倍のエネルギー効率を達成できる","summary":"グーグルは「Frozen v2」と呼ばれる専用サーバーチップを開発中で、Gemini大規模モデルの基盤計算アーキテクチャを直接ハードウェアに固定化し、単位消費電力あたりの処理トークン数は既存の自社開発AIチップの6～10倍に達する見込みです。このチップは最早で2028年に導入される予定で、基盤アーキテクチャのロジックのみを固定化し、完全な重みは固定せず、重みの更新によってモデルを反復させることを可能にします。Frozen v2はグーグルTPUと補完的に使用され、現在大規模生産の計画はなく、主に技術試験プラットフォームとしての位置付けです。","category":"業界動向","source":"IT之家（RSS）","aggregationSource":"IT之家（RSS）","pageTitle":"グーグルは Frozen v2 チップを開発し、Gemini モデルのアーキテクチャをハードウェアに固定化し、現行の自社開発チップの6～10倍のエネルギー効率を達成できる - Aioga AIニュース","description":"グーグルは「Frozen v2」と呼ばれる専用サーバーチップを開発中で、Gemini大規模モデルの基盤計算アーキテクチャを直接ハードウェアに固定化し、単位消費電力あたりの処理トークン数は既存の自社開発AIチップの6～10倍に達する見込みです。このチップは最早で2028年に導入される予定で、基盤アーキテクチャのロジックのみを固定化し、完全な重みは固定せず、重み...","url":"https://www.aioga.com/ja/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","contentTranslated":true,"sourceHash":"0a21ae4d34f02c44","translatedAt":"2026-07-23T03:42:24.801Z"},"ko":{"title":"구글은 Frozen v2 칩을 개발하여 Gemini 모델 아키텍처를 하드웨어에 고정했으며, 에너지 효율은 기존 자사 개발 칩의 6~10배에 달할 수 있습니다","summary":"구글은 코드명 'Frozen v2'의 전용 서버 칩을 개발 중이며, Gemini 대규모 모델의 기본 연산 구조를 하드웨어에 직접 고정하여, 단위 전력 소모당 처리할 수 있는 토큰 수가 현재 자체 개발 AI 칩의 6배에서 10배에 이를 것으로 예상됩니다. 이 칩은 2028년에 처음 배치될 계획이며, 전체 가중치가 아닌 기본 구조 논리만 고정하여 가중치 업데이트를 통해 모델을 반복적으로 개선할 수 있습니다. Frozen v2는 구글 TPU와 보완적으로 작동하며, 현재 대규모 양산 계획은 없고, 주로 기술 시험 플랫폼으로 사용될 예정입니다.","category":"업계 동향","source":"IT之家（RSS）","aggregationSource":"IT之家（RSS）","pageTitle":"구글은 Frozen v2 칩을 개발하여 Gemini 모델 아키텍처를 하드웨어에 고정했으며, 에너지 효율은 기존 자사 개발 칩의 6~10배에 달할 수 있습니다 - Aioga AI 뉴스","description":"구글은 코드명 'Frozen v2'의 전용 서버 칩을 개발 중이며, Gemini 대규모 모델의 기본 연산 구조를 하드웨어에 직접 고정하여, 단위 전력 소모당 처리할 수 있는 토큰 수가 현재 자체 개발 AI 칩의 6배에서 10배에 이를 것으로 예상됩니다. 이 칩은 2028년에 처음 배치될 계획이며, 전체 가중치가 아닌 기본...","url":"https://www.aioga.com/ko/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","contentTranslated":true,"sourceHash":"0a21ae4d34f02c44","translatedAt":"2026-07-23T03:43:18.125Z"},"es":{"title":"Google desarrolla el chip Frozen v2, incorporando la arquitectura del modelo Gemini en el hardware, con una eficiencia energética de 6 a 10 veces la de los chips desarrollados actualmente por sí mismos.","summary":"Google está desarrollando un chip de servidor especializado con el nombre en código \"Frozen v2\", que incorporará directamente la arquitectura de cálculo subyacente del modelo grande Gemini en el hardware. Se espera que la cantidad de tokens procesados por unidad de consumo de energía alcance de 6 a 10 veces la de los chips de IA de desarrollo propio actuales. Este chip está previsto para su implementación más temprano en 2028, y solo consolidará la lógica de la arquitectura subyacente, no los pesos completos, lo que permitirá iterar el modelo mediante la actualización de los pesos. Frozen v2 será complementario a los TPU de Google y, por el momento, no hay planes de producción a gran escala, sirviendo principalmente como plataforma de prueba tecnológica.","category":"Industria","source":"IT之家（RSS）","aggregationSource":"IT之家（RSS）","pageTitle":"Google desarrolla el chip Frozen v2, incorporando la arquitectura del modelo Gemini en el hardware, con una eficiencia energética de 6 a 10 veces la de los chips desarrollados actualmente por sí mismos. - Aioga Noticias de IA","description":"Google está desarrollando un chip de servidor especializado con el nombre en código \"Frozen v2\", que incorporará directamente la arquitectura de cálculo subyacente del modelo grand...","url":"https://www.aioga.com/es/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","contentTranslated":true,"sourceHash":"0a21ae4d34f02c44","translatedAt":"2026-07-23T03:43:06.610Z"},"fr":{"title":"Google développe la puce Frozen v2, intégrant l'architecture du modèle Gemini dans le matériel, avec une efficacité énergétique pouvant atteindre 6 à 10 fois celle des puces auto-développées actuelles.","summary":"Google développe une puce serveur dédiée, sous le nom de code \"Frozen v2\", qui intègre directement l'architecture de calcul sous-jacente du grand modèle Gemini dans le matériel. Le nombre de tokens pouvant être traités par unité de consommation d'énergie devrait atteindre 6 à 10 fois celui des puces AI propriétaires actuelles. La puce est initialement prévue pour un déploiement en 2028 et ne fige que la logique de l'architecture sous-jacente, et non les poids complets, permettant de faire évoluer le modèle en mettant à jour les poids. Frozen v2 complétera les TPU de Google et il n'y a actuellement aucun plan de production à grande échelle, elle servira principalement de plateforme expérimentale technologique.","category":"Industrie","source":"IT之家（RSS）","aggregationSource":"IT之家（RSS）","pageTitle":"Google développe la puce Frozen v2, intégrant l'architecture du modèle Gemini dans le matériel, avec une efficacité énergétique pouvant atteindre 6 à 10 fois celle des puces auto-développées actuelles. - Aioga Actualités IA","description":"Google développe une puce serveur dédiée, sous le nom de code \"Frozen v2\", qui intègre directement l'architecture de calcul sous-jacente du grand modèle Gemini dans le matériel. Le...","url":"https://www.aioga.com/fr/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","contentTranslated":true,"sourceHash":"0a21ae4d34f02c44","translatedAt":"2026-07-23T03:44:03.135Z"},"de":{"title":"Google entwickelt den Frozen v2-Chip, integriert die Gemini-Modellarchitektur in die Hardware und erreicht eine Energieeffizienz, die 6-10 Mal höher ist als die bestehender eigener Chips.","summary":"Google entwickelt einen Spezialserverchip mit dem Codenamen \"Frozen v2\", der die grundlegende Rechenarchitektur des Gemini-Großmodells direkt in die Hardware integriert. Die Anzahl der Tokens, die pro Energieeinheit verarbeitet werden kann, soll voraussichtlich das 6- bis 10-fache der derzeitigen selbstentwickelten KI-Chips betragen. Geplant ist, diesen Chip frühestens im Jahr 2028 einzusetzen. Er wird nur die grundlegende Architekturlogik fest codieren, nicht die vollständigen Gewichte, sodass das Modell durch Aktualisierung der Gewichte iteriert werden kann. Frozen v2 wird die Google TPU ergänzen. Derzeit gibt es keinen Plan zur Massenproduktion; er dient hauptsächlich als technologische Versuchsplattform.","category":"行业动态","source":"IT之家（RSS）","aggregationSource":"IT之家（RSS）","pageTitle":"Google entwickelt den Frozen v2-Chip, integriert die Gemini-Modellarchitektur in die Hardware und erreicht eine Energieeffizienz, die 6-10 Mal höher ist als die bestehender eigener Chips. - Aioga KI-News","description":"Google entwickelt einen Spezialserverchip mit dem Codenamen \"Frozen v2\", der die grundlegende Rechenarchitektur des Gemini-Großmodells direkt in die Hardware integriert. Die Anzahl...","url":"https://www.aioga.com/de/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","contentTranslated":true,"sourceHash":"0a21ae4d34f02c44","translatedAt":"2026-07-23T03:44:01.391Z"},"pt-BR":{"title":"O Google desenvolveu o chip Frozen v2, que integra a arquitetura do modelo Gemini no hardware, atingindo uma eficiência energética 6 a 10 vezes maior do que os chips desenvolvidos internamente atualmente","summary":"O Google está desenvolvendo um chip de servidor dedicado com codinome \"Frozen v2\", que incorpora diretamente a arquitetura de cálculo subjacente do grande modelo Gemini no hardware. Espera-se que o número de tokens processados por unidade de consumo de energia seja de 6 a 10 vezes o dos atuais chips de IA desenvolvidos internamente. Este chip está inicialmente planejado para ser implantado em 2028, solidificando apenas a lógica da arquitetura subjacente, e não os pesos completos, permitindo a iteração do modelo por meio da atualização dos pesos. O Frozen v2 será complementar aos TPUs do Google e, no momento, não há planos de produção em larga escala, servindo principalmente como uma plataforma de teste técnico.","category":"行业动态","source":"IT之家（RSS）","aggregationSource":"IT之家（RSS）","pageTitle":"O Google desenvolveu o chip Frozen v2, que integra a arquitetura do modelo Gemini no hardware, atingindo uma eficiência energética 6 a 10 vezes maior do que os chips desenvolvidos internamente atualmente - Aioga Notícias de IA","description":"O Google está desenvolvendo um chip de servidor dedicado com codinome \"Frozen v2\", que incorpora diretamente a arquitetura de cálculo subjacente do grande modelo Gemini no hardware...","url":"https://www.aioga.com/pt-BR/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","contentTranslated":true,"sourceHash":"0a21ae4d34f02c44","translatedAt":"2026-07-23T03:44:50.263Z"},"ru":{"title":"Google разрабатывает чип Frozen v2, который фиксирует архитектуру модели Gemini в аппаратном обеспечении, энергоэффективность может достигать 6-10 раз выше по сравнению с существующими самыми разработанными чипами.","summary":"Google разрабатывает специализированный серверный чип с кодовым названием \"Frozen v2\", который напрямую интегрирует базовую вычислительную архитектуру большой модели Gemini в аппаратное обеспечение. Ожидается, что количество токенов, обрабатываемых на единицу мощности, будет в 6–10 раз выше, чем у существующих собственных AI-чипов. Планируется, что этот чип будет развернут не ранее 2028 года; он интегрирует только базовую архитектурную логику, а не полные веса, что позволит обновлять веса для итерации модели. Frozen v2 будет дополнять TPU Google, в настоящее время нет планов по массовому производству, он предназначен главным образом как платформа для технических экспериментов.","category":"行业动态","source":"IT之家（RSS）","aggregationSource":"IT之家（RSS）","pageTitle":"Google разрабатывает чип Frozen v2, который фиксирует архитектуру модели Gemini в аппаратном обеспечении, энергоэффективность может достигать 6-10 раз выше по сравнению с существующими самыми разработанными чипами. - Aioga Новости ИИ","description":"Google разрабатывает специализированный серверный чип с кодовым названием \"Frozen v2\", который напрямую интегрирует базовую вычислительную архитектуру большой модели Gemini в аппар...","url":"https://www.aioga.com/ru/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","contentTranslated":true,"sourceHash":"0a21ae4d34f02c44","translatedAt":"2026-07-23T03:44:53.080Z"},"ar":{"title":"غوغل تطور شريحة Frozen v2، حيث يتم دمج بنية نموذج Gemini في الأجهزة، وكفاءة الطاقة يمكن أن تصل إلى 6-10 أضعاف الشرائح المطورة ذاتياً الحالية","summary":"تعمل جوجل على تطوير شريحة خادم مخصصة تحمل الاسم الرمزي \"Frozen v2\"، حيث تقوم بتثبيت بنية العمليات الأساسية لنموذج Gemini الكبير مباشرة في الأجهزة، ومن المتوقع أن يصل عدد الرموز التي يمكن معالجتها لكل وحدة طاقة إلى 6 إلى 10 أضعاف شرائح الذكاء الاصطناعي المطورة ذاتياً الحالية. من المخطط نشر هذه الشريحة في أقرب وقت في عام 2028، حيث تقوم فقط بتثبيت منطق البنية الأساسية وليس الأوزان الكاملة، مما يسمح بتحديث الأوزان لتطوير النموذج. ستكون Frozen v2 مكملة لوحدات TPU من جوجل، ولا توجد حالياً خطة للإنتاج بكميات كبيرة، وستستخدم بشكل رئيسي كمنصة تجريبية للتكنولوجيا.","category":"行业动态","source":"IT之家（RSS）","aggregationSource":"IT之家（RSS）","pageTitle":"غوغل تطور شريحة Frozen v2، حيث يتم دمج بنية نموذج Gemini في الأجهزة، وكفاءة الطاقة يمكن أن تصل إلى 6-10 أضعاف الشرائح المطورة ذاتياً الحالية - Aioga أخبار الذكاء الاصطناعي","description":"تعمل جوجل على تطوير شريحة خادم مخصصة تحمل الاسم الرمزي \"Frozen v2\"، حيث تقوم بتثبيت بنية العمليات الأساسية لنموذج Gemini الكبير مباشرة في الأجهزة، ومن المتوقع أن يصل عدد الرموز الت...","url":"https://www.aioga.com/ar/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","contentTranslated":true,"sourceHash":"0a21ae4d34f02c44","translatedAt":"2026-07-23T03:45:38.737Z"},"hi":{"title":"गूगल ने Frozen v2 चिप विकसित की, जो Gemini मॉडल आर्किटेक्चर को हार्डवेयर में स्थिर कर देती है, और इसकी ऊर्जा दक्षता मौजूदा स्व-विकसित चिप्स की तुलना में 6-10 गुना तक हो सकती है","summary":"गूगल 'Frozen v2' नामक एक समर्पित सर्वर चिप का विकास कर रहा है, जो Gemini बड़े मॉडल के नींव गणना ढांचे को सीधे हार्डवेयर में एम्बेड करता है। अनुमान है कि इस चिप में प्रति यूनिट पावर खपत द्वारा प्रोसेस किए जाने वाले टोकन की संख्या मौजूदा स्व-निर्मित AI चिप्स की तुलना में 6 से 10 गुना तक होगी। इस चिप को सबसे पहले 2028 में तैनात करने की योजना है, यह केवल नींव ढांचे लॉजिक को ही एम्बेड करेगा, पूरे वेट्स नहीं, और वेट्स अपडेट करके मॉडल को दोबारा विकसित करने की अनुमति देगा। Frozen v2 गूगल TPU के पूरक के रूप में काम करेगा, फिलहाल इसका बड़े पैमाने पर उत्पादन करने की कोई योजना नहीं है और यह मुख्य रूप से तकनीकी परीक्षण प्लेटफॉर्म के रूप में इस्तेमाल होगा।","category":"行业动态","source":"IT之家（RSS）","aggregationSource":"IT之家（RSS）","pageTitle":"गूगल ने Frozen v2 चिप विकसित की, जो Gemini मॉडल आर्किटेक्चर को हार्डवेयर में स्थिर कर देती है, और इसकी ऊर्जा दक्षता मौजूदा स्व-विकसित चिप्स की तुलना में 6-10 गुना तक हो सकती है - Aioga AI समाचार","description":"गूगल 'Frozen v2' नामक एक समर्पित सर्वर चिप का विकास कर रहा है, जो Gemini बड़े मॉडल के नींव गणना ढांचे को सीधे हार्डवेयर में एम्बेड करता है। अनुमान है कि इस चिप में प्रति यूनिट पावर...","url":"https://www.aioga.com/hi/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","contentTranslated":true,"sourceHash":"0a21ae4d34f02c44","translatedAt":"2026-07-23T03:45:43.749Z"},"it":{"title":"Google ha sviluppato il chip Frozen v2, che integra l'architettura del modello Gemini nell'hardware, con un'efficienza energetica fino a 6-10 volte superiore ai chip auto-sviluppati esistenti","summary":"Google sta sviluppando un chip server dedicato con il nome in codice \"Frozen v2\", che incorporerà direttamente l'architettura di calcolo di base del grande modello Gemini nell'hardware. Si prevede che il numero di token elaborabili per unità di consumo energetico sarà da 6 a 10 volte superiore rispetto agli attuali chip AI sviluppati internamente. Il chip è programmato per essere implementato al più presto nel 2028 e fisserà solo la logica dell'architettura di base, non i pesi completi, permettendo così l'aggiornamento dei pesi per iterare il modello. Frozen v2 sarà complementare ai TPU di Google, senza piani per una produzione di massa al momento, e servirà principalmente come piattaforma di sperimentazione tecnologica.","category":"行业动态","source":"IT之家（RSS）","aggregationSource":"IT之家（RSS）","pageTitle":"Google ha sviluppato il chip Frozen v2, che integra l'architettura del modello Gemini nell'hardware, con un'efficienza energetica fino a 6-10 volte superiore ai chip auto-sviluppati esistenti - Aioga Notizie IA","description":"Google sta sviluppando un chip server dedicato con il nome in codice \"Frozen v2\", che incorporerà direttamente l'architettura di calcolo di base del grande modello Gemini nell'hard...","url":"https://www.aioga.com/it/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","contentTranslated":true,"sourceHash":"0a21ae4d34f02c44","translatedAt":"2026-07-23T03:46:26.489Z"},"nl":{"title":"Google ontwikkelt de Frozen v2-chip, die het Gemini-modelarchitectuur in de hardware vastlegt, met een energie-efficiëntie die 6-10 keer hoger is dan die van de huidige zelfontwikkelde chips.","summary":"Google ontwikkelt een speciale serverchip met de codenaam 'Frozen v2', die de onderliggende rekenarchitectuur van het Gemini-grote model direct in de hardware verankert. Het aantal tokens dat per eenheid vermogen kan worden verwerkt, wordt naar verwachting 6 tot 10 keer zo hoog als dat van de huidige zelfontwikkelde AI-chips. De chip is gepland om uiterlijk in 2028 te worden ingezet en verankert alleen de onderliggende architectuurlogica, niet de volledige gewichten, waardoor het mogelijk is om het model door het bijwerken van de gewichten te itereren. Frozen v2 zal complementair zijn aan Google's TPU en er zijn momenteel geen plannen voor massaproductie; het dient voornamelijk als technologisch testplatform.","category":"行业动态","source":"IT之家（RSS）","aggregationSource":"IT之家（RSS）","pageTitle":"Google ontwikkelt de Frozen v2-chip, die het Gemini-modelarchitectuur in de hardware vastlegt, met een energie-efficiëntie die 6-10 keer hoger is dan die van de huidige zelfontwikkelde chips. - Aioga AI-nieuws","description":"Google ontwikkelt een speciale serverchip met de codenaam 'Frozen v2', die de onderliggende rekenarchitectuur van het Gemini-grote model direct in de hardware verankert. Het aantal...","url":"https://www.aioga.com/nl/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","contentTranslated":true,"sourceHash":"0a21ae4d34f02c44","translatedAt":"2026-07-23T03:46:32.048Z"},"tr":{"title":"Google, Frozen v2 çipini geliştirdi, Gemini model mimarisini donanıma sabitledi ve enerji verimliliği mevcut kendi geliştirdikleri çiplerin 6-10 katına ulaşabiliyor","summary":"Google, Gemini büyük modelinin temel hesaplama mimarisini doğrudan donanıma entegre edecek olan 'Frozen v2' kod adlı özel sunucu çipini geliştiriyor. Bu çipin, birim güç tüketimi başına işleyebileceği token sayısının mevcut kendi geliştirdiği AI çiplerinin 6 ila 10 katına ulaşması bekleniyor. Bu çipin en erken 2028 yılında devreye alınması planlanıyor ve yalnızca temel mimari mantığı entegre edecek, tam ağırlıkları değil; ağırlıkların güncellenmesiyle modelin yinelemesine izin veriyor. Frozen v2, Google TPU ile tamamlayıcı olacak ve şu anda büyük ölçekli üretim planı yok, esas olarak bir teknoloji deneme platformu olarak kullanılacak.","category":"行业动态","source":"IT之家（RSS）","aggregationSource":"IT之家（RSS）","pageTitle":"Google, Frozen v2 çipini geliştirdi, Gemini model mimarisini donanıma sabitledi ve enerji verimliliği mevcut kendi geliştirdikleri çiplerin 6-10 katına ulaşabiliyor - Aioga AI Haberleri","description":"Google, Gemini büyük modelinin temel hesaplama mimarisini doğrudan donanıma entegre edecek olan 'Frozen v2' kod adlı özel sunucu çipini geliştiriyor. Bu çipin, birim güç tüketimi b...","url":"https://www.aioga.com/tr/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","contentTranslated":true,"sourceHash":"0a21ae4d34f02c44","translatedAt":"2026-07-23T03:47:20.064Z"},"vi":{"title":"Google nghiên cứu và phát triển chip Frozen v2, đưa kiến trúc mô hình Gemini vào phần cứng, hiệu quả năng lượng có thể đạt gấp 6-10 lần chip tự phát triển hiện tại","summary":"Google đang phát triển chip máy chủ chuyên dụng có mã hiệu \"Frozen v2\", sẽ tích hợp trực tiếp kiến trúc tính toán cơ sở của mô hình lớn Gemini vào phần cứng, số lượng token có thể xử lý trên mỗi đơn vị công suất dự kiến sẽ đạt 6 đến 10 lần so với chip AI tự phát triển hiện tại. Chip này dự kiến sẽ được triển khai sớm nhất vào năm 2028, chỉ tích hợp logic kiến trúc cơ sở mà không bao gồm trọng số hoàn chỉnh, cho phép mô hình được cập nhật thông qua việc cập nhật trọng số. Frozen v2 sẽ bổ sung cho TPU của Google, hiện chưa có kế hoạch sản xuất hàng loạt, chủ yếu được sử dụng như nền tảng thử nghiệm công nghệ.","category":"行业动态","source":"IT之家（RSS）","aggregationSource":"IT之家（RSS）","pageTitle":"Google nghiên cứu và phát triển chip Frozen v2, đưa kiến trúc mô hình Gemini vào phần cứng, hiệu quả năng lượng có thể đạt gấp 6-10 lần chip tự phát triển hiện tại - Tin tức AI Aioga","description":"Google đang phát triển chip máy chủ chuyên dụng có mã hiệu \"Frozen v2\", sẽ tích hợp trực tiếp kiến trúc tính toán cơ sở của mô hình lớn Gemini vào phần cứng, số lượng token có thể...","url":"https://www.aioga.com/vi/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","contentTranslated":true,"sourceHash":"0a21ae4d34f02c44","translatedAt":"2026-07-23T03:47:23.217Z"},"id":{"title":"Google mengembangkan chip Frozen v2, mengintegrasikan arsitektur model Gemini ke dalam perangkat keras, efisiensi energinya bisa mencapai 6-10 kali chip buatan sendiri saat ini","summary":"Google sedang mengembangkan chip server khusus dengan kode nama \"Frozen v2\", yang akan mengintegrasikan langsung arsitektur komputasi dasar model besar Gemini ke dalam perangkat keras. Jumlah token yang dapat diproses per unit konsumsi daya diperkirakan mencapai 6 hingga 10 kali lipat dari chip AI buatan sendiri yang ada saat ini. Chip ini direncanakan paling awal untuk diterapkan pada tahun 2028, hanya mengintegrasikan logika arsitektur dasar tanpa bobot lengkap, memungkinkan model diperbarui melalui update bobot. Frozen v2 akan bersifat komplementer dengan TPU Google, saat ini tidak ada rencana produksi massal, dan terutama berfungsi sebagai platform percobaan teknologi.","category":"行业动态","source":"IT之家（RSS）","aggregationSource":"IT之家（RSS）","pageTitle":"Google mengembangkan chip Frozen v2, mengintegrasikan arsitektur model Gemini ke dalam perangkat keras, efisiensi energinya bisa mencapai 6-10 kali chip buatan sendiri saat ini - Berita AI Aioga","description":"Google sedang mengembangkan chip server khusus dengan kode nama \"Frozen v2\", yang akan mengintegrasikan langsung arsitektur komputasi dasar model besar Gemini ke dalam perangkat ke...","url":"https://www.aioga.com/id/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","contentTranslated":true,"sourceHash":"0a21ae4d34f02c44","translatedAt":"2026-07-23T03:48:03.649Z"},"th":{"title":"กูเกิลพัฒนาโปรเซสเซอร์ Frozen v2，将สถาปัตยกรรมโมเดล Gemini ฝังเข้ากับฮาร์ดแวร์，ประสิทธิภาพพลังงานสามารถสูงกว่าชิปที่พัฒนาขึ้นเอง 6-10 เท่า","summary":"กูเกิลกำลังพัฒนาชิปเซิร์ฟเวอร์เฉพาะที่มีชื่อรหัส \"Frozen v2\" โดยจะฝังสถาปัตยกรรมการประมวลผลพื้นฐานของโมเดลขนาดใหญ่ Gemini ลงในฮาร์ดแวร์โดยตรง จำนวนโทเค็นที่สามารถประมวลผลต่อหน่วยพลังงานคาดว่าจะสูงกว่าชิป AI ที่พัฒนาขึ้นเองในปัจจุบัน 6 ถึง 10 เท่า ชิปรุ่นนี้มีกำหนดจะเริ่มใช้งานได้ตั้งแต่ปี 2028 โดยจะฝังเฉพาะตรรกะสถาปัตยกรรมพื้นฐาน ไม่ได้ฝังน้ำหนักโมเดลทั้งหมด ทำให้สามารถอัปเดตน้ำหนักเพื่อปรับรุ่นโมเดลได้ Frozen v2 จะทำงานร่วมกับ TPU ของกูเกิลได้เป็นอย่างดี ปัจจุบันยังไม่มีแผนการผลิตขนาดใหญ่ ใช้เป็นแพลตฟอร์มทดลองเทคโนโลยีเป็นหลัก","category":"行业动态","source":"IT之家（RSS）","aggregationSource":"IT之家（RSS）","pageTitle":"กูเกิลพัฒนาโปรเซสเซอร์ Frozen v2，将สถาปัตยกรรมโมเดล Gemini ฝังเข้ากับฮาร์ดแวร์，ประสิทธิภาพพลังงานสามารถสูงกว่าชิปที่พัฒนาขึ้นเอง 6-10 เท่า - ข่าว AI Aioga","description":"กูเกิลกำลังพัฒนาชิปเซิร์ฟเวอร์เฉพาะที่มีชื่อรหัส \"Frozen v2\" โดยจะฝังสถาปัตยกรรมการประมวลผลพื้นฐานของโมเดลขนาดใหญ่ Gemini ลงในฮาร์ดแวร์โดยตรง จำนวนโทเค็นที่สามารถประมวลผลต่อหน่วยพล...","url":"https://www.aioga.com/th/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","contentTranslated":true,"sourceHash":"0a21ae4d34f02c44","translatedAt":"2026-07-23T03:48:16.560Z"},"pl":{"title":"Google opracowuje chip Frozen v2, który integruje architekturę modelu Gemini w sprzęcie, osiągając efektywność energetyczną 6-10 razy większą niż obecne własne chipy.","summary":"Google opracowuje specjalny chip serwerowy o kryptonimie „Frozen v2”, który bezpośrednio utrwala w sprzęcie strukturę obliczeniową dużego modelu Gemini, a liczba tokenów przetwarzanych przy jednostkowym zużyciu energii ma szacunkowo osiągnąć 6 do 10 razy więcej niż w obecnych autorskich chipach AI. Chip ten planuje się wdrożyć najwcześniej w 2028 roku, przy czym utrwala on jedynie logikę architektury podstawowej, a nie pełne wagi, co pozwala na iterację modelu poprzez aktualizację wag. Frozen v2 będzie komplementarny do TPU Google'a, obecnie nie ma planów masowej produkcji, ma głównie służyć jako platforma do testów technologicznych.","category":"行业动态","source":"IT之家（RSS）","aggregationSource":"IT之家（RSS）","pageTitle":"Google opracowuje chip Frozen v2, który integruje architekturę modelu Gemini w sprzęcie, osiągając efektywność energetyczną 6-10 razy większą niż obecne własne chipy. - Aioga Wiadomości AI","description":"Google opracowuje specjalny chip serwerowy o kryptonimie „Frozen v2”, który bezpośrednio utrwala w sprzęcie strukturę obliczeniową dużego modelu Gemini, a liczba tokenów przetwarza...","url":"https://www.aioga.com/pl/news/cmrtcbipa274sbitlm0yd5g3z/","contentTranslated":true,"sourceHash":"0a21ae4d34f02c44","translatedAt":"2026-07-23T03:49:03.646Z"}}}}