【把 Gemini"冻"进硅片：谷歌走了一条 NV / AMD 都不敢轻易走的直线】

The Information 爆谷歌在研代号 Frozen v2 的服务器芯片——把 Gemini 的底层运算架构直接蚀刻进硬件，按单位功耗 token 吞吐量算，能效是现有 TPU 的 6–10 倍，最早 2028 年部署，独立于 TPU 产品线、不替代 。

🧊 "Frozen"设计哲学：传统 AI 芯片是通用流水线——模型存内存，每次 token 都重抓权重+架构参数+调度；Frozen v2 把 Gemini 的层级结构 / 注意力 / 残差在电路层"冻住"，变成物理走线，砍掉反复搬运和调度判断，延迟下来、每瓦 token 上去 。

v1 → v2 的演进值得拎一下：

• Frozen v1（Jeff Dean 主导）曾想把权重也嵌进硅片 → 被否，怕模型一升级芯片就报废

• Frozen v2 只固架构逻辑，权重仍可更新 → 在"极致专用"和"模型迭代"之间找平衡点

推力很直白：谷歌内部算力荒已经闹到"云客户订单被回绝、部门互抢卡"的地步，Frozen v2 是给 Gemini 推理单独开的一条专用线 。

对格局的意味：

• 对 NV：GB200 / Vera Rubin 打的是"通用加速 + CUDA 生态"，Frozen v2 不打擂台、走 model-specific ASIC 岔路——谷歌/亚马逊/微软每家自冻自家模型，NV 在超大规模厂那里的"默认"位还会继续松

• 对 TPU 线：官方说 Frozen 不替 TPU，但 6–10x 能效差摆着，Ironwood 之后的 TPU v7 会不会吸收 Frozen 思路，是下一个看点

• 风险点：架构一改，芯片经济性归零——所以这条线产量注定低于 TPU，更像是 DeepMind 的"技术期权"而非主力出货 ！

一颗 2028 才量产的蓝图，市场先买单 。