Google 傳為 Gemini 打造新 AI 晶片
Google 傳出正在設計代號「Frozen v2」的新伺服器 AI 晶片，目標不是單純堆算力，而是讓 Gemini 產生每個 token 時更省電。消息稱它會延續 Google 的 full-stack 路線，把模型、晶片、網路與軟體一起調校；若計畫順利，預計 2028 年推出，每單位電力的 token 產出效率可能是現有 Google AI 晶片的 6～10 倍。不過這些數字來自匿名消息，Google 只表示持續研究軟硬體協同設計，並未正式確認產品或量產時程。
現實應用
最直接的用途是 Gemini 大規模推論，包括搜尋、Workspace、Cloud AI 與各種 Agent 服務。對 Google 來說，效率提升代表同一座資料中心能處理更多請求，也能壓低電力、散熱與單次推論成本。真正用得上的首先是 Google 自家服務；若未來比照 TPU 對外提供，Google Cloud 客戶、模型服務商及大量使用生成式 AI 的企業也會受益。
期望評估
我認為低標期望是 Frozen v2 即使達不到 6～10 倍，也能透過針對 Gemini 的硬體與編譯器最佳化，改善每瓦效能並降低對 GPU 的依賴。高標期望則是它讓 Gemini 的長推理與 Agent 工作流變得更便宜，Google 因而能用相同資本支出服務更多使用者，甚至把成本優勢反映到 Cloud 定價。不過 2028 年仍很遠，模型架構、製程與記憶體需求都可能改變，現在不宜把內部目標當成成品規格。
商業策略分析
最受影響的是 Nvidia 與其他 AI 加速器供應商。Google 自研晶片愈成熟，採購談判籌碼就愈大，也能避開供應短缺。Alphabet 規劃投入約 1,800～1,900 億美元擴建 AI 基礎設施，市場現在更在意投入能否轉成可持續的推論收入；報導曝光後股價一度上漲約 3%，也反映投資人期待效率改善。我猜這案子值得晶片、雲端與資料中心業者持續追蹤，但現階段比較像技術方向訊號，不是可立即採購或部署的產品。