Googleが、自社の主要AIモデル「Gemini」のニューラルネットワーク構造を直接シリコンチップ上にハードウェア設計として固定（ハードワイヤ化）した、新しい専用サーバー向け半導体の開発を進めていることが明らかになりました。
非公式に「Frozen v2」のコードネームで呼ばれるこのチップは、Googleの最新の汎用AIアクセラレータ（TPU）と比較して、消費電力あたりのトークン処理効率（1ワットあたりのパフォーマンス）を6倍から10倍に向上させることを目指しています。早ければ2028年の実用化・デプロイが予定されています。
開発の背景には、同社のAI計算リソース不足の深刻化があります。Google Cloudのインフラ容量がひっ迫し、外部顧客からの新規AI推論ワークロードの受け入れを一時的に断らざるを得ない状況が生じていると報じられており、極限の電力効率と処理能力の確保が急務となっています。
ただし、モデル構造をシリコン回路に「凍結」して固定する性質上、将来的なGeminiモデルの構造アップデートに制約が生じる（ハードウェアに適合させるために同じ基本アーキテクチャを維持し続けなければならない）という硬直性も伴います。GoogleはこれまでTPUの自社開発によってNVIDIAへの依存を低減させてきましたが、Frozen v2の登場により、ソフトウェアモデルとシリコン回路のさらなる垂直統合が進むことになります（一次ソース：The Information報道）。