为了解决极其让人头疼的算力短缺问题，谷歌现在真的被逼出了绝招。

据The Information爆料，谷歌正在秘密研发一款专为自家AI大模型Gemini量身定制的服务器芯片。这款内部代号为Frozen v2的芯片，设计理念极其硬核，它打算直接把AI模型的底层架构，硬生生地刻进芯片的硅片里。

消息一出，谷歌的股价在周一盘中一度大涨将近4%。

很多人可能听不懂把架构刻进硅片到底有多牛，打个比方。

像英伟达的GPU，或者谷歌现在的TPU，它们都是通用芯片。这就好比是一个全能的高级厨师，你让他做川菜、粤菜、西餐他都能做，但这需要他一边看菜谱一边思考，速度肯定受影响。

而谷歌正在研发的这款Frozen v2，就像是专门为做一种菜设计的全自动炒菜机。因为它已经提前把这道菜的决策逻辑固化在了机器里，省去了大量的思考和数据搬运时间。

根据爆料，用这种极端的专用路线，这款芯片的推理效率和响应速度，预计能达到谷歌现有最新芯片的6到10倍，能耗更是大幅下降。

谷歌为什么要费这么大劲去搞这种高度定制化的芯片？

最直接的原因，就是算力实在是太缺了。缺到什么地步？谷歌云甚至被迫拒绝了部分外部大客户的合作请求，甚至引发了内部各个部门为了抢算力而爆发的激烈矛盾。在这种极度饥渴的状态下，谷歌只能兵行险招。

不过，这款芯片也是一场极其冒险的豪赌。

因为把架构写死在硬件里，就意味着它牺牲了通用性。这款芯片以后只能用来跑Gemini模型，别的模型一概不伺候。而且万一哪天Gemini的底层架构升级了、改变了，这批极其昂贵的芯片可能直接就变成了一堆废铁。这其实说明，谷歌已经押上了重注，认定自己未来很多年都会沿用现在的这套大模型架构。

当然了，谷歌也没把鸡蛋放在一个篮子里。他们非常明确地表示，这款专用芯片只是新开辟的一条分支，不会取代现有的TPU通用芯片。

但在整个AI芯片圈子里，这股从通用计算转向专用推理的风潮已经刮起来了。很多初创公司已经拿到了几亿美元的融资在做同样的事，连英伟达都砸了200亿美元去布局推理芯片的技术。