По данным The Information, Google разрабатывает специализированный чип под кодовым названием Frozen v2, в архитектуру которого будет встроена логика модели Gemini — не программно, а аппаратно. В отличие от обычных GPU или TPU, которые загружают модель в память и выполняют её через универсальные схемы, Frozen v2 «вшивает» структуру нейросети (граф вычислений и паттерны потоков данных) прямо в кремний. Это позволяет устранить накладные расходы на передачу данных и ветвления во время выполнения. Весовые коэффициенты модели по-прежнему можно будет обновлять, но сама архитектура останется неизменной.
По слухам, чип обеспечит прирост эффективности в 6–10 раз по сравнению с текущими TPU (в токенах на ватт при инференсе), а целевой срок выпуска — 2028 год. При этом Frozen v2 не заменит существующие TPU, а дополнит их. Однако такой подход несёт и серьёзные риски. Жёсткое кодирование архитектуры Gemini образца 2026 года — это ставка на то, что будущие версии модели не изменятся радикально. Но архитектуры ИИ эволюционируют быстро, и чип, оптимизированный под сегодняшнюю сеть, может оказаться бесполезным для её завтрашней версии. Даже обновляемые веса не исправят фундаментальное структурное несоответствие.
Независимые аналитики предупреждают, что фиксированные ИИ-ускорители рискуют устареть быстрее, чем сменятся поколения моделей. Если Frozen v2 действительно выйдет в срок, пользователи вряд ли узнают его имя, но почувствуют его влияние — в ценах на API, доступности сервисов и масштабируемости Gemini. Искусственный интеллект и аппаратное обеспечение сближаются, но вопрос в том, успеют ли они встретиться вовремя. Идея Google, по мнению экспертов, вполне состоятельна и может оказаться развиться в целое направление.
Приложение Gemini доступно для Windows и Mac.
