Google geht bei seiner Hardware-Strategie für künstliche Intelligenz einen neuen Weg. Wie aus einem Bericht von The Information hervorgeht, entwickelt der Konzern einen neuen Server-Chip mit dem internen Codenamen Frozen v2. Der Clou dabei: Statt wie bisher auf Allround-Chips zu setzen, soll die grundlegende Architektur der hauseigenen Gemini-Modelle direkt fest in das Silizium des Prozessors eingebrannt werden.
Durch diese physische Spezialisierung lässt sich der Rechenaufwand angeblich drastisch reduzieren, da Datenbewegungen und Rechenschritte im Chip minimiert werden. Interne Schätzungen der Google-Ingenieure gehen davon aus, dass Frozen v2 bei der Auslieferung von KI-Antworten zwischen sechs- und zehnmal energieeffizienter arbeiten könnte als die aktuellen TPU-Generationen (Tensor Processing Units), gemessen an den generierten Tokens pro Stromeinheit. Da die Gewichte der Modelle weiterhin flexibel geladen werden können, lässt sich die KI trotz der fest verdrahteten Grundarchitektur auch in Zukunft noch mit Updates und neuen Parametern bespielen.
Allerdings bringt dieser Ansatz auch ein gewisses Risiko mit sich: Da die Struktur des Modells im Chip eingefroren ist, wäre Frozen v2 unbrauchbar, sollte Google das grundlegende Design künftiger Gemini-Versionen komplett über den Haufen werfen. Wohl auch deshalb wird das Projekt intern derzeit eher als Testlauf eingestuft und soll nicht in denselben riesigen Stückzahlen wie die TPUs produziert werden, sondern diese im Rechenzentrum als spezialisierte Co-Prozessoren ergänzen. Mit einem ersten Einsatz in den Google-Rechenzentren wird ohnehin nicht vor 2028 gerechnet.
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