Как сообщает The Information, чип будет интегрировать элементы архитектуры Gemini на аппаратном уровне — это уменьшит вычислительную нагрузку и объём передаваемых данных при обработке запросов.

Google не подтвердила существование Frozen v2, но и не стала опровергать информацию. Представитель компании заявил TechCrunch, что инженеры постоянно исследуют новые аппаратные решения, позволяющие повысить производительность и эффективность ИИ-систем.

Разработка собственных чипов стала одним из главных направлений для крупнейших компаний в сфере искусственного интеллекта. Рост популярности генеративных моделей привел к резкому увеличению спроса на вычислительные мощности и одновременно усилил зависимость индустрии от Nvidia — крупнейшего производителя ускорителей для ИИ. Создание собственных процессоров позволяет компаниям снижать расходы, лучше контролировать инфраструктуру и уменьшать зависимость от поставщиков оборудования.

Google уже много лет развивает собственные решения для ИИ-вычислений. Компания выпускает тензорные процессоры TPU, которые используются для обучения и работы моделей Gemini и других сервисов. Новый Frozen v2, если информация о его характеристиках подтвердится, станет следующим этапом этой стратегии — переходом к еще более специализированному оборудованию для искусственного интеллекта.

Другие технологические компании также стремятся создавать собственные чипы. OpenAI в июне представила первый специализированный процессор для обработки запросов ИИ под названием Jalapeño. Anthropic, в свою очередь, обсуждает партнерство с Samsung для разработки и производства собственных решений. Такие проекты отражают общую тенденцию: компании пытаются получить больше контроля над ключевым ресурсом для развития ИИ — вычислительными мощностями.

Для Alphabet повышение эффективности оборудования особенно важно на фоне масштабных инвестиций в искусственный интеллект. В начале года Google объявила о планах направить до $190 млрд на развитие ИИ-инфраструктуры и технологий.