Google新款Frozen晶片瞄準2026年AI效率提升

Google內部開發的Frozen晶片旨在降低AI推論成本，挑戰Nvidia在數據中心處理器領域的主導地位。

根據一位知情人士透露，Google代號為Frozen的新晶片，設計目標是以顯著更高的效率運行該公司的AI模型，這對Nvidia在數據中心GPU市場的主導地位構成威脅。

Google發言人表示：「我們專門為推論工作負載設計了Frozen，目標是在每瓦性能上實現有意義的提升。」該發言人拒絕透露技術規格或量產時間表。

這款晶片將為Google自身的AI模型（包括Gemini）提供動力，從而減少該公司對Nvidia等外部供應商的依賴。Google尚未公布Frozen的製程節點、記憶體配置或性能基準。該公司先前自研的晶片包括已進入第五代的張量處理單元（TPU），以及2024年發布的Axion Arm架構伺服器CPU。自2015年以來，TPU產品線一直是Google AI基礎設施的基石，每一代產品的性能相較前一代約提升一倍。

消息公布後，Alphabet股價上漲，反映出投資人樂觀認為自研晶片可能降低該公司的AI基礎設施成本。隨著Amazon（旗下Trainium和Inferentia晶片）以及Microsoft（正在開發自家Maia AI加速器）等超大規模雲端業者推動減少對外部GPU供應商的依賴，Nvidia面臨日益激烈的競爭。在供應受限導致採購Nvidia GPU成本飆升的背景下，AI硬體垂直整合的趨勢在過去兩年持續加速。

自研晶片軍備競賽

Frozen晶片代表了Google最新一波掌控自身AI硬體堆疊的努力。透過設計針對自身用於搜尋、廣告和雲端服務的神經網路架構量身打造的晶片，Google可以在成本和性能方面進行通用GPU無法比擬的最佳化。該公司的TPU策略已展現出自研晶片的優勢：Google早在競爭對手開發出可比的內部替代方案之前，就已在其數據中心大規模部署TPU，從而在運行大規模AI工作負載方面獲得成本優勢。

Google尚未提供Frozen的部署時間表，也未透露將由哪家晶圓代工廠製造該晶片。該公司的TPU由博通（Broadcom）使用台積電的製程技術製造，分析師預期Frozen也將採取類似安排。台積電的先進封裝產能，特別是CoWoS（晶圓上晶片封裝），仍然是整個AI晶片產業的瓶頸，部分客戶的交期已延長至六個月以上。若封裝產能出現任何延誤，Frozen的部署可能推遲至2026年底或2027年初。

投資影響

如果Frozen能夠實現顯著的效率提升，可能對Nvidia的數據中心業務構成壓力，並重塑雲端AI領域的競爭格局。在該領域中，Google Cloud雖落後於Amazon Web Services和Microsoft Azure，但已在AI能力上投入巨資。Alphabet目前的預期本益比約為22倍，而基礎設施成本降低可能在未來幾季為利潤率帶來順風。更廣泛的自研AI晶片趨勢已逐漸侵蝕Nvidia近乎壟斷的地位：Amazon的Inferentia晶片現已為AWS的部分業務提供動力，而Microsoft的Maia加速器則針對Azure工作負載。對Google而言，Frozen晶片不僅是節省成本的措施，更是一項戰略要務，旨在維持其在AI領域的競爭力——在這個領域，硬體差異化日益決定模型性能與定價。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。