Google entwickelt laut Bericht neuen AI-Chip 'Frozen v2', optimiert für Gemini-Modelle

Google entwickelt laut Informationen von The Information offenbar einen neuen KI-Beschleunigerchip mit dem Codenamen 'Frozen v2', der dazu dienen soll, seine generativen KI-Modelle Gemini effizienter auszuführen. Das Projekt baut auf Googles langjähriger Strategie mit Tensor Processing Units (TPUs) auf, die auf für KI-Training und Inferenz optimierte Hardware abzielt und über Google Cloud angeboten wird. Mit Frozen v2 will Google Berichten zufolge weiter gehen, indem es Komponenten, die direkt mit dem Betrieb von Gemini verbunden sind, auf Siliziumebene integriert, wodurch die Inferenzleistung verbessert und gleichzeitig die Energiekosten bei groß angelegtem KI-Einsatz gesenkt werden sollen. Der Chip könnte laut Berichten eine sechs- bis zehnmal höhere Effizienz als Googles derzeitige KI-Beschleuniger erreichen, gemessen an der Anzahl der erzeugten Tokens pro verbrauchter Energieeinheit. Dieser Schritt folgt einem breiteren Branchentrend hin zu maßgeschneiderter KI-Hardware im eigenen Haus: OpenAI stellte im Juni ein eigenes internes Chip-Projekt namens Jalapeño vor, Amazon hat die Chip-Familien Trainium und Inferentia für seine AWS-Cloud-Dienste entwickelt, und Microsoft arbeitet ebenfalls an proprietären KI-Beschleunigern. Das Frozen-v2-Projekt befindet sich Berichten zufolge noch in einem frühen Stadium, eine Veröffentlichung wird nicht vor 2028 erwartet, und Google hat die Existenz des Chips nicht offiziell bestätigt, hat die Berichte aber offenbar auch nicht dementiert.