Google Gemini-ს ხელოვნური ინტელექტის ჩიპში ინტეგრირებისთვის მუშაობს

Google მუშაობს ახალ სერვერულ ჩიპზე, რომელიც მისი Gemini ხელოვნური ინტელექტის მოდელის ელემენტებს პირდაპირ აპარატურაში ჩააშენებს. The Information-ის ორშაბათის ცნობით, ეს ნაბიჯი მიზნად ისახავს ხელოვნური ინტელექტის სერვისების ეფექტიანობის მკვეთრ გაუმჯობესებას ასობით მილიონი მომხმარებლისთვის.

ჩიპი, რომელსაც არაოფიციალურად "Frozen v2" უწოდეს, შესაძლოა ექვსიდან ათჯერ უფრო ეფექტური იყოს Google-ის უახლეს საკუთარ AI ჩიპებთან შედარებით, ენერგიის ერთეულზე გაწეული AI ტოკენების რაოდენობის მიხედვით. ამ ინფორმაციის გავრცელების შემდეგ Alphabet-ის ↗ 0.24% აქციების ფასმა მოიმატა.finance.yahoo+1

სიმძლავრეების დეფიციტის დაძლევა

Frozen v2 პროექტი არის პირდაპირი პასუხი AI გამოთვლითი სიმძლავრეების დეფიციტზე, რამაც Google-ში შიდა დაძაბულობა გამოიწვია და Google Cloud-ს გარე კლიენტებისთვის მომსახურებაზე უარის თქმა აიძულა. აპრილში, Alphabet-ის 2026 წლის პირველი კვარტლის ფინანსური ანგარიშგებისას, ხელმძღვანელობამ აღიარა, რომ ღრუბლოვანი სერვისების ზრდა "სიმძლავრეებით იყო შეზღუდული", მიუხედავად იმისა, რომ კვარტალურმა შემოსავალმა პირველად გადააჭარბა 20 მილიარდ დოლარს, რაც 63%-იანი წლიური ზრდაა და ძირითადად AI-ზე მოთხოვნითაა განპირობებული.economictimes.indiatimes+3

ამ დეფიციტმა ინფრასტრუქტურაში აგრესიული ინვესტიციები გამოიწვია. The New York Times-ის ცნობით, Alphabet-მა 2025 წლისთვის 75 მილიარდი დოლარის კაპიტალური დანახარჯები დაგეგმა და SpaceX-თან 30 მილიარდ დოლარამდე ღირებულების გარიგება გააფორმა, რათა 2029 წლის შუა პერიოდამდე დაახლოებით 110 000 Nvidia-ს ↘ 0.92% GPU იქირაოს.w+1

ჩიპების ახალი ხაზი და არა TPU-ს ჩანაცვლება

Frozen პროექტი წარმოადგენს საკუთარი წარმოების ჩიპების ცალკეულ ხაზს, რომელიც განსხვავდება Google-ის ტენზორული პროცესორებისგან (TPU), რომლებიც კომპანიის AI ინფრასტრუქტურის ცენტრალურ ნაწილად რჩება. აპრილში, Cloud Next კონფერენციაზე Google-მა წარადგინა მერვე თაობის TPU-ები: TPU 8t ტრენინგისთვის და TPU 8i დასკვნების (inference) გამოსატანად, რაც სამჯერ უფრო სწრაფ ტრენინგს და დოლარზე გათვლით 80%-ით უკეთეს მუშაობას გვპირდება.axios+2

ინჟინრები ამჟამად Frozen v2-ის დიზაინს ასრულებენ და ადგენენ, თუ რამდენად შესაძლებელია Gemini მოდელის ჩიპში ჩაშენება. დანერგვა 2028 წლისთვის იგეგმება. მოდელის პარამეტრების სილიციუმში ჩაშენებით, ნაცვლად მათი ყოველ ჯერზე მეხსიერებიდან ჩატვირთვისა, შესაძლებელი გახდება ენერგიისა და ლატენტურობის ხარჯების მკვეთრი შემცირება.reuters+1

ინდუსტრიის ფართო კონტექსტი

ეს ძალისხმევა მაშინ ხორციელდება, როდესაც მსხვილი ღრუბლოვანი პროვაიდერები ცდილობენ შეამცირონ დამოკიდებულება Nvidia-ს GPU-ებზე. TrendForce-ის პროგნოზით, 2026 წელს AI სერვერების მიწოდებაში სპეციალიზებული ASIC ჩიპების წილი თითქმის 28%-ს მიაღწევს, რაც წლიურ ჭრილში 45%-იან ზრდას ნიშნავს. Meta Platforms-მა ↘ 1.80% ამ თვეში გამოაცხადა საკუთარი AI ჩიპების წარმოების დაწყების გეგმები სექტემბრიდან, რათა 2027 წლისთვის გამოთვლითი სიმძლავრე 14 გიგავატამდე გააორმაგოს.tomshardware+2

კითხვა რჩება ღია: შეძლებს თუ არა Google Gemini-ს არქიტექტურის საკმარისი ნაწილის აპარატურაში მოქცევას ისე, რომ არ დაკარგოს სწრაფად განვითარებადი მოდელების განახლების მოქნილობა. ეს გადაწყვეტს, იქნება თუ არა Frozen პროექტი ეფექტიანი თუ უბრალოდ ძვირადღირებული ცდა.