把 Gemini 烤進矽片：Google 密造 Frozen v2 晶片，號稱每瓦吐字量是 TPU 的 6 到 10 倍

The Information 報導，Alphabet 正在開發一款內部代號「Frozen v2」的 AI 伺服器晶片，路線與一般加速器不同：把 Gemini 模型的部分架構直接固化進矽片，減少推理時的運算量與資料搬移。報導稱其每單位電力的 token 產出量可達 Google 最新 TPU 的 6 至 10 倍，目標 2028 年部署，定位是補充而非取代 TPU。消息刊出後，Alphabet 週一早盤漲約 3%。

動機寫得很直白：Google Cloud 的內部算力短缺已經限制了部分企業客戶的服務能力，Frozen v2 要解的是這個瓶頸。把模型「凍」進硬體換取效率，代價是彈性——矽片一旦流片，架構就鎖死，賭的是 Gemini 的核心架構在 2028 年前後仍然適用。模型迭代速度與晶片開發週期的時間差，是這類專用化路線的根本風險。

對照本站第 41 期快訊：就在前一天，Gemini 3.5 Pro 再度延期的消息讓 Alphabet 股價跌了約 4%。兩天之內，同一家公司因為模型跳票下跌、又因為晶片願景上漲，市場對 AI 公司的定價已經細到單一零組件的路線圖。也可以跟第 41 期黃仁勳東京行對照：Nvidia 在賣通用算力的鏟子，Google 則想用垂直整合把自家推理成本壓到別人追不上。

歸剛點評：6 到 10 倍是報導轉述的內部目標，離 2028 年還有一年半，先當方向看、別當規格看。真正的訊號是推理成本戰的打法升級——模型層的價格戰（見今日中國雙模型）打到見骨之後，下一個戰場是誰能把每個 token 的電費壓到最低，而垂直整合的雲端巨頭手上的牌比純模型公司多。