據報導，Google Cloud 因內部計算資源不足，已開始拒絕客戶的訂單，我立刻想知道他們實際上正在開發什麼來解決這個問題。 結果發現，這款晶片的代號為 Frozen V2，其背後的故事確實引人入勝。 這個想法的早期版本由 DeepMind 的首席科學家 Jeff Dean 領導，原本希望將 Gemini 的實際模型權重直接燒錄到晶片中。 但該計畫被放棄了，因為一旦 Gemini 更新到新版本，這款晶片就會變得毫無用處。 Frozen V2 透過僅硬體化架構（即穩定的底層藍圖），而將權重保留為可透過正常載入方式更新，從而解決了這個問題。 據報導，其結果是每瓦特處理的 token 數量比 Google 現有的 TPU 高出 6 到 10 倍！ 預計最早於 2028 年部署，與現有的 TPU 產品線並行運行，而非取代它們。 這似乎是最明確的跡象，表明最大的實驗室正開始將模型與晶片視為一個設計問題，而非兩個分離的問題！