Geminiアーキテクチャをシリコンに直接実装：グーグルの新型AI推論チップ「Frozen v2」の技術詳細が判明、消費電力あたりの処理能力は最大10倍に向上

コードネーム「Frozen」の由来は、その核心となる設計コンセプトにあります。それは、Gemini大規模モデルの計算ロジックの一部をシリコンハードウェア上に永久に刻み込むというもので、ソフトウェアをチップ内に「凍結」させるようなものです。技術者らは現在もチップの主要な機能モジュールや各コンポーネント間の連携ソリューションの最終調整を進めており、グーグルは早ければ2028年にもこのAIチップを導入する計画です。

Frozenプロジェクトは、グーグルの既存のテンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）を代替するのではなく、補完する全く新しいAIチップの製品ラインを確立することを目指しています。

現在、最も広く使用されているAIチップであるエヌビディア（ NVDA）のGPUやグーグルのTPUは、いずれも複数の異なる大規模モデルに対応できる汎用チップです。しかし、汎用チップがモデルを実行する際には、リアルタイムで時間のかかる膨大な論理判断を実行する必要があります。これに対し、AI推論チップ「Frozen v2」は、Geminiシリーズのモデルに適合させた基礎的な計算ロジックを直接組み込んでおり、チップの計算ステップとデータ移動を大幅に削減することで、推論効率の質的な飛躍を達成しています。

関係者によると、この専用AIチップはユーザーのクエリに対してより迅速に応答できるため、グーグルが全く新しいAI活用シナリオを立ち上げるのを後押しすると期待されています。

Frozen v2の技術ロードマップは、グーグルが戦略的な賭けに出ていることを示している。すなわち、現在の「Gemini」大規模モデルの基本アーキテクチャを今後も継続して採用するという賭けだ。Geminiモデルの今後のバージョンが、このAIチップの設計時に使用されたものと一致する基本アーキテクチャを採用して初めて、同チップ上で正常に動作させることが可能になる。

事情に詳しい関係者は、グーグルが内蔵されたモデルの「重み（ウェイト）」の更新を含め、チップ上で反復的な最適化を引き続き行うことができると付け加えた。重みとは、AIモデルが質問にどのように回答するかを決定する中核的なパラメータ設定のことである。

グーグルの広報担当者は、同社のチームが「ユーザーや企業顧客に向けて究極のパフォーマンスとエネルギー効率を実現するため、様々な革新的技術を継続的に研究、開発、テストしている」と回答し、「すべての研究開発プロジェクトが最終的に量産に至るわけではないが、この包括的な技術的探究は、当社のフルスタックの独自技術ロードマップの中核的な部分である」と付け加えた。

「Frozen v2」AIチップの存在が明らかになったことは、AIインフラ分野におけるグーグルの深い戦略的論理を反映しており、AIコンピューティングへの焦燥感がその主な原動力となっている。Geminiモデルの規模が拡大し続ける中、汎用チップの電力効率の限界が近づきつつある。大規模モデルのロジックをハードウェアに直接組み込むことは、AIコンピューティングの電力効率におけるボトルネックを打破するための抜本的な解決策を示している。

これはまた、グーグルがソフトウェアとハードウェアを融合させる「アップル流」の垂直統合型の路線を模倣していることも示している。自社開発のTPUから専用AIチップの「Frozen」シリーズに至るまで、グーグルはAI時代において、モデルアーキテクチャからチップ設計に至るフルスタックのクローズドループの確立を試みている。このアプローチが成功すれば、AI推論コストが劇的に低下し、Geminiの商業化に向けた道が開かれることになる。

しかし、リスクも同様に無視することはできない。チップとモデルが密接に結合しているということは、Geminiの根幹をなすアーキテクチャが大幅に刷新された場合、Frozen AIチップがたちまち陳腐化する可能性があることを意味する。グーグルがFrozen v2を量産製品ではなく「技術検証プラットフォーム」と位置づけていることは、この路線が検証されるまでにまだ時間が必要であることをまさに示している。

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