Google está integrando la arquitectura Gemini en silicio: detalles sobre el chip Frozen v2
Google se prepara para lanzar un procesador especializado llamado Frozen v2, que será la continuación lógica de su línea de procesadores tensoriales (TPU), pero con un enfoque radicalmente nuevo. A diferencia de los aceleradores universales, este chip integrará elementos clave de la arquitectura Gemini directamente en el sustrato de silicio. Esta integración permitirá reducir drásticamente la cantidad de operaciones computacionales y el volumen de datos transferidos durante el procesamiento de las solicitudes de los usuarios.
El proyecto no se posiciona como un reemplazo de los TPU, sino como un complemento altamente especializado. El objetivo principal es mitigar la aguda escasez de potencia computacional que, según mis datos, ha obligado a Google Cloud a rechazar varios acuerdos con clientes externos. Los ingenieros de la compañía pronostican que Frozen v2 podrá procesar entre seis y diez veces más tokens por unidad de energía consumida en comparación con los últimos aceleradores de IA de Google. Esto representa un salto colosal en eficiencia.
Sin embargo, hay un matiz importante: el chip solo será compatible con futuras versiones de los modelos Gemini, siempre que se mantenga la arquitectura base. Por ahora, Google considera Frozen v2 como un proyecto experimental, por lo que no se planea una producción masiva en los mismos volúmenes que los TPU. Se espera que el chip entre en funcionamiento en 2028. Es notable que, el 20 de julio, tras la publicación de esta información, las acciones de Alphabet subieran un 1,5%.
En medio de estos ambiciosos planes, el área de IA de Google enfrenta serias dificultades. El lanzamiento de Gemini 3.5 Pro se ha retrasado, y la compañía ha perdido a cuatro investigadores principales que se han pasado a la competencia. Además, los modelos chinos ya representan hasta el 46% de los tokens de las empresas estadounidenses, lo que genera una presión adicional.
Opinión del experto: Frozen v2 es un movimiento estratégico de Google para crear su propia ventaja de "hardware" en la carrera de la IA. Sin embargo, los retrasos en su lanzamiento hasta 2028 parecen arriesgados: para entonces, los competidores podrían ofrecer soluciones igual de eficientes, y los problemas actuales con el personal y los modelos chinos solo agravarán la situación. El éxito del proyecto dependerá de si Google puede mantener su liderazgo tecnológico en un entorno de creciente competencia.