Google、Gemini専用チップ「Frozen v2」を開発中

Googleが、自社のAIモデル「Gemini」のアーキテクチャをハードウェアに直接組み込んだサーバー向け専用チップ「Frozen v2」を開発していることが明らかになった。内部情報筋によると、このチップは現行のTPU（テンソル処理装置）と比べて6〜10倍の効率性を持つとされ、2028年のリリースが予定されている。

そもそもTPUとは、AIの計算処理を高速化するためにGoogleが独自開発してきた専用プロセッサだ。現在のTPUは汎用的な設計を持ち、さまざまなAIモデルへの対応を前提としている。一方「Frozen v2」はGeminiのアーキテクチャそのものをシリコン（チップの回路）上に焼き付ける設計思想を採用しており、特定モデルに最適化することで大幅な効率向上を図るアプローチといえる。

AI産業においてチップの効率性は、サービスの運営コストに直結する。AIモデルが質問に答えたり文章を生成したりする「推論」処理は、大量のサーバーリソースを常時消費する。効率の高いチップを持つことは、同じ計算量をより低コストで実現できることを意味する。報道によれば、「Frozen v2」はGoogleのAI推論コストを大幅に引き下げる可能性があるとされている。

この動きが注目される背景には、AI業界における価格競争の激化がある。OpenAIやAnthropicといった競合他社は、API（外部からAI機能を利用するための接続口）の利用料金をめぐって熾烈な競争を繰り広げている。推論コストが下がれば、その分だけサービスの価格を引き下げたり、利益率を高めたりする余地が生まれる。情報筋は、「Frozen v2」がGoogleにとってOpenAIやAnthropicに対する価格面での優位性につながる可能性を示唆している。

ただし、いくつかの点には注意が必要だ。今回の情報は内部情報筋を通じたもので、Googleが公式に発表した内容ではない。また、2028年という予定時期は現時点での計画であり、半導体開発には技術的・製造上のさまざまなハードルが伴う。実際に製品として展開されるまでには、仕様や時期が変わる可能性もある。

モデル専用のチップ設計という方向性は、AI業界全体で広がりつつあるトレンドという見方ができる。汎用チップで多様なモデルを動かすより、特定のモデルに最適化した設計のほうが効率面で有利になる場面が増えており、各社がハードウェアとソフトウェアの垂直統合を深める動きは今後も続くとみられる。

Googleにとって「Frozen v2」は、AI競争における単なるハードウェアの刷新にとどまらず、コスト構造そのものを変える可能性を持つ取り組みと位置づけられる。2028年に向けて、開発の進捗や実際の性能データが公式に示されるかどうかが、今後の注目点になるだろう。