Google entwickelt einen neuen KI-Chip, der die Stromkosten um das Zehnfache senken könnte

Wichtigste Punkte

• Google entwickelt einen neuen Server-Chip mit dem internen Codenamen „Frozen v2", dessen Markteinführung für 2028 geplant ist.
• Der Chip könnte 6 bis 10 Mal effizienter sein als Googles bestehende KI-Chips, gemessen daran, wie viele Textantworten er pro Stromeinheit erzeugen kann.
• Googles Aktienkurs stieg am Montagmorgen um etwa 3 %, nachdem die Nachricht über den Chip öffentlich wurde.
• OpenAI kündigte im Juni 2025 seinen eigenen Custom-Chip namens Jalapeño an; Anthropic führt Berichten zufolge Gespräche mit Samsung über eine Chipfertigung-Partnerschaft.

Google entwickelt stillschweigend einen neuen Computerchip, der speziell für die Ausführung seiner Gemini-KI-Modelle konzipiert ist – der Technologie hinter Googles Chatbots und KI-Suchfunktionen – und diese kostengünstiger und schneller betreiben soll. Der Chip mit dem internen Codenamen „Frozen v2" ist für die Markteinführung 2028 vorgesehen, wie zunächst The Information berichtete und sich dabei auf anonyme mit dem Projekt vertraute Quellen berief.

Die Headline-Zahl ist beeindruckend. Frozen v2 könnte 6 bis 10 Mal so viele KI-generierte Antworten pro Stromeinheit erzeugen wie Googles aktuelle Chips. Vereinfacht gesagt: Die gleiche Stromrechnung könnte deutlich mehr KI-Arbeit antreiben.

Google bestätigte den Bericht, als TechCrunch AI direkt nachfragte, nicht. Und dementierte ihn auch nicht. „Unsere Teams forschen und experimentieren ständig mit neuen Innovationen, um maximale Leistung und Effizienz für unsere Nutzer und Kunden zu erreichen", sagte ein Unternehmenssprecher.

Warum ist das für normale Menschen von Bedeutung? Der Betrieb von KI ist kostspielig, und diese Kosten wirken sich weitergeben aus. Unternehmen, die ihre Chipkosten senken können, haben mehr Spielraum, KI-Tools kostenlos oder kostengünstig anzubieten, anstatt die Kosten an Abonnenten oder Werbetreibende weiterzugeben.

Die gesamte Branche drängt in die gleiche Richtung. Nvidia, der kalifornische Chipmaker, liefert derzeit die meisten speziellen Prozessoren, die KI-Unternehmen benötigen. Diese Abhängigkeit beunruhigt die großen Labore: Falls Nvidia die Preise erhöht oder die Versorgung knapp wird, spüren es alle von Google bis zu Startups. Der Bau eigener Chips ist der direkteste Weg, dieses Risiko zu senken.

OpenAI unternahm diesen Schritt im Juni 2025 und kündigte Jalapeño an, seinen ersten eigenen Inference-Chip, einen Prozessor, der speziell zur Generierung von KI-Antworten statt zum Training neuer Modelle konzipiert ist. Anthropic führt Berichten zufolge erste Gespräche mit Samsung über eine ähnliche Vereinbarung.

Für Google ist der finanzielle Druck erheblich. Anfang dieses Jahres teilte das Unternehmen mit, dass es zwischen 180 und 190 Milliarden Dollar in die KI-Infrastruktur bis 2025 investieren will. Das ist eine Summe, die groß genug ist, um Anleger zu beunruhigen, die Belege dafür möchten, dass die Ausgaben Renditen bringen. Die Nachricht über Frozen v2 scheint einige Beruhigung gebracht zu haben: Googles Aktienkurs stieg am Montagmorgen nach The Informations Bericht um etwa 3 %, kurz bevor das Unternehmen seine Quarterly-Earnings-Präsentation abhielt.

Was bedeutet das für Nutzer von Google-Produkten?

Schnellere und kostengünstigere Chip-Technologie bedeutet in der Regel, dass KI-Funktionen mehr Menschen zu niedrigeren Kosten erreichen. Sollte Frozen v2 die beschriebene Leistung erbringen, könnte Google Gemini effizienter betreiben, was sich in schnelleren Antworten in Search, Google Docs oder Android widerspiegeln könnte, ohne dass die Nutzer mehr bezahlen. Das Zieldatum 2028 liegt noch Jahre entfernt, und nicht jedes interne Projekt erreicht die Produktion, wie Googles eigene Aussage impliziert.