Google está construyendo un chip diseñado específicamente para su IA Gemini

Puntos clave

• Google está desarrollando un chip especializado con el nombre en clave "Frozen v2" diseñado para ejecutar sus modelos de IA Gemini de manera más eficiente, según un informe publicado inicialmente por The Information.
• Los ingenieros de Google proyectan que Frozen v2 podría entregar entre 6 y 10 veces más rendimiento de IA por unidad de electricidad que los chips personalizados actuales de la empresa.
• Google se propone implementar el nuevo chip en 2028.
• Google acordó pagar a SpaceX aproximadamente mil millones de dólares mensuales para cubrir una escasez actual de capacidad informática mientras se construyen soluciones a largo plazo.
• El precio de las acciones de Alphabet subió un 3% el lunes después de que surgiera el informe.

Google está trabajando en un chip que estaría permanentemente sintonizado para ejecutar un modelo de IA y nada más. El proyecto tiene el nombre en clave "Frozen v2" y está dirigido al propio Gemini de Google, el modelo de lenguaje grande (un tipo de IA que lee y genera texto) que potencia el asistente de IA de Google y compite con ChatGPT.

La idea es integrar partes del diseño de Gemini directamente en la circuitería del procesador. Eso significa que el chip se salta pasos que un chip de propósito general debe realizar cada vez, reduciendo la electricidad y el tiempo necesarios para responder cada consulta. Los propios ingenieros de Google proyectan que podría manejar entre 6 y 10 veces más respuestas por vatio de potencia en comparación con los procesadores personalizados actuales de la empresa, llamados TPU (unidades de procesamiento de tensor), los chips especializados que Google ya construye para cargas de trabajo de IA.

Es una cifra sorprendente. Pero viene con una limitación real.

El chip está esencialmente congelado alrededor de la arquitectura actual de Gemini. Si Google rediseña significativamente Gemini antes de 2028, Frozen v2 se convierte en un mal ajuste. Según los informes, Google considera el proyecto parcialmente como un experimento y no tiene planes actuales de fabricarlo a la misma escala que sus TPU estándar.

¿Por qué importa esto para la gente común?

Importa porque los costos informáticos determinan cuánto cuestan los servicios de IA, qué tan rápido responden y cuántos usuarios pueden servir a la vez. Google está bajo una presión interna seria en este momento: según los informes, la empresa tuvo que rechazar clientes de nube que pagaban debido a una escasez de capacidad informática de IA, y el mes pasado acordó pagar a SpaceX cerca de mil millones de dólares mensuales para arrendar capacidad y cumplir sus compromisos con clientes comerciales. Un chip que entrega diez veces más rendimiento por vatio aliviaría considerablemente esa presión, y los costos operacionales más bajos eventualmente pueden traducirse en servicios más baratos y rápidos para los usuarios finales.

Frozen v2 se colocaría junto a los TPU existentes de Google en lugar de reemplazarlos. Los chips de propósito general siguen siendo esenciales para entrenar nuevos modelos de IA y manejar cargas de trabajo variadas. Frozen v2 manejaría consultas de Gemini de alto volumen específicamente.

Alphabet no respondió a una solicitud de comentarios antes de la publicación. El objetivo de 2028 le da a Google aproximadamente tres años para decidir si el cambio de arquitectura vale la pena hacer permanente.