O Google está desenvolvendo um chip de inteligência artificial pensado exclusivamente para rodar o Gemini com um consumo de energia muito mais baixo. Batizado internamente de Frozen v2, o componente promete entregar entre seis e dez vezes mais tokens por watt do que os processadores personalizados usados atualmente pela empresa, segundo informações divulgadas pela Reuters. A expectativa interna é que a tecnologia comece a operar a partir de 2028.
Como o chip pretende economizar energia
A grande mudança do Frozen v2 está na forma como ele é projetado. Em vez de seguir o modelo das atuais TPUs (Tensor Processing Units), que são aceleradores de uso relativamente amplo, o novo chip incorpora diretamente em seu hardware partes da própria arquitetura do Gemini. Essa integração reduz a quantidade de processamento e de movimentação de dados necessária durante a inferência — a etapa em que a IA efetivamente gera respostas para quem está usando o sistema.
Na prática, isso deve significar gerar um volume maior de respostas consumindo uma fração da eletricidade normalmente exigida, algo que se tornou uma prioridade estratégica à medida que os modelos de linguagem ficam mais pesados e demandam mais poder computacional.
Por que a eficiência virou prioridade para o Google
O projeto surge em um cenário de forte pressão sobre a infraestrutura de IA da empresa. Ainda de acordo com a Reuters, a limitação de capacidade já levou o Google Cloud a recusar contratos com clientes externos, o que reforça a urgência de reduzir o custo operacional por trás do Gemini.
Vale destacar que o Frozen v2 não deve substituir as TPUs. A ideia é criar uma nova família de aceleradores voltada especificamente para as cargas de trabalho do Gemini, enquanto as TPUs continuam responsáveis por tarefas mais flexíveis e por uma gama maior de modelos de inteligência artificial dentro do ecossistema Google.
Os riscos de apostar em hardware específico
Construir um chip em torno de um único modelo pode trazer ganhos expressivos de performance e eficiência, mas também carrega um risco relevante: modelos de IA evoluem rápido. Se a arquitetura do Gemini mudar de forma significativa até 2028, parte desse hardware especializado pode perder eficiência ou exigir adaptações. Por isso, segundo fontes ouvidas pelo The Information, os engenheiros do Google ainda estão definindo o quanto da arquitetura do modelo será, de fato, incorporado ao silício.
Quase uma década de chips próprios
O Google investe em processadores dedicados a IA há quase dez anos. A primeira geração das TPUs chegou aos data centers da empresa em 2015, substituindo parte da infraestrutura baseada em CPUs e GPUs tradicionais. O Frozen v2 representa um passo além dessa estratégia: em vez de otimizar apenas operações genéricas de aprendizado de máquina, o novo chip é desenhado em torno de uma família específica de modelos — no caso, o próprio Gemini.
