Google trabaja en un nuevo chip Frozen v2 para servidores que integraría parte de la arquitectura de Gemini directamente en el hardware, el proyecto busca ejecutar los modelos de inteligencia artificial con mayor rapidez y reducir el consumo de energía asociado al procesamiento.
El semiconductor recibe de forma interna el nombre de Frozen v2, su posible despliegue comenzaría en 2028 aunque el diseño todavía se encuentra en desarrollo, los ingenieros también evalúan cuánta información del modelo quedaría incorporada físicamente en el chip.
Chip Frozen v2 reduciría el movimiento de datos
Actualmente, los sistemas de inteligencia artificial trasladan grandes volúmenes de información entre la memoria y los procesadores, este movimiento consume energía y puede aumentar el tiempo necesario para generar una respuesta. Por ello, Frozen v2 incorporaría ciertos elementos de Gemini dentro del propio semiconductor, esta configuración permitiría procesar solicitudes con menos transferencias de datos y reduciría la presión sobre la infraestructura de Google Cloud.
Según la información publicada, el chip podría ofrecer entre seis y diez veces más eficiencia que los aceleradores personalizados más recientes de Google, la estimación toma como referencia la cantidad de tokens de inteligencia artificial procesados por unidad de energía. Sin embargo, Google mantiene el proyecto en fase experimental. Un portavoz de Google Cloud explicó que sus equipos prueban nuevas tecnologías de forma constante y señaló que algunos desarrollos pueden no llegar a producción.
El nuevo chip operaría junto con las TPU de Google
Frozen v2 sería independiente de las unidades de procesamiento tensorial de Google, estas TPU son chips diseñados para entrenar y ejecutar aplicaciones de aprendizaje automático en centros de datos. Por tanto, el nuevo semiconductor no sustituiría de forma directa a las TPU, su función sería complementar la infraestructura existente con un diseño más ajustado a las características de Gemini.
Esta estrategia responde a una tendencia creciente entre las grandes empresas tecnológicas, los desarrolladores de modelos de IA buscan controlar una parte mayor de su infraestructura para mejorar el rendimiento y disminuir su dependencia de proveedores externos. Asimismo, el diseño conjunto de hardware y software permite ajustar cada componente a una carga de trabajo específica. En el caso de Google, esa integración podría facilitar una ejecución más eficiente de Gemini dentro de sus propios servicios.
Google busca aliviar la presión sobre su capacidad informática
El desarrollo de Frozen v2 también estaría relacionado con la elevada demanda de capacidad de cómputo para inteligencia artificial. El crecimiento de Gemini y de los servicios de Google Cloud exige más servidores, energía y aceleradores especializados. De acuerdo con el reporte original citado por Reuters, la escasez interna de capacidad habría generado tensiones y habría llevado a Google Cloud a rechazar algunos acuerdos con clientes externos.
En este contexto, un chip optimizado para Gemini podría aumentar el número de consultas procesadas con la misma infraestructura eléctrica. También permitiría atender más cargas de trabajo sin ampliar al mismo ritmo el consumo energético de los centros de datos.
Las acciones de Alphabet reaccionaron al reporte
El mercado respondió de forma positiva a la información, las acciones de Alphabet llegaron a subir hasta 3,7 % en Nueva York tras conocerse el desarrollo del semiconductor. La reacción refleja el interés de los inversionistas por las empresas que diseñan chips propios para inteligencia artificial. Esta capacidad puede reducir costos operativos y mejorar la disponibilidad de recursos informáticos.
Amazon, OpenAI y otras compañías también desarrollan procesadores personalizados o mantienen acuerdos con fabricantes de semiconductores, esta competencia está potenciando una nueva etapa en la que los modelos de IA y el hardware se diseñan de forma coordinada.
Frozen v2 aún debe superar la fase de diseño
Google prevé una posible introducción del chip desde 2028, sin embargo, el calendario dependerá de los resultados técnicos, las pruebas de fabricación y la definición final de los componentes de Gemini que serían integrados en el hardware. Mientras tanto, las TPU seguirán ocupando un papel central en la infraestructura de inteligencia artificial de la empresa. Frozen v2 ampliaría esa plataforma con una opción especializada para responder a la demanda creciente de Gemini.
El proyecto muestra cómo Google intenta mejorar la eficiencia energética y la velocidad de sus modelos mediante una integración más estrecha entre centros de datos, semiconductores y software de inteligencia artificial.
Fuente: Reuters
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