Alphabet, matična kompanija Gugla, razvija novi serverski čip koji bi deo arhitekture njegovih Gemini modela ugradio direktno u hardver, u nastojanju da veštačku inteligenciju isporučuje uz znatno manju potrošnju energije. O projektu, interno nazvanom Frozen v2, prvi je izvestio list The Information, a vest su 20. i 21. jula preneli TechCrunch, Bloomberg, CNBC i drugi mediji. Prema tim navodima, čip bi mogao da bude spreman za primenu tek 2028. godine.
Inženjeri koji rade na projektu procenjuju da bi Frozen v2 mogao da isporuči šest do deset puta više tokena po jedinici utrošene energije nego najnovija generacija Guglovih tenzorskih procesora, poznatih kao TPU. Reč je o procenama iz interne faze razvoja, a ne o merenju gotovog proizvoda, pa ih treba čitati s oprezom. Gugl zvanično nije potvrdio ni demantovao izveštaj. Kompanija je saopštila da njeni timovi neprekidno istražuju i isprobavaju nova rešenja kako bi korisnicima i klijentima pružili najveće moguće performanse i efikasnost.
Šta zapravo znači „zamrznuti” čip
Savremeni AI čipovi su uglavnom procesori opšte namene za mašinsko učenje. Oni mogu da pokrenu bilo koji model, ali za svaki upit moraju da učitaju težine modela, izračunaju rezultat i pri tome premeste velike količine podataka kroz memoriju. Svaki od tih koraka troši struju i vreme.
Ideja iza Frozen v2 je da se deo tih odluka ne donosi iznova pri svakom upitu, već da bude fiksiran u samim tranzistorima. Prema opisu iz izveštaja, u silicijum bi bila upisana arhitektura Gemenija, dakle način na koji je model strukturiran, čime se smanjuje broj koraka koje čip izvodi i količina podataka koju mora da prebacuje po upitu. Deo čipa bio bi namenski građen da pokreće Gemini i ništa drugo.
Zamrznuta arhitektura, ali ažurne težine
Ovde je ključna razlika u odnosu na prvobitnu zamisao. Kako navodi The Information, originalni Frozen predviđao je da se u čip ugrade i same težine modela, odnosno naučeni parametri. Takav pristup bi čip vezao za tačno jednu verziju Gemenija i učinio ga zastarelim čim stigne naredna. Frozen v2 zato zamrzava samo arhitekturu, dok težine ostaju promenljive. Na taj način isti hardver može da ostane upotrebljiv kroz više izdanja Gemenija, jer se model može ažurirati bez menjanja čipa.
Taj kompromis ilustruje suštinu problema. Što je čip specijalizovaniji, to je efikasniji, ali i krući. Gugl očigledno pokušava da nađe tačku u kojoj dobija veliki deo dobitka u efikasnosti, a da pri tome ne zaključa čitavu proizvodnu liniju za jedan jedini, brzo zastarevajući model.
Zašto Gugl uopšte gradi namenski čip
Projekat je, prema izveštaju, delom odgovor na nestašicu računarskih kapaciteta koja je unutar kompanije dovoljno ozbiljna da je Gugl Klaud odbijao poslove sa pojedinim spoljnim klijentima. Potražnja za obradom AI upita raste brže nego što se grade podatkovni centri i obezbeđuje struja za njih, pa svaki procenat uštede energije po upitu ima direktnu poslovnu težinu.
Efikasnost izražena kao broj tokena po vatu nije samo tehnički podatak. Ona određuje koliko korisnika jedan podatkovni centar može da opsluži, kolika je cena po upitu i koliko brzo kompanija može da širi usluge bez novih ulaganja u energetsku infrastrukturu. U trci u kojoj OpenAI, Anthropic i Gugl istovremeno traže dodatne gigavate struje i nove čipove, hardver koji radi isti posao uz deo potrošnje predstavlja stratešku prednost, a ne samo inženjersku sitnicu.
Dopuna, a ne zamena za TPU
Iz dosadašnjih navoda proizlazi da Gugl na Frozen v2 gleda kao na dopunsku porodicu čipova, a ne kao na naslednika postojeće TPU linije. Tenzorski procesori ostaju osnova za širok spektar poslova i za modele koji nisu Gemini, dok bi namenski čip pokrivao najčešće i najskuplje scenarije isporuke Gemenija.
Izveštaj takođe navodi da Gugl planira manji obim proizvodnje nego za TPU i da projekat vidi kao svojevrsni test za specijalizovane čipove uopšte. Drugim rečima, čak i ako Frozen v2 ne postane masovni proizvod, kompaniji može da posluži kao provera koliko se daleko isplati ići u građenju silicijuma skrojenog za tačno jedan model.
Tržišna reakcija i ograde
Vest je imala vidljiv efekat na berzi. Prema navodima Bloomberga i CNBC-ja, akcije Alphabeta porasle su za oko 3,3 odsto u ranom trgovanju nakon objave. Investitori su reagovali na signal da Gugl ima odgovor na pitanje troškova i energetskih ograničenja koja prate širenje veštačke inteligencije.
Ipak, nekoliko ograda ostaje. Datum primene je udaljen, negde tokom 2028. godine, što u tempu razvoja AI hardvera znači više generacija čipova unapred i mnogo prostora za izmene plana. Podaci o efikasnosti su interne projekcije, a ne nezavisno provereni rezultati. Konačno, sama kompanija izveštaj nije potvrdila, pa detalje treba tretirati kao dobro izveštene, ali još nezvanične.
Za region i domaće kompanije koje AI usluge koriste preko oblaka, ovakvi pomaci u hardveru posredno su važni. Ako se troškovi obrade upita smanje, to se vremenom preliva u niže cene ili veće besplatne kvote kod servisa koji se oslanjaju na Guglovu infrastrukturu. Taj efekat, međutim, dolazi tek pošto čip zaživi i tek ako se projektovane uštede potvrde u praksi.
Često postavljana pitanja
Šta je Frozen v2?
Frozen v2 je interni naziv za serverski čip koji Gugl, prema izveštaju lista The Information, razvija kako bi Gemini modele pokretao efikasnije. Čip bi arhitekturu Gemenija ugradio direktno u silicijum, dok bi težine modela ostale promenljive.
Koliko je čip efikasniji od postojećih?
Inženjeri na projektu procenjuju da bi Frozen v2 mogao da isporuči šest do deset puta više tokena po jedinici utrošene energije nego najnovija generacija Guglovih TPU čipova. Reč je o internim procenama iz faze razvoja, koje nisu nezavisno potvrđene.
Kada bi čip mogao da bude u upotrebi?
Prema izveštaju, Gugl planira primenu tek od 2028. godine. Do tada je moguće da se plan promeni, a kompanija zvanično nije potvrdila detalje.
Da li Frozen v2 zamenjuje TPU čipove?
Ne. Iz navoda proizlazi da Gugl na Frozen v2 gleda kao na dopunsku porodicu čipova uz postojeću TPU liniju, sa manjim obimom proizvodnje, a ne kao na njenu zamenu.
