Google ontwikkelt nieuwe 'Frozen'-chip om Gemini AI-modellen veel efficiënter uit te voeren

Google ontwikkelt een nieuwe kunstmatige intelligentie-chip die is ontworpen om zijn Gemini-modellen veel efficiënter te laten werken, volgens een rapport dat voor het eerst werd gepubliceerd door technische publicatie The Information. Deze inspanning – waarvan The Information zei dat deze intern bekend staat onder de codenaam ‘Frozen’ – zorgde ervoor dat de aandelen van Alphabet merkbaar hoger stegen, omdat beleggers gokten dat goedkopere, snellere gevolgtrekkingen de marges van Google zouden kunnen beschermen naarmate de kosten van AI-computers stijgen.

Het rapport werd snel bevestigd en uitgebreid in de financiële media. Reuters meldde dat "Google een nieuwe chip plant om Gemini-modellen efficiënter te laten draaien", daarbij verwijzend naar The Information, terwijl CNBC schreef dat "Alphabet-aandelen opduiken met het rapport dat het een efficiëntere AI-chip aan het ontwikkelen is." Bloomberg meldde eveneens dat "Google-aandelen winst maken op het rapport van een chip om de AI-efficiëntie te vergroten." De consistente reactie van de markt onderstreept hoe gevoelig investeerders zijn geworden voor elk teken dat een groot AI-laboratorium de kosten van het bedienen van modellen kan verlagen.

Waarom efficiëntie nu belangrijker is dan pure kracht

De chippush komt op een moment waarop de economie van AI onder intensief toezicht staat. Zoals Tom's Hardware dezelfde dag in een afzonderlijke analyse opmerkte, wordt de industrie geconfronteerd met 'de blijvende paradox van de AI-economie': modellen worden steeds beter en efficiënter, maar de totale kosten van het gebruik ervan kunnen nog steeds uit de hand lopen naarmate het gebruik toeneemt. Het probleem is niet alleen trainen; het zijn de gevolgtrekkingen, de voortdurende kosten van het beantwoorden van elke vraag, die de rekening domineren naarmate producten miljoenen gebruikers bereiken.

Een chip die speciaal is gebouwd om Gemini-inferentie goedkoper te maken, zou precies die druk aanpakken. Google bedient Gemini via consumentenproducten zoals Search en zijn chatbot, maar ook via zijn clouddivisie, wat betekent dat zelfs bescheiden efficiëntiewinsten zich vertalen in grote besparingen op schaal. Beleggers lezen het rapport duidelijk als een teken dat Google van plan is die economische positie te verdedigen met op maat gemaakt silicium in plaats van uitsluitend te vertrouwen op in de handel verkrijgbare versnellers.

De lange gok van Google op aangepast silicium

Het Frozen-project past perfect in de gevestigde strategie van Google om zijn eigen AI-chips te ontwerpen. Het bedrijf bouwt al jaren zijn Tensor Processing Units, oftewel TPU’s, die zowel interne workloads aandrijven als worden aangeboden aan cloudklanten. Google heeft ook speciaal silicium ontworpen voor zijn Pixel-telefoons en heeft gewerkt aan het verkleinen van AI-modellen, zodat ze op consumentenapparaten kunnen draaien in plaats van alleen in enorme datacenters.

Wat de Frozen-inspanning naar verluidt onderscheidt, is de expliciete focus op efficiëntie bij het bedienen van Gemini. Hoewel TPU's historisch gezien geoptimaliseerd zijn voor zowel training als gevolgtrekking, geeft een chip die specifiek is afgestemd op de kosten van het beantwoorden van vragen aan waar Google denkt dat de volgende concurrentiestrijd zal worden uitgevochten: niet alleen wie het slimste model kan bouwen, maar ook wie het het goedkoopst kan leveren. Die logica sluit aan bij een bredere verschuiving in de sector, waarbij de inferentiekosten – en niet het piekvermogen – steeds vaker bepalen welke producten overleven.

Deze stap verscherpt ook de verticale integratie van Google. Door eigenaar te zijn van het model, de softwarestack en het silicium daaronder, kan Google elke laag voor de anderen mede ontwerpen op een manier die kopers van kant-en-klare chips niet gemakkelijk kunnen evenaren.

De bredere chiprivaliteit

Google staat bepaald niet alleen in de race. Nvidia blijft de markt domineren voor de krachtigste AI-versnellers, en rivalen, waaronder Amazon, dat zijn eigen op maat gemaakte AI-chips heeft gepromoot, en een groeiend aantal startups zijn allemaal tot de conclusie gekomen dat controle over silicium essentieel is om op kosten te kunnen concurreren. Het rapport van Google verscheen op een dag waarop het bredere AI-hardwareverhaal in beweging kwam: de plannen van ASML om de prijzen van zijn geavanceerde lithografiemachines te verhogen zouden TSMC frustreren, een herinnering dat de hele AI-toeleveringsketen – van de machines die chips printen tot de chips die modellen draaien – in realtime wordt herzien.

Voor Alphabet is de strategische aantrekkingskracht tweeledig. Goedkopere gevolgtrekkingen beschermen de winstgevendheid van AI-functies die in de consumentenproducten zijn verweven, en het versterkt de toon van Google Cloud voor zakelijke klanten die zich intensief richten op de kosten van het inzetten van modellen. Beide zijn van belang in een tijd waarin beleggers bewijs eisen dat het enorme kapitaal dat in de AI-infrastructuur wordt gestort uiteindelijk duurzame winsten zal opleveren in plaats van een gecommoditiseerde race naar de bodem.

Wat te bekijken

Het rapport van The Information betekent dat de details voorlopig beperkt blijven en dat Google het Frozen-project, de specificaties of een tijdlijn niet publiekelijk heeft bevestigd. Wat wel duidelijk is, is de bedoeling: Google beschouwt efficiënte gevolgtrekking als een doorslaggevende concurrentiegrens en is bereid speciaal silicium te ontwerpen om deze te winnen. Omdat de kosten van het gebruik van AI-modellen steeds meer bepalen welke producten het goed doen, zullen de bedrijven die hun eigen chips beheren – en deze kunnen afstemmen op hun eigen modellen – een structureel voordeel hebben.

Het signaal voor de rest van de industrie is dat de race over AI-chips verschuift van een strijd om pure trainingskracht naar een strijd om de kosten per zoekopdracht, en AI hardware kan de winnaars bepalen.

Blijf AI een stap voor

Op maat gemaakt silicium wordt stilletjes de beslissende factor in wie profiteert van AI. Bezoek onze homepage op aibuzzwire.news voor voortdurende berichtgeving over de chips, modellen en economieën die de industrie vormgeven.

Lees meer AI-nieuws →