Google arbeitet an einem eigenen KI-Chip namens Frozen v2, der Gemini-Modelle deutlich effizienter betreiben soll. Das berichtet The Information unter Berufung auf anonyme Quellen; TechCrunch berichtet über diese Meldung. Der Chip könnte zwischen 6 und 10 Mal effizienter als Googles bisherige AI-Chips sein – gemessen an der Anzahl der generierten Token pro Energieeinheit. Geplante Markteinführung: 2028.
Google bestätigte den Bericht gegenüber TechCrunch weder direkt noch dementierte es. Stattdessen erklärte das Unternehmen:
"Unsere Teams forschen und experimentieren ständig mit neuen Innovationen, um maximale Leistung und Effizienz für unsere Nutzer und Kunden zu erreichen. Während nicht jedes Projekt in die Produktion geht, ist diese rigorose Erkundung zentral für unseren Full-Stack-Ansatz. Durch die Co-Design von Hardware und Software von Grund auf stellen wir sicher, dass unsere Systeme für echte Arbeitslasten integriert und hochoptimiert sind."
Kurz & knapp
- Frozen v2 ist Googles interner Codename für einen neuen Server-Chip, optimiert für Gemini-Modelle
- Effizienzgewinn: 6–10x bessere Token-pro-Watt-Leistung als aktuelle Google-Chips
- Verfügbarkeit: 2028 geplant
- Nach Bekanntmachung stieg Alphabets Aktienkurs um etwa 3 %
Der Trend: Jeder baut seinen eigenen Chip
Google ist nicht allein. Der Druck, unabhängiger von Nvidia zu werden, wächst in der gesamten KI-Industrie. OpenAI kündigte im Juni seinen ersten Custom-Chip an – einen Inference-Prozessor namens Jalapeño. Anthropic verhandelt Berichten zufolge über eine Chipmaking-Partnerschaft mit Samsung. Der Grund ist klar: Wer seine Modelle auf eigener Hardware laufen lässt, spart Kosten, reduziert Latenz und macht sich weniger abhängig von Nvidias Dominanz.
Für Google hat das zusätzliche Gewicht: Der Konzern plant Investitionen zwischen 180 und 190 Milliarden Dollar in seine KI-Strategie. Investoren wollen sehen, dass diese Summen sich rechnen. Die Nachricht vom effizienteren Frozen-v2-Chip kam da zur rechten Zeit – und beruhigte die Märkte.
Effizienz als neues Verkaufsargument
Die Branche hat sich gewandelt. Während vor zwei Jahren noch jede neue Modell-Ankündigung Euphorie auslöste, dominiert heute eine andere Frage: Wie teuer ist es, das Ding zu betreiben? Effizienz ist zum entscheidenden Verkaufsargument geworden – für Kunden, für Investoren, für die Börse.
Frozen v2 passt in diese Logik. Ein Chip, der Gemini mit weniger Strom und weniger Rechenleistung betreibt, senkt Googles Betriebskosten und macht Gemini als Cloud-Service konkurrenzfähiger. Das ist nicht sexy, aber es ist rentabel.
Was das für deutsche Unternehmen bedeutet
Die Vertikalisierung von KI – also die enge Verflechtung von Modell, Software und Hardware – wird zum neuen Standard. Das hat Folgen für deutsche Firmen, die auf KI setzen: Wer seine Modelle in der Cloud betreibt, wird von Anbietern abhängig, die ihre eigene Hardware optimieren. Das kann Kosten senken, kann aber auch Lock-in-Effekte verstärken. Gleichzeitig entsteht ein neuer Markt für spezialisierte Chip-Entwicklung – eine Chance für europäische Hardware-Unternehmen, falls sie schnell genug werden.
Quellen
Redaktionell verantwortet von Ideal Syka. Quellen und Arbeitsweise: Redaktion & Methode. Hinweise und Korrekturen: ai@i6eal.de.
