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谷歌自研 Frozen v2 AI 芯片曝光，单位功耗算力提升 6–10 倍，瞄准智能体推理场景_我的网站

一 |     　　北京8月17日电（记者 韩鹏飞）8月17日，国务院新闻办公室举行新闻发布会，介绍2026年7月份国民经济运行情况。

二 |     7 月 21 日，外媒独家披露谷歌 Alphabet 内部代号 Frozen v2 的专用推理服务器芯片研发细节，这款芯片将 Gemini 底层模型架构直接固化至硅片，内部测试数据显示，它单位功耗下的 Token 处理效率达到现有顶级 TPU 的 6 至 10 倍，产品核心面向 AI 智能体高并发推理场景，计划 2028 年完成落地部署，消息流出后 Alphabet 盘中股价涨幅突破 3%。　　会上，国家统计局新闻发言人、总经济师、国民经济综合统计司司长付凌晖介绍，总的看，近期部分地区高温多雨等极端天气造成了一些自然灾害，对经济运行会造成一定的冲击，但总体可控，经济发展的大势没有改变。从全年看，实现经济增长预期目标具备良好的基础和条件。         当前市场主流 GPU、TPU 均为通用可编程架构，能够适配各类大模型运行，但在实际工作过程中需要持续调度运算资源、频繁迁移内存数据，而 AI 智能体需要不间断生成文本、高频调取缓存信息，长期运行下会产生严重的功耗损耗与延迟问题，也就是行业普遍存在的内存墙难题。Frozen v2 走出了完全不同的设计思路，研发团队没有把完整模型权重固定在硬件内部，而是将 Gemini 体系中复用频率最高的底层决策、解码运算通路蚀刻进芯片电路，从硬件层面削减运行过程中的计算步骤与数据传输消耗。今年以来，中国经济面对不少外部冲击，同时也克服了国内困难，保持了总体平稳运行态势。这款芯片将每瓦可处理 Token 数量作为核心评估指标，而非单纯追求纸面峰值算力，天然适配智能体长上下文交互、全天候持续推理的负载需求，同时研发团队仅锁定标准化模型运算架构，保留权重迭代更新的空间，弥补初代 Frozen 完全固化模型、芯片使用周期过短的短板。从产品定位来看，Frozen v2 并不会取代第八代 TPU 承担训练与通用推理工作，谷歌由此形成双轨芯片布局，TPU 负责承接外部云客户多样化模型需求，Frozen v2 则专供内部 Gemini 大模型、各类智能体、搜索以及办公软件等高负载业务，二者形成互补搭配。

三 |          本届 WAIC 已经释放清晰产业信号，AI 行业正式进入智能体规模化落地阶段，海量 Agent 多任务自主调度、云端高并发推理成为算力消耗的主要来源，这也是谷歌全力推进 Frozen v2 研发的核心动因。面向企业级智能体与 C 端终端配套云端服务，芯片能够同时承载上万条长文本指令，持续输出多轮交互内容，依靠低功耗特性大幅压缩集群供电与散热开支；谷歌自有搜索智能助手、办公智能体、多模态交互产品的推理调用量持续攀升，现有算力供给缺口已经迫使谷歌云暂缓承接部分外部订单，专用推理芯片落地后可以快速补足内部算力短板。从下阶段情况看，尽管还面临不少风险挑战，但是中国经济“稳”的主基调没有改变。同时智能体执行跨平台、多步骤复杂任务时高度依赖大容量上下文缓存，Frozen v2 在硬件层面优化内存读写链路，有效减少缓存反复搬运带来的多余功耗，进一步降低智能体长期运行的综合成本。         Frozen v2 研发消息曝光，意味着全球 AI 芯片赛道分化出两条清晰发展路径，行业算力竞争的重心，也从单纯比拼峰值算力，转向推理能效、单 Token 运行成本的长期较量。随着新动能成长壮大，改革开放拓展深化，宏观政策发力提效，经济有望继续保持总体平稳、向新向优的发展态势，为全年经济增长预期目标的实现提供有力支撑。英伟达与 AMD 坚持通用算力发展路线，旗下 GPU 与整机柜方案兼顾训练、推理全场景需求，生态体系成熟完善，但在智能体高频推理场景下能效表现存在明显短板；谷歌选择模型深度定制芯片路线，Frozen v2 与自家大模型深度协同设计，最大限度压低推理单位成本，缺点是通用性有限，仅能适配 Gemini 产品体系。除此之外，SambaNova、d-Matrix 以及国内多款专用推理芯片都在推进模型与硬件深度耦合的研发方向，行业逐渐形成统一共识，训练环节依旧依靠通用算力集群支撑，而大规模商业化推理场景，会逐步走向专用化定制芯片。         这款芯片依旧存在不少短期落地约束，目前整体还停留在架构设计阶段，最快要到 2028 年才能小规模投入使用，距离全面商业化还有两年多时间，短期内无法缓解全球当下的算力紧缺现状。同时产品适配范围存在明显局限，仅能对接 Gemini 系列大模型，无法对外提供通用算力租赁服务，很难复刻 TPU 对外云业务带来的营收增量，并且芯片硬件固化的模型逻辑范围仍在持续调整，研发团队需要不断平衡运算效率与模型迭代灵活性，不排除项目中途调整规划、缩减量产规模的可能性，谷歌官方也对外表示，内部研发项目不代表最终都会量产落地。拉长周期来看，Frozen v2 的落地会带来深远产业变革，若 6 至 10 倍的能效提升能够实现量产兑现，AI 智能体、大模型云端服务的单 Token 运行成本将显著下降，进一步推动 C 端、B 端智能体产品普及。

四 | 具体来看，有以下几方面因素。　　一是底盘稳。谷歌这套模型与芯片底层协同设计的方案得到验证后，各大头部大模型厂商都会加速自研专用推理芯片，通用 GPU 在推理市场的份额会持续承压，行业整体算力投入逻辑也会发生转变，过去厂商资源集中投向训练集群，未来资本开支会持续向推理专用硬件倾斜，匹配 AI 产业从技术训练走向商业化落地的周期切换。         Frozen v2 是谷歌为解决 AI 智能体推理算力瓶颈推出的战略性产品，跳出传统通用 TPU 的设计框架，以牺牲通用适配能力换取极致运行能效，精准贴合当下全球 AI 产业告别参数内卷、全面推进智能体工业化落地的核心趋势。短期来看，芯片落地周期漫长，无法立刻改变全球算力竞争格局，长期视角下，该项目印证软硬一体化定制是推理赛道的核心突破方向，也会倒逼英伟达、AMD 加快迭代推理专用芯片，整个 AI 算力行业的竞争主线，正式从训练算力比拼，转向智能体推理能效的持续对抗。我国作为超大规模经济体，依托完整产业体系和国内市场优势，具有广阔回旋空间和强大韧性活力，经济运行“稳”的特点明显。

五 | 今年以来，在国际能源市场波动、外部压力加大的条件下，我国经济保持平稳运行。7月份国内部分地区高温多雨等极端天气、自然灾害频发，冲击市场需求和供给，但我国经济依然保持稳中有进的发展态势，充分显示了经济底盘稳、抗冲击能力强的特质。1—7月份，规模以上工业增加值、服务业生产指数同比分别增长5.3%和4.7%，保持较快增长；1—7月份城镇调查失业率为5.2%，居民消费价格同比上涨0.9%，保持总体稳定；1—7月份货物进出口总额同比增长17.3%，人民币汇率稳中有升，外汇储备规模保持在3.4万亿美元以上。经济运行底盘稳、韧性强是我国经济稳定发展的坚实基础。　　二是新动能支撑有力。我国正处于新旧动能加快转换的进程中，新动能积厚成势对经济增长贡献明显。

六 | 上半年，以数字经济等为代表的新动能对经济增长的贡献超过四成。从7月份情况看，新动能成长对经济增长的贡献依然明显。从工业看，1—7月份，工业新动能对整个规模以上工业增长的贡献达到五成。

七 | 从生产看，数字化和智能化加快发展，对相关产业带动明显。

八 | 7月份，数字产品制造业增加值同比增长17.3%，信息传输软件和信息技术服务业生产指数增长9.3%，均保持较快增长。人工智能产业链发展向好，存储芯片、工业机器人等产品产量都快速增加。从需求看，新兴领域投资持续加大，文旅休闲、数字产品消费不断扩大，为经济发展注入新动能。1—7月份高技术产业投资同比增长5%，旅游类、文体休闲服务类零售额增长都超过10%。

九 | 随着科技创新和产业创新的深度融合，智能经济新形态不断涌现，新动能成长对经济发展的支撑作用将会持续增强。　　三是宏观政策发力提效。今年以来，财政政策和货币政策协调配合，“两重”建设和“两新”工作有力推进，服务业扩能提质等政策出台实施，有力保障经济平稳运行。财政金融加力支持实体经济。

十 | 7月末，社会融资规模存量同比增长7.4%，消费品以旧换新持续显效，1—7月份限额以上单位文化办公用品类、通讯器材类商品零售额同比分别增长6%和15.1%，保持较快增长。设备更新需求不断释放，1—7月份设备工器具购置投资同比增长9%，拉动全部投资增长1.5个百分点。7月底召开的中央政治局会议对下半年经济工作作出了全面部署，相关部门正在抓紧推进落实。随着存量政策效能进一步发挥，务实管用的增量政策谋划出台，政策集成效应还将继续显现，将有利于促进经济的向好发展。版权申明：凡注有“”或电头为“”的稿件，均为独家版权所有，未经许可不得转载或镜像；授权转载必须注明来源为“”，并保留“”的电头。    。

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Published on:18:50:05