Frozen v2 แตกต่างจาก TPU ทั่วไปของ Google อย่างไร?

Frozen v2 แตกต่างตรงที่มันถูกออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อทำงานร่วมกับโมเดล Gemini โดยฝั่งส่วนหนึ่งของโมเดลไว้ในฮาร์ดแวร์โดยตรง (hardwired) ทำให้ประมวลผลได้มีประสิทธิภาพสูงกว่า TPU ซึ่งเป็นชิปที่ใช้งานทั่วไปสำหรับงาน AI หลากหลายประเภทถึง 6-10 เท่า

เมื่อไหร่ Frozen v2 จะเริ่มใช้งานได้ และส่งผลกระทบต่อธุรกิจ Google Cloud อย่างไร?

Google คาดการณ์ว่าจะเริ่มปรับใช้ชิป Frozen v2 ได้ภายในปี 2028 ชิปนี้จะช่วยให้ Google Cloud มีต้นทุนในการให้บริการ AI ต่ำลงและมีความเร็วสูงขึ้น ทำให้สามารถแข่งขันด้านราคากับคู่แข่งรายใหญ่ เช่น AWS และ Azure ได้ดีขึ้น รวมถึงดึงดูดนักพัฒนาให้มาใช้โมเดล Gemini บนโครงสร้างพื้นฐานของ Google มากขึ้น

Business & Startups (ธุรกิจและสตาร์ทอัพ)

Google วางแผนชิป AI เฉพาะกิจรุ่น ‘Frozen v2’ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล Gemini สูงสุดถึง 10 เท่า คาดเริ่มใช้งานได้ปี 2028

21 กรกฎาคม 2026 Alex J. Carter

Google พัฒนาชิป AI รุ่น ‘Frozen v2’ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ Gemini

Google กำลังพัฒนาชิปประมวลผล AI รุ่นใหม่ที่ใช้แนวทางที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิง นั่นคือการฝังชิ้นส่วนของโมเดล Gemini ลงบนแผ่นซิลิคอนโดยตรง โปรเจกต์ที่มีชื่อรหัสว่า “Frozen v2” นี้เป็นชิปที่แยกสายการพัฒนามาจาก Tensor Processing Unit (TPU) ที่มีอยู่เดิม โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผลสูงถึง 6 ถึง 10 เท่า เมื่อเทียบกับ TPU รุ่นปัจจุบัน

วิเคราะห์เชิงลึก: ผลกระทบทางธุรกิจของ Frozen v2

การเปิดตัว “Frozen v2” ของ Google ไม่ใช่แค่การอัปเกรดฮาร์ดแวร์ แต่เป็นกลยุทธ์ทางธุรกิจที่ชาญฉลาดในการลดต้นทุนและเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันในตลาด AI ที่กำลังร้อนแรง

ลดการพึ่งพา NVIDIA: การพัฒนาชิปเฉพาะกิจนี้ช่วยให้ Google (และ Alphabet) ลดการพึ่งพา GPU จาก NVIDIA ซึ่งมีราคาสูงและมีความต้องการสูงลิ่ว การมีชิปเป็นของตัวเองจะช่วยให้ Google สามารถควบคุมต้นทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน (Capex และ Opex) สำหรับ AI ได้ดีขึ้น ส่งผลโดยตรงต่อความสามารถในการทำกำไรของธุรกิจคลาวด์ (Google Cloud)
ตอบโจทย์ Workload เฉพาะทาง: การฝังโมเดล Gemini ลงในฮาร์ดแวร์ (Hardwired) ช่วยลดความซับซ้อนและพลังงานที่ต้องใช้ในการโหลดและรันโมเดล แนวทางนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการให้บริการ AI แบบ Real-time เช่น Google Search, Google Assistant หรือ Vertex AI ซึ่งต้องการความหน่วงต่ำ (Low Latency) และต้นทุนต่อ Token ที่ถูกที่สุด
สร้าง Moat ทางเทคโนโลยี: เทคนิคการ “แช่แข็ง” (Frozen) โมเดลบางส่วนลงในชิปเป็นการสร้างอุปสรรคทางเทคโนโลยีที่คู่แข่งอย่าง OpenAI หรือ Anthropic ที่ต้องพึ่งพาชิปจากผู้ผลิตรายอื่นจะเลียนแบบได้ยาก สิ่งนี้จะเพิ่มประสิทธิภาพและความเร็วในการให้บริการ Gemini ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจกว่าสำหรับผู้ใช้งานและนักพัฒนา

ประเด็นสำคัญของโครงการ Frozen v2:

ประสิทธิภาพเหนือชั้น: มอบประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น 6-10 เท่าในแง่ของจำนวน “Token” ที่ประมวลผลได้ต่อหน่วยพลังงาน เมื่อเทียบกับ TPU รุ่นล่าสุด (TPU v8)
ไทม์ไลน์การพัฒนา: คาดว่าจะเริ่มปรับใช้งานได้จริงภายในปี 2028 โดยวิศวกรยังอยู่ในขั้นตอนการออกแบบและตัดสินใจว่าส่วนใดของโมเดล Gemini จะถูก hardwired ลงบนชิป
ตำแหน่งทางการตลาด: ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อแทนที่ TPU ที่มีอยู่ แต่จะเป็นผลิตภัณฑ์คู่ขนาน ที่ถูกสร้างขึ้นมาเฉพาะสำหรับการรันโมเดล Gemini โดยเฉพาะ

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

คำแปลภาษาอังกฤษ (English Translation)

Google is developing a new AI chip codenamed “Frozen v2” that takes a radically different approach by embedding parts of its Gemini model directly into the silicon. This project is a separate track from Google’s existing Tensor Processing Units and promises a 6 to 10 times efficiency improvement over current TPUs. The chip is designed to address an AI computing capacity crunch and reduce reliance on third-party GPUs. Deployment is expected as early as 2028.

แหล่งอ้างอิง:
Google is working on a new AI chip designed to make Gemini more efficient – CryptoBriefing