Googleの新AIチップ「Frozen v2」の概要
2026年7月20日、米Alphabetは、社内のGeminiモデルの効率を大幅に向上させることを目的とした新しいサーバーチップを開発していることが報じられました。内部コードネーム「Frozen v2」と呼ばれるこのチップは、2028年のある時期にリリースされる見込みです。（出典 ）
The new chip, internally dubbed “Frozen v2,” is slated to be released sometime in 2028, The Information reported, citing anonymous sources.
The Informationの匿名情報源によると、Frozen v2は、既存のGoogle製AIチップと比較して、電力あたりのトークン生成数で6倍から10倍の効率改善を達成する可能性があるとのことです。この数値はかなり衝撃的で、AIの推論コストに大きなインパクトを与えると感じます。
GoogleはTechCrunchへの回答で、この報道を直接肯定も否定もしませんでしたが、「当社のチームは、ユーザーと顧客に最高のパフォーマンスと効率を提供するために、常に新しいイノベーションを研究し、実験しています」とコメントしています。これは、ハードウェアとソフトウェアを共同で設計する「フルスタックアプローチ」の一環であると説明しています。（出典 ）
なぜGoogleは自社AIチップを開発するのか
AI企業が自社チップ開発に力を入れる背景には、いくつかの重要な理由があります。
- 効率性の向上とコスト削減: AIモデルの規模が拡大するにつれて、運用コストは膨大になります。特に推論フェーズにおける効率化は、サービス提供における競争力に直結します。Frozen v2の目標とする10倍の効率向上は、Googleが直面するAI関連の巨額投資を正当化するための重要な要素となるでしょう。
- AI計算能力の不足への対応: グローバルでAI計算能力が不足している現状を解消するため、企業は自社でハードウェアを開発し、供給を確保しようとしています。
- Nvidia依存からの脱却: 長らくAIチップ市場を独占してきたNvidiaへの過度な依存は、多くのAI企業にとってリスクとなっています。供給制約や価格交渉力を考慮すると、自社で代替手段を持つことは戦略上極めて重要です。私自身も、Nvidia製GPUの価格が高騰している現状を見るにつけ、この動きは必然だと感じています。
過去には投資家がAlphabetのAI戦略への巨額支出に懸念を示したことがありますが、今回のFrozen v2に関するニュースは投資家を安心させ、Googleの株価を約3%上昇させました。（出典 ）これは、効率化への投資が市場に評価されている証拠ではないでしょうか。
| 項目 | 従来のAIチップ（想定） | Frozen v2（目標） |
|---|---|---|
| 効率（電力あたりのトークン数） | 1x | 6〜10x |
| リリース時期 | 既存 | 2028年 |
| 目的 | AIモデル運用 | Geminiモデルの高効率化 |
他社のAIチップ開発動向
Googleだけでなく、他の主要なAI企業も自社チップ開発に積極的に取り組んでいます。
- OpenAI: 2026年6月には、初のカスタムチップとなる推論プロセッサ「Jalapeño」を発表しました。（出典 ）
- Anthropic: 同年7月初旬には、Samsungとの新たなチップ製造パートナーシップについて協議していると報じられました。（出典 ）
これらの動きは、AI開発競争がソフトウェアだけでなく、それを支えるハードウェアインフラへと拡大していることを明確に示しています。特に、GCPを主軸にしている私としては、BigQueryやCloud Runのようなサービスが、こうした高効率なカスタムチップによってどれだけ進化するのか、非常に興味があります。
Googleは、同日（2026年7月21日）にGemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite、3.5 Flash Cyberという3つの新しいGeminiモデルを発表しており、これらのモデルはコーディング能力の向上、トークン使用量の最大17%削減によるコスト効率化、サイバーセキュリティ脆弱性発見に特化したモデルなど、いずれも「効率性、レイテンシ、信頼性」を重視しています。（出典）ハードウェアとソフトウェアの両面で効率性を追求する姿勢が見て取れますね。
