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title: Google gießt Gemini direkt ins Silizium
description: Der neue Spezialchip Frozen v2 soll Modelle extrem sparsam ausführen und die Kapazitätsengpässe bei Google Cloud lösen.
author: Andreas Becker
url: https://www.all-ai.de/news/news26top/gemini-chip-direkt
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![Ein Gemini Modul und ein Chip](https://www.all-ai.de/images/2-news/7-26/google-gemini-modul-1600.webp)

# Google gießt Gemini direkt ins Silizium

Der neue Spezialchip Frozen v2 soll Modelle extrem sparsam ausführen und die Kapazitätsengpässe bei Google Cloud lösen.

[Andreas Becker](https://www.all-ai.de/charaktere)·20.07.26

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Kurzfassung
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Quellen
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- Google arbeitet laut einem Medienbericht an einem neuen Spezialchip namens Frozen v2 für Gemini-Modelle.
- Teile der Modellarchitektur werden direkt im Silizium verankert, um die Energieeffizienz bei der Inferenz um das Bis zu Zehnfache zu steigern.
- Der Chip soll ab 2028 zum Einsatz kommen und Googles akute Engpässe bei Serverkapazitäten in der Cloud lindern.
- Im Gegenzug verliert der Konzern an Flexibilität, da künftige Gemini-Versionen an die gewählte Architektur gebunden bleiben.

- [The Information: Google Plans New ‘Frozen’ Chip to Run Its AI Models Much More Efficiently](https://www.theinformation.com/articles/google-plans-new-frozen-chip-run-ai-models-efficiently)
- [Reuters: Google plans new chip to run Gemini models more efficiently](https://www.reuters.com/business/google-plans-new-chip-run-gemini-models-more-efficiently-information-reports-2026-07-20/)
- [CNBC: Alphabet stock pops on report it's developing a more efficient AI chip](https://www.cnbc.com/2026/07/20/alphabet-googl-stock-ai-chip-report.html)
- [Yahoo Finance: Google stocks gain as tech giant targets 10x efficiency with model-baked silicon](https://www.finance.yahoo.com/technology/ai/articles/google-stocks-gain-tech-giant-134812157.html)

Google entwickelt den neuen Serverchip »Frozen v2«, der Teile des KI-Modells Gemini direkt in die Hardware integriert. Dieser Architekturkniff soll die Inferenz beschleunigen und den Energiebedarf bei der KI-Generierung drastisch senken.

#### Architektur fest verschaltet

Bislang arbeiten KI-Modelle auf Hardware, die Informationen stetig im Speicher hin- und herbewegt, was Strom und Rechenzeit kostet. Bei »Frozen v2« brennt Google die Basisstruktur des neuronalen Netzes stattdessen fest in die physischen Schaltkreise.

Laut einem Bericht von The Information peilt Google den Einsatz für das Jahr 2028 an. Der Spezialchip soll pro Watt sechs- bis zehnmal mehr Token verarbeiten als die neuesten Tensor Processing Units (TPU). Er ist als Ergänzung zur bestehenden Hardware geplant, nicht als Ersatz.

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#### Volle Auslastung der Cloud

Googles eigener KI-Bedarf verschlingt intern aktuell so viel Rechenleistung, dass die Cloud-Sparte sogar Verträge mit externen Kunden ablehnen musste. Anleger werteten die Lösungspläne positiv, die Alphabet-Aktie stieg im frühen Handel um gut drei Prozent.

#### Der Preis der Spezialisierung

Die hohe Effizienz erkauft sich Google durch strukturelle Starrheit. Wenn die Architektur des Modells im Silizium verankert ist, lässt sie sich nachträglich nicht mehr umbauen.

Entwickler können später zwar aktualisierte Parameter und Gewichte laden, die Basisstruktur von Gemini bleibt auf diesem Chip jedoch fixiert. Kommende Gemini-Versionen müssen zwingend auf dieser bestehenden Struktur aufbauen, um die neue Hardware nutzen zu können.