As ações da Alphabet avançaram cerca de 3% na segunda-feira, após ser noticiado que a empresa está a desenvolver um novo chip de servidor, internamente designado por Frozen v2, concebido para executar os modelos Gemini de forma mais eficiente.
O novo chip pretende incorporar de forma permanente partes da arquitetura do Gemini diretamente no silício. Esta integração reduziria o número de cálculos e a quantidade de movimentação de dados necessária para responder a consultas, tornando o processamento mais rápido e menos exigente em termos energéticos.
Num comunicado, a Alphabet afirmou que as suas equipas estão constantemente a pesquisar e a experimentar novas inovações para proporcionar o máximo desempenho e eficiência aos utilizadores e clientes. A empresa sublinhou que nem todos os projetos avançam para produção, mas que esta exploração rigorosa é central na sua abordagem de pilha completa.
Segundo a mesma declaração, ao conceber o hardware e o software em conjunto desde a base, a empresa garante que os seus sistemas estão integrados e altamente otimizados para cargas de trabalho reais.
Engenheiros da Google estimam que o chip Frozen v2 poderá servir entre seis e dez vezes mais tokens por unidade de energia do que os mais recentes chips de inteligência artificial da empresa, os TPUs, ou tensor processing units. O Frozen passaria a ser um ramo mais especializado do portefólio de chips personalizados da Google, em vez de substituir as TPUs de uso geral.
De acordo com o relato, a Alphabet aponta para 2028 como meta de implementação. O projeto tem como objetivo aliviar uma grave escassez interna de capacidade de computação, que tem alimentado tensões e, alegadamente, levado a Google Cloud a recusar negócios externos.
No mês passado, a Google concordou em pagar à SpaceX quase 1 bilião de dólares por mês para ajudar a colmatar esta lacuna e cumprir os compromissos de computação com clientes empresariais.
O projeto implica um compromisso em termos de flexibilidade. O chip funcionaria com futuras versões dos modelos Gemini apenas se a Google mantiver a mesma arquitetura subjacente. A empresa vê atualmente o Frozen v2 parcialmente como um ensaio e não planeia produzi-lo na mesma escala das TPUs.
Enquanto isso, os esforços de inteligência artificial da Google enfrentam desafios mais imediatos. O próximo lançamento do Gemini Pro está atrasado e a empresa perdeu vários investigadores seniores para concorrentes, numa altura em que modelos chineses ganham terreno junto de empresas norte-americanas. Estes modelos representam agora 45% do uso de tokens por empresas nos Estados Unidos.
A pressão competitiva continua a aumentar, com novos lançamentos recentes da Moonshot AI e da Alibaba, durante o fim de semana, a reduzir a diferença de capacidades.
Em paralelo, o responsável máximo da Google DeepMind, Demis Hassabis, está em Washington, no Capitólio, para apresentar aos legisladores uma proposta de entidade de supervisão para a inteligência artificial com um modelo semelhante ao da FINRA. Esta estrutura seria supervisionada a nível federal, financiada em grande parte pela indústria e concebida para testar os modelos mais avançados quanto a riscos de segurança nacional antes da sua divulgação pública.