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Por Raphael Giannotti | 21/07/2026 às 18:13

O Google está desenvolvendo um novo chip interno chamado Frozen v2 que visa incorporar a arquitetura neural do modelo Gemini diretamente no silício, em vez de executar o modelo apenas como software na memória dos processadores.

Segundo reportagem do The Information, a técnica de “congelar” a estrutura do modelo no circuito pode tornar a geração de tokens do Gemini entre 6 e 10 vezes mais eficiente em consumo de energia em comparação com as atuais TPUs (Tensor Processing Units) da empresa.

Em processadores convencionais, o modelo permanece na memória e os dados são constantemente transferidos entre componentes, o que aumenta o consumo energético e o tempo de processamento. No Frozen v2, a arquitetura base do Gemini seria implementada de forma fixa nos circuitos; ainda assim, engenheiros poderiam atualizar o aprendizado do modelo sem alterar a estrutura física do chip.

As vantagens apontadas incluem latência reduzida, o que beneficiaria aplicações em tempo real como assistentes de voz, menor custo operacional nos data centers e menor dependência de GPUs de terceiros, como as da Nvidia, em um período de alta demanda na nuvem.

O projeto tem previsão de lançamento a partir de 2028, mas enfrenta o desafio de possível defasagem, já que o avanço rápido da IA pode tornar um hardware otimizado para a versão atual do Gemini obsoleto no futuro.

O Google não confirmou oficialmente o lançamento e afirmou apenas que testa com frequência ideias de alta eficiência em seus laboratórios. A divulgação do projeto fez as ações da Alphabet subirem até 3,7%, segundo a reportagem.

Fonte da matéria: canaltech.com.br