Alphabet (GOOGL) наращивает усилия в сфере аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта: по данным информированных источников, компания разрабатывает специализированный серверный чип под внутренним названием Frozen v2. Новинка предназначена исключительно для работы с моделями семейства Gemini и, как ожидается, позволит обслуживать в шесть-десять раз больше токенов на единицу потребляемой мощности по сравнению с новейшими тензорными процессорами TPU. Оценки эффективности приводят инженеры Google, а сама архитектура предполагает встраивание части «чертежа» Gemini непосредственно в кремний — это сокращает объём вычислений и перемещений данных при ответе на запросы пользователей.
Акции Alphabet выросли примерно на 3% после появления информации о проекте. В компании подчеркнули, что пока рассматривают Frozen v2 как экспериментальную разработку и не планируют тиражировать её в масштабах всей линейки TPU. Ожидается, что рабочая версия чипа может появиться не ранее 2028 года, при этом его эффективность напрямую зависит от сохранения базовой архитектуры будущих поколений Gemini. Представитель Alphabet заявил: «Совместное проектирование аппаратного и программного обеспечения с нуля гарантирует высокую интеграцию и оптимизацию под реальные рабочие нагрузки».
Параллельно внимание рынков привлекла китайская стартап-компания Moonshot AI, основанная бывшим исследователем Google и Meta Ян Чжилинем. Её новая модель Kimi K3 с 2,8 трлн параметров и контекстным окном на миллион токенов позиционируется как прямой конкурент решениям OpenAI и Anthropic при значительно более низкой стоимости. По оценкам аналитиков Stifel, массовое внедрение подобных дешёвых ИИ-моделей способно увеличить совокупный спрос на вычислительные мощности и средства кибербезопасности — среди бенефициаров называются CrowdStrike, Cloudflare, Palo Alto Networks и другие провайдеры защищённой инфраструктуры. Срабатывает эффект Джевонса: удешевление технологии ведёт к её более широкому потреблению, что выгодно поставщикам сетевого и серверного оборудования.
Наибольшую уверенность эксперты выражают в отношении производителей памяти — SK Hynix и Samsung Electronics, чьи чипы HBM критически необходимы для обработки сверхбольших моделей с протяжённым контекстным окном. В то же время, ценовое давление испытывают Nvidia и AMD: появление всё более доступных аналогов заставляет участников рынка пересматривать оправданность премиальных оценок их акций. На этом фоне администрация Трампа рассматривает возможность ограничения использования китайских ИИ-моделей на территории США, а Google, помимо конкуренции со стороны Moonshot AI и Alibaba, сталкивается с внутренними задержками выхода Gemini 3.5 Pro и оттоком кадров. Дополнительным индикатором перегрева инфраструктурного спроса служит сделка Alphabet со SpaceX на сумму почти $1 млрд в месяц для покрытия обязательств перед корпоративными клиентами облачного сервиса.
