El proyecto Frozen v2 fijaría en el hardware determinadas decisiones de la arquitectura de Gemini para reducir cálculos y movimientos de datos. Ingenieros de Google proyectan una mejora de seis a diez veces en tokens por unidad de energía, según un reporte no confirmado por la empresa.
Google estaría desarrollando un nuevo chip para servidores optimizado específicamente para la arquitectura de sus modelos Gemini, según un reporte de Erin Woo y Qianer Liu publicado por The Information y recogido por Reuters.
El proyecto tiene el nombre interno informal de Frozen v2. Su objetivo sería fijar directamente en el silicio algunas decisiones propias de la arquitectura de Gemini, reduciendo la cantidad de cálculos y movimientos de datos necesarios para generar una respuesta.
Personas con conocimiento directo del proyecto indicaron que los ingenieros estiman que el chip podría procesar entre seis y diez veces más tokens por unidad de energía que la generación más reciente de aceleradores propios de Google.
Se trata de una proyección interna sobre un diseño todavía en desarrollo. No se han publicado especificaciones, pruebas, metodología ni resultados obtenidos con un prototipo, y Google no ha confirmado formalmente que Frozen v2 vaya a convertirse en un producto.
Qué significa llevar parte de Gemini al silicio
Las unidades de procesamiento tensorial de Google, o TPU, están especializadas en inteligencia artificial, pero mantienen suficiente flexibilidad para ejecutar diferentes modelos y cargas de trabajo.
Esa flexibilidad obliga al hardware y al software a decidir durante la ejecución cómo distribuir las operaciones y mover los datos requeridos por cada modelo. Frozen v2 reduciría parte de ese trabajo al convertir determinadas características de la arquitectura de Gemini en circuitos físicos.
El concepto no implica necesariamente almacenar permanentemente en el chip todo el conocimiento del modelo. Según la reconstrucción técnica publicada por Tom’s Hardware, una versión anterior del proyecto contemplaba incorporar también los pesos de Gemini al silicio.
Google habría descartado esa alternativa porque un chip vinculado a una versión concreta del modelo tendría una vida útil demasiado corta. Frozen v2 mantendría actualizables los pesos y fijaría solamente componentes de la arquitectura.
La distinción es importante. Los pesos contienen los valores aprendidos durante el entrenamiento, mientras que la arquitectura determina cómo está organizado el modelo y cómo circula la información entre sus componentes.
Este diseño permitiría actualizar Gemini siempre que las nuevas versiones conserven una arquitectura compatible. Un cambio estructural importante en la familia de modelos podría reducir o eliminar la utilidad del chip.
Entre eficiencia y flexibilidad
La especialización ofrece una posible ventaja energética porque elimina operaciones que un acelerador más flexible debe resolver durante la ejecución. La contrapartida es que el hardware queda ligado a decisiones de diseño tomadas años antes de que el chip entre en funcionamiento.
Esta dificultad es especialmente relevante en inteligencia artificial, donde la fabricación de un procesador avanzado puede tardar varios años mientras las arquitecturas de los modelos evolucionan con mucha mayor rapidez.
Los ingenieros todavía estarían decidiendo qué partes de Gemini conviene fijar en el chip. Google no tendría previsto fabricar Frozen v2 en volúmenes comparables a los de sus TPU y consideraría esta generación, al menos parcialmente, como una prueba de la viabilidad de un silicio más especializado.
El despliegue podría comenzar en 2028, pero esa fecha también procede de las fuentes internas consultadas por The Information y no de un calendario oficial.
No reemplazaría a las TPU
Frozen v2 constituiría una familia diferente de procesadores y funcionaría junto con las TPU de Google, en lugar de sustituirlas.
En abril de 2026, Google presentó oficialmente las TPU 8t y TPU 8i. La primera está destinada principalmente al entrenamiento de modelos, mientras que la TPU 8i se especializa en inferencia y aprendizaje por refuerzo.
Google atribuye a la TPU 8i un rendimiento por dólar 80% superior al de la generación anterior. También incorporó más memoria dentro del chip, mayor ancho de banda y un motor especializado para reducir la latencia de las comunicaciones entre procesadores.
Estas cifras no son directamente comparables con la proyección de Frozen v2. Google mide el rendimiento de la TPU 8i por costo económico, mientras que la estimación del nuevo proyecto se expresa en tokens procesados por unidad de energía.
La presión por capacidad es real
The Information señala que el proyecto responde a una escasez de capacidad de cómputo que habría producido tensiones internas y obligado a Google Cloud a rechazar algunos contratos. Este último punto no ha sido confirmado públicamente por Google.
Alphabet sí ha reconocido oficialmente que su infraestructura no logra satisfacer toda la demanda. Durante la presentación de resultados correspondiente al cuarto trimestre de 2025, el director ejecutivo Sundar Pichai señaló que la compañía esperaba continuar limitada por la oferta durante 2026.
Alphabet proyectó inversiones de capital de entre US$175.000 millones y US$185.000 millones para este año, destinadas principalmente a servidores, centros de datos, redes y capacidad de cómputo para Google DeepMind y Google Cloud.
La compañía también comunicó que durante 2025 redujo en 78% el costo unitario de servir Gemini mediante optimizaciones del modelo, mejoras de utilización y mayor eficiencia de su infraestructura. Frozen v2 representaría un paso adicional: adaptar el procesador a una familia específica de modelos.
Google no confirma el proyecto
Consultado por Reuters, un portavoz de Google Cloud señaló que sus equipos investigan y experimentan permanentemente con nuevas tecnologías y que la compañía diseña conjuntamente su hardware y software para optimizar los sistemas.
La respuesta confirma la estrategia general de integración entre modelos e infraestructura, pero no la existencia, las especificaciones ni el calendario de Frozen v2.
Google también indicó a The Information que no todos sus proyectos experimentales terminan llegando a producción. Por ahora, Frozen v2 debe considerarse un desarrollo interno no confirmado, con una arquitectura y una posible fecha de despliegue todavía sujetas a cambios.
Ilustración generada por IA
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