小时代

会費100万円以上の会員制高級レストランで...絶好調の女優・森田望智の「豪華ディナー」を目撃！_我的网站

千图网

一 | 谷歌正在尝试把 Gemini 与芯片更紧密地结合起来。すっかりインバウンド客に知れ渡り、混雑が日常になった東京・原宿。1月下旬のある日、その一角にあるカフェで美女がコーヒー豆のパッケージを食い入るように見ていた。据《The Information》援引知情人士消息，谷歌母公司 Alphabet 正在研发一款服务器 AI 芯片，内部非正式代号为“Frozen v2”。店員に試飲を勧められ、ゆっくりとマスクを外してコーヒーをすすったのは――女優の森田望智(29)であった。这款芯片针对 Gemini 模型设计，计划最早于 2028 年部署。谷歌工程师预计，以单位功耗所能处理的 Token 数量计算，其效率可能达到公司最新一代自研 AI 芯片的 6—10 倍。谷歌目前尚未正式确认 Frozen v2 项目，也没有公布芯片规格。公司在回应媒体时表示，其团队一直在研究和试验提升性能与效率的新方案，但并非所有项目最终都会进入生产阶段。【超高級レストランで...】アカデミー賞目前の森田望智の「贅沢なディナー」を目撃撮森田はこの日、藤原竜也(43)が主演を務める舞台『世界の終りとハードボイルド・ワンダーランド』にメインキャストとして出演していた。谷歌同时强调，从底层共同设计硬件和软件，是其打造高度集成系统的重要方式。公演後のリラックスタイムだったのだろうか？森田はカフェを後にすると、表参道で女性と合流。但报道发布后，Alphabet 股价在当地时间 7 月 20 日早盘上涨约 3.3%。与现有 TPU 相比，Frozen v2 的主要区别，是它进一步收窄了芯片的适用范围。

二 | 会費100万円以上とされる会員制の高級レストランへ向かった。

三 | 它的定位是一颗更极致的“专用芯片”。根据现有报道，谷歌计划将 Gemini 的部分架构特征固化在芯片中，针对其计算路径和常用操作进行专门优化。

四 | 大模型推理不仅需要完成大量矩阵运算，还要频繁从高带宽内存读取参数。

五 | そして、店の入り口で待っていた男性をともない、3人で店内へ入って行った。

六 | 「森田がその名前を世間に知らしめたのは、’19年に配信されたNetflixドラマ『全裸監督』でした。

七 | 元祖セクシーアイドル・黒木香役を体当たりで演じ、大胆な濡れ場が話題になりました。

八 | 数据在内存与计算单元之间移动，会消耗时间和电力。Frozen v2 希望减少这部分开销，从而提高响应速度，并在相同功耗下处理更多请求。报道所称的 6—10 倍效率提升，具体指每单位功耗能够处理的 Token 数量，并不是芯片峰值算力。森田は14歳でデビューしていますが、それまで何百回もオーディションに落ち続けていた。谷歌现有 TPU 同样是面向机器学习的专用处理器，但需要适配不同模型，并承担训练、推理等多种任务。『これが最後かも』という覚悟で臨んだのが同作だったそうです。その後は着実にキャリアを重ね、来年放送予定の連続テレビ小説『巡るスワン』の主演を勝ち取っています」(スポーツ紙芸能記者) 森田は今年1月、映画『ナイトフラワー』で「第49回日本アカデミー賞」の優秀助演女優賞と新人俳優賞をダブル受賞。実力派の女優としてすっかり認知された。映画評論家の前田有一氏が言う。「森田さんは地道な下積みを経て、『全裸監督』でブレイクした“積み上げ型”の女優です。最新一代 Ironwood 单颗芯片配备 192GB 高带宽内存，单位功耗性能约为上一代 Trillium 的两倍，最多可由 9216 颗芯片组成 Superpod。どんな役でも徹底して役に入り込むプロ意識と、たたき上げならではの誇りを持っています。Frozen v2 不会取代 TPU，而是作为一条更具针对性的产品线，与其并行使用。重要なのは彼女が配信ドラマでブレイクした、ということ。外資系の配信作品は、役作りに長い時間をかけ、演者に国際基準の完成度を求めます。森田さんはそんな環境で鍛えられてきたわけです。

九 | 一度脱げばデジタルタトゥーとして残る時代で濡れ場を演じた覚悟も相当なもの」日本アカデミー賞の授賞式は3月に予定されており、最優秀賞はそこで発表されるが、前田氏は「今年の最優秀助演女優賞は森田さんでほぼ決まり」と読む。「日本アカデミー賞では、伝統的に“肉体改造系”の役作りが評価されます。

十 | (来源：Google) 但专用芯片也有其劣势，更深的模型与芯片绑定会降低灵活性。

十一 | 芯片从设计到投产通常需要数年，如果此后 Gemini 的基础架构发生较大变化，已经固化的设计可能难以适配。

十二 | ’04年、坊主姿で『世界の中心で、愛をさけぶ』に出演して同賞を受賞した長澤まさみさん(38)が代表的です。森田さんは『ナイトフラワー』での7kg増量という大きなフックがあり、さらに報知映画賞、ブルーリボン賞と前哨戦も制している。

十三 | 業界内には『今年は森田だ』という空気が出来上がっています。Frozen v2 能否获得长期收益，既取决于实际能效，也取决于谷歌能否在快速迭代模型的同时，维持底层架构的相对稳定。那么，谷歌为什么要“铤而走险”？首先一个原因，是为了应对持续增长的算力需求。『国宝』が強すぎるぶん、助演賞は『ナイトフラワー』に――というバランス感覚が働くでしょう」再び冒頭の場面。据相关数据，谷歌内部的 AI 计算资源短缺已经引发不同团队之间的资源竞争，Google Cloud 甚至因此拒绝过部分外部客户订单。

十四 | 会食を終えた森田は上機嫌で高級レストランを後にし、一人タクシーへと乗り込んだ。

十五 | 舞台を終えた直後とは思えぬ軽やかな足取りに、いま最も波に乗っている女優の自信が表れていた。大模型的计算需求包括训练与推理两个阶段。训练先进模型需要集中投入大量算力，但随着 Gemini 被加入搜索、办公软件、云服务和智能终端，长期发生的推理可能形成更庞大的成本。单次生成的费用看似有限，乘以数以亿计的用户和持续增长的调用量后，电力、芯片、网络及数据中心投入都会成为重要支出。 Alphabet 已将 2026 年资本开支预期上调至 1,800 亿—1,900 亿美元，主要用于扩建 AI 计算能力、数据中心和相关基础设施。

十六 | 在这一背景下，提高每瓦电力能够生成的 Token 数，不仅意味着更低的能源消耗，还意味着同一座数据中心能够承载更多用户请求。

十七 | 对于已经拥有大量 Gemini 使用场景的谷歌而言，即使单次推理成本只下降一小部分，规模化之后也可能带来可观节省。图｜谷歌历年资本开支预期（来源：S&P）自研芯片还可以加强谷歌对供应链和产品节奏的控制，减少对英伟达等外部芯片供应商的依赖。但这种“减少依赖”并不等于完全替代。Frozen v2 即使顺利投产，预计规模也将低于 TPU；谷歌的数据中心仍会同时使用 TPU、GPU 及其他计算设备。它更像是为高频且相对稳定的 Gemini 任务增加一类成本更低的专用工具。谷歌也不是唯一走向自研芯片的 AI 公司。2026 年 6 月，OpenAI 与博通公布首款自研推理芯片 Jalapeño。OpenAI 表示，这款芯片围绕大语言模型推理设计，将结合博通的芯片实现和网络技术以及 Celestica 的服务器系统能力，计划于 2026 年底开始部署。图｜博通公司首席执行官 Hock Tan 将一片芯片晶圆递交给 OpenAI 公司首席执行官 Sam Altman。（来源：OpenAI） Anthropic 也被曝已经开始研究自有 AI 芯片，并与三星电子等潜在合作方接触。不过该项目仍处于早期阶段，芯片的用途、性能目标和服务器部署方式尚未明确 Anthropic 同时表示，亚马逊 Trainium、谷歌 TPU 和英伟达 GPU 仍将是其扩张算力的重要基础。中国方面，此前 DeepSeek 和近期的月之暗面也有自研芯片方面的传闻。除专注于基础模型的公司外，亚马逊、微软、Meta、阿里巴巴、百度和字节跳动等拥有云服务或大规模互联网业务的企业，也在不同程度上推进专用 AI 芯片。其中部分芯片服务于模型训练，部分集中于推理、推荐和广告等高频工作负载。它们共同反映出一个趋势：随着 AI 服务规模扩大，掌握模型的公司越来越希望同时参与芯片和计算系统设计。

十八 | 这些项目属于同一轮趋势：AI 公司希望根据自身模型和业务负载设计芯片，以获得更好的成本、能效和供应保障。

十九 | 但它们并不是完全相同的技术路线。Trainium、Maia、MTIA 以及 OpenAI 的 Jalapeño 主要面向一类或多类 AI 工作负载，仍保留一定通用性；Frozen v2 则称会把 Gemini 的部分架构直接固化进硬件，模型与芯片的绑定程度可能更高。因此，Frozen v2 所代表的不只是谷歌扩大自研芯片投入，也是一项更激进的软硬件协同试验。答案将取决于芯片能否如期投产，也取决于到 2028 年时，Gemini 是否仍然适合这块为它提前设计的硅片。参考链接： 1.https://techcrunch.com/2026/07/20/google-is-working-on-a-new-ai-chip-designed-to-make-gemini-more-efficient/ 2.https://www.reuters.com/business/google-plans-new-chip-run-gemini-models-more-efficiently-information-reports-2026-07-20/ 3.https://blog.google/innovation-and-ai/infrastructure-and-cloud/google-cloud/ironwood-tpu-age-of-inference/ 4.https://blog.google/innovation-and-ai/infrastructure-and-cloud/google-cloud/ironwood-google-tpu-things-to-know/ 运营/排版：何晨龙注：封面由 AI 辅助生成。