Google mira 2028 com novo chip Frozen v2 para impulsionar o Gemini e reduzir custos de IA

O Google está dobrando a aposta em chips próprios com o anúncio do Frozen v2, um processador de servidor dedicado à IA com lançamento previsto para 2028. Este chip tem um objetivo claro: impulsionar a eficiência do modelo Gemini. A expectativa é que ele seja de seis a dez vezes mais eficiente em termos de tokens gerados por unidade de energia, o que significa menos custo operacional para tarefas de inferência.

A iniciativa do Frozen v2 não é isolada. Ela se alinha à estratégia mais ampla do Google de co-projetar hardware e software, uma abordagem já vista na otimização do Gemini Nano em dispositivos Pixel. Para o Gemini Nano, a empresa usou uma técnica de “Multi-Token Prediction congelado” para melhorar o desempenho diretamente no chip. Agora, esse conceito de otimização de arquitetura, onde o modelo é “congelado” no hardware para maximizar o desempenho e a eficiência, escala para os servidores, buscando uma infraestrutura de IA mais independente e competitiva.

Em 21 de julho de 2026, o CEVIU News já reportava que o Google planejava um chip com arquitetura Gemini integrada para uma IA mais eficiente, mencionando um projeto ambicioso para “fundir” a rede neural Gemini diretamente no hardware e “congelar” o modelo. Agora, a notícia atual confirma este projeto, dando a ele um nome específico (Frozen v2) e uma data de lançamento (2028). Além disso, ela detalha a meta de eficiência: de seis a dez vezes mais tokens por unidade de energia. O que era um plano e um conceito (o “congelamento” do modelo, como visto para o Gemini Nano em junho de 2026) agora se materializa com mais detalhes e um roteiro claro para chips de servidor.

O Frozen v2 é uma peça fundamental na estratégia do Google para dominar a infraestrutura de IA. Com custos de inferência cada vez maiores, um chip seis a dez vezes mais eficiente representa uma economia brutal e um diferencial competitivo. Essa iniciativa também é uma jogada estratégica para diminuir a dependência da Nvidia, que hoje domina o mercado de chips de IA, e se posiciona ao lado de outras gigantes como OpenAI e Anthropic, que também buscam chips personalizados.

A notícia também acalmou o mercado. Investidores, preocupados com os massivos gastos do Google em IA (entre 180 e 190 bilhões de dólares previstos), viram no Frozen v2 um sinal de que esses investimentos trarão frutos, impulsionando as ações da Alphabet em cerca de 3% após o anúncio inicial. É a prova de que a eficiência no hardware de IA pode ser tão valiosa quanto os avanços nos modelos.