「ITニュース」｜Googleが検討中とされる「Frozen v2」——モデルの"形"をチップに刻むという発想

2026年7月21日 21:23

はじめに

2026年7月20日、米メディアThe Informationが、Googleが社内で「Frozen v2」と呼ばれる新型のサーバーチップを開発していると報じました。TechCrunchやBloombergなど複数のメディアが後追いで報じています。

この記事の読みどころは2つです。1つは、Geminiのモデル「構造」そのものをチップに焼き込むという設計思想の狙いと、それが持つトレードオフ。もう1つは、これがGoogle公式の発表ではなく報道ベースの情報である点をどう理解しておくべきか、という情報の扱い方です。

※ 本件はGoogle公式の直接発表ではなく報道ベースの情報です。チップ名・設計内容・投入時期は今後変更される可能性があります。

この記事での用語

1. 何が起きたのか（結論）

2026年7月20日、The Informationが匿名の関係者情報をもとに、Googleが「Frozen v2」という新型チップを開発中だと報じました。
報道によれば、狙いはGeminiのモデル「構造」をシリコンに直接組み込むことで、ワットあたりのトークン処理効率を既存TPU比6〜10倍に高めることとされています。
当初は重み（パラメータ）までシリコンに焼き込む案があったものの、単一のGeminiバージョンにしか対応できず陳腐化が早すぎるため放棄され、モデル構造のみを固定化し重みは後から書き込み可能とする設計に落ち着いたと報じられています。
同日、TechCrunchの取材に対しGoogle広報は、「Frozen v2」という名称・存在自体を肯定も否定もせず、「効率とパフォーマンス最大化に向けた研究開発を常に行っている」という一般論的な回答にとどめています。
投入時期は2028年頃と見込まれていますが、量産規模は既存TPUラインより小さい「試験的プロジェクト」と位置付けられているとされます。

忙しい方向けに一言でいうと、
「モデルの"形"そのものをチップに刻む」——効率と引き換えに、将来のモデル進化との整合性という制約を負う設計思想が、Google未公式のまま報じられています。

2. なぜこの報道が今出ているのか

Alphabetは2026年の設備投資見通しを1,800億〜1,900億ドルへ引き上げています。これは2025年実績の914億ドルから倍以上の水準です。報道では、Google CloudにおけるAI計算需要の逼迫がこの投資拡大の背景にあるとされており、既存のTPU v7「Ironwood」の容量増強と並行する形で、こうした専用チップの開発が進んでいるとみられます。

チップ名・設計思想・効率倍率・投入時期は、いずれもThe Informationの原報道および後追い報道のみに依拠しています。Google公式のブログやプレスリリース、TPU公式ページでの言及は執筆時点では確認できていません。読者としては、この点を踏まえた上で報道内容を参考情報として受け止めるのが適切です。

3. 「モデル構造をチップに刻む」ことの狙いとトレードオフ

通常、AIチップは汎用的な計算回路を持ち、ソフトウェア側でモデルの構造や重みを扱います。これに対しFrozen v2の設計思想は、Geminiのモデル構造（計算の手順そのもの）をハードウェアレベルで固定化するというものです。

この設計の狙いは、モデル構造に特化した回路にすることで、汎用チップよりも高い電力効率を実現することにあるとされています。一方で、モデルの構造をシリコンに焼き込むということは、将来Geminiのアーキテクチャが大きく変わった場合、そのチップが陳腐化するリスクを抱えることも意味します。報道によれば、当初検討されていた「重みまで焼き込む」案が放棄されたのも、まさにこの陳腐化リスクの大きさが理由とされています。

4. 業界全体で進む「NVIDIA依存低減」という文脈

Googleに限らず、Microsoft（Maia 200）、Amazon（Trainium 3）、Meta（MTIA 300）といったハイパースケーラー各社も自社製AIチップの開発を進めています。これはNVIDIA製GPUへの依存を下げる業界的なトレンドの一環と位置づけられます。

カスタムASIC（特定用途向け集積回路）市場は成長を続けており、年平均成長率（CAGR）約44.6%という分析もあります。業界アナリストの一部は、NVIDIAの推論市場シェアが2028年までに90%超から20〜30%へ低下すると試算していますが、これはあくまで予測であり確定した情報ではない点に留意が必要です。

5. 短期・中期・長期の整理

時間軸定義:

短期: 0〜3か月
中期: 3か月〜1年
長期: 1年以上

5-1. 短期（0〜3か月）

予想される動き: Google公式からの追加コメントや、開発状況の一部開示があるかが焦点になります。既存TPU（Trillium、Ironwood）の増強・外部顧客提供は既に進行中です。
不確実性: Frozen v2自体の存在確認や詳細仕様は依然として未公式であり、報道の裏取りが今後どこまで進むかは不明です。
効果が出にくい条件: Googleが今後も公式コメントを一般論にとどめた場合、確定情報が得られないまま報道ベースの情報だけが積み重なる状態が続きます。

5-2. 中期（3か月〜1年）

予想される動き: 競合各社の自社AIチップ開発とあわせ、ハイパースケーラー各社の「NVIDIA GPU依存低減」トレンドが加速する可能性があります。
不確実性: カスタムASIC市場は成長中とされますが、NVIDIAの推論シェア低下予測はあくまで業界アナリストの試算であり、確定情報ではありません。
効果が出にくい条件: NVIDIAが新世代チップで性能・コスト面の優位性を維持し続けた場合、カスタムチップへの移行ペースは想定より緩やかになる可能性があります。

5-3. 長期（1年以上）

予想される動き: 2028年投入予定通りに進めば、Geminiの推論コスト構造や提供価格に影響しうると見られます。
不確実性: Gemini自体のアーキテクチャがどこまで安定的に維持されるかは未知数です。
効果が出ない条件: Gemini側のモデル構造が大きく変わった場合、Frozen v2は陳腐化し、量産・投入計画が見直される可能性があります。また、Google Cloudの計算需要が別の形で解消された場合、試験的プロジェクトのまま終わる可能性もあります。

6. 混同しやすい点

まとめ

Frozen v2は執筆時点でGoogle公式が存在を認めていない、報道ベースの情報にとどまります。狙いとされる効率向上の裏には、モデル構造をハードウェアに固定化することによる将来的な陳腐化リスクという設計上のトレードオフがあります。読者としては、投資判断や技術選定の確定情報としてではなく、業界の技術トレンドを理解する参考情報として受け止めるのが妥当です。

主な参照

免責

本記事は執筆時点での報道情報をもとにした整理であり、Google公式による直接の確認は取れていません。チップの存在・仕様・投入時期は今後変更・撤回される可能性があります。投資判断の材料として利用しないようご注意ください。

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