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Google développe une nouvelle puce pour serveurs conçue spécifiquement pour permettre à ses modèles d’IA Gemini de fonctionner plus efficacement, selon des informations de The Information citées par TechCrunch.
La puce, connue en interne sous le nom de Frozen v2, devrait arriver dès 2028, même si les ingénieurs en finalisent encore la conception.
Plutôt que de remplacer les unités de traitement tensoriel (TPU) existantes de Google, le nouveau processeur viendrait s’ajouter comme composant spécialisé au portefeuille croissant de puces d’IA conçues sur mesure par l’entreprise.
Selon ces informations, Frozen v2 intégrerait des éléments de l’architecture de Gemini directement dans le matériel de la puce. Cette approche pourrait réduire la quantité de données à déplacer et de calculs nécessaires pour générer des réponses, améliorant la vitesse tout en diminuant la consommation électrique.
Google n’a pas confirmé le projet, mais n’a pas non plus contesté ces informations.
« Nos équipes étudient et expérimentent constamment de nouvelles innovations afin d’offrir des performances et une efficacité maximales à nos utilisateurs et à nos clients », a déclaré un porte-parole de Google à TechCrunch. « Même si tous les projets ne passent pas au stade de la production, cette exploration rigoureuse est au cœur de notre approche full stack. En concevant conjointement notre matériel et nos logiciels dès le départ, nous veillons à ce que nos systèmes soient intégrés et hautement optimisés pour les charges de travail réelles. »
Vers un bond majeur en efficacité
Selon des projections internes, Frozen v2 pourrait fournir six à dix fois plus de jetons d’IA par unité d’énergie que les dernières puces d’IA de Google. Ce chiffre reste un objectif de conception plutôt qu’un résultat de performance testé, et Google ne s’est pas engagé à mettre la puce en production.
Le projet est également destiné à coexister avec les TPU plutôt qu’à les remplacer, permettant à Google de continuer à utiliser des accélérateurs d’IA généralistes tout en déployant un matériel hautement optimisé pour les charges de travail de Gemini.
Une composante d’une course plus vaste aux puces d’IA
Google est loin d’être le seul à développer du matériel d’IA sur mesure.
Les grands concepteurs d’IA mettent de plus en plus au point leurs propres puces afin d’améliorer l’efficacité, de réduire les coûts d’infrastructure et de limiter leur dépendance à Nvidia, dont les processeurs dominent encore le marché de l’IA.
OpenAI a récemment dévoilé sa première puce d’inférence conçue sur mesure, tandis que des informations indiquent qu’Anthropic a étudié un partenariat avec Samsung pour développer une puce. Amazon étend également ses efforts dans le domaine du silicium conçu sur mesure pour les infrastructures d’IA. Pour Google, cette initiative intervient alors que la demande en capacités de calcul pour l’IA continue de mettre les capacités à rude épreuve. Reuters a rapporté que les pénuries de capacités de calcul avaient contribué aux tensions internes sur les ressources et avaient même contraint Google Cloud à refuser certains clients externes.
La baisse des coûts énergétiques pourrait transformer l’infrastructure de Gemini
Frozen v2 montre que la compétition dans l’IA ne se limite plus à concevoir des modèles toujours plus grands, mais consiste aussi à les exploiter à moindre coût et plus rapidement.
Si Google parvient à réduire significativement l’énergie nécessaire pour faire fonctionner Gemini dans des produits comme Search, Workspace, Cloud et d’autres services, l’entreprise pourrait réduire ses coûts d’exploitation à long terme tout en prenant en charge davantage d’utilisateurs sans accroître ses infrastructures dans les mêmes proportions.
Cette stratégie comporte également des compromis. Une puce conçue autour de l’architecture de Gemini pourrait être moins flexible si les futurs modèles d’IA de Google évoluent sensiblement, ce qui limiterait son utilité par rapport à des processeurs plus généralistes. Le projet reste par ailleurs à plusieurs années de son lancement, ce qui signifie que sa conception finale et ses performances pourraient encore évoluer avant sa commercialisation.
Et après ?
Le projet rapporté intervient alors que les investisseurs suivent de près les vastes projets de dépenses de Google dans l’IA, l’entreprise prévoyant des dépenses d’investissement comprises entre 180 et 190 milliards de dollars US cette année. L’annonce de Frozen v2 a semblé rassurer le marché, faisant grimper les actions d’Alphabet d’environ 3 % lundi après la publication de ces informations.
Même si Frozen v2 n’entre jamais en production sous sa forme actuelle, cette initiative montre que Google est prêt à adapter son matériel spécifiquement à Gemini alors que la concurrence dans les infrastructures d’IA continue de s’intensifier.
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