Googleの親会社Alphabetは、独自のGeminiモデルを可能にし、より低コストでより多くの世代のタスクを実行するための新しいAIサーバーチップを促進しています。 ニュースが出てから、市場は、AI入力出力の効率性を向上させるために、Googleによる最新の動きとして解釈しました。
コード 冷凍 v2
情報によると、チップの内部設計者である「Frozen v2」は、2028年に発売予定。 研究と開発がうまくいった場合、既存のGoogle AIチップよりも6〜10倍の効率性があり、電力単位で生成されたトークンの数によって測定された。
TechCrunchがこの点でGoogleにテストした時、Googleは直接レポートを確認しなかったが、それを否定しなかった。 同社によると、チームは、ユーザーと顧客の両方のパフォーマンスと効率性を高め、ソフトウェアとハードウェアの調整設計を強調するために、新しい技術を検討し、テストしてきました。
テクノロジー株式会社が自己学習をスピードアップ
近年、AI企業は、主に2つの主な理由から、自己学習チップのレイアウトを加速してきました。グローバルAIは依然として重点を置いており、英国のハードウェアに対する依存性を低下させたいと考えています。 長年にわたり、Weida は、AI チップ市場を支配しており、主要なモデルメーカーを 1 つのサプライヤーにインフラの面で提案しています。
Googleに加えて、OpenAIは6月に発行された初の自己学習チップで、推論プロセッサとして位置付けられ、「Jalapeño」と名付けられました。 先月、AnthropicがSamsungと新しいチップで動作していたという報告がありました。
資本支出のためのリターンの市場利息
今後もAIインフラの投入が進んでおり、技術の巨人のコストの拡大に関心のある投資家の懸念が高まっています。 Googleは、AI戦略を推進するために、今年は18億ドルと19億ドルの投資を予定していたことを以前に示しました。 市場にとって、キーは入力のサイズだけでなく、効率性や競争力を高めることができます。
この背景に、より効率的なチップのニュースは、市場の懸念の一部を軽減します。 インフォメーションレポートのリリース後、月曜日に約3セントでアルファベットの株価が増加しました。 今週以降、Googleは財務諸表を公開し、市場はAI入力と利益パフォーマンスの関係をさらに監視します。