【2026年7月最新】Googleが独自AIチップ「Frozen v2」を極秘開発|Gemini専用シリコンで6〜10倍効率化・株価3%上昇の全貌

2026年7月20日、経済メディアThe Informationが、Googleが新型のAIサーバーチップ「Frozen v2」を社内開発中だと報じた。TechCrunch・CNBC・Tom's Hardware・eWeekなど複数メディアが後追いしている。狙いはGeminiモデルを電力あたりでより効率よく動かすことで、Geminiのアーキテクチャの一部をハードウェア(シリコン)に直接組み込む設計だという。

エンジニアの試算では、既存の最新AIチップに比べ電力あたり6〜10倍のトークン生成が見込めるとされる(あくまで設計目標)。報道を受けAlphabet株価は月曜に約3%上昇した。

この記事を読むと、Frozen v2が何を目指しているのか、既存のTPUとどう違うのか、そしてAnthropic・OpenAI・Amazon・Microsoftなど他社の自社チップ戦略と比べてGoogleがどの段階にいるのかがわかる。
GoogleがGemini専用AIチップ「Frozen v2」を開発中であることを示す図解

① まず結論:Googleが独自開発中の「Frozen v2」とは何か

The Informationは2026年7月20日、Googleが社内で「Frozen v2」と呼ばれる新型のAIサーバーチップを開発していると報じた。目的はGeminiモデルの実行効率を高めることで、Geminiのアーキテクチャの一部をハードウェア(シリコン)に直接組み込むアプローチが特徴とされる。

ただし現時点では設計の最終段階にあるとされ、性能目標や量産計画が確定しているわけではない。Google自身も報道内容を肯定も否定もしておらず、あくまで複数の匿名情報源に基づく報道である点には留意が必要だ。

▼ Frozen v2に関する主な確認事項
項目内容ステータス
報道日2026年7月20日(The Information)報道ベース
開発コードネームFrozen v2社内呼称
目的Geminiモデルの電力あたり処理効率の向上設計目標
想定リリース時期早くとも2028年未確定
Googleの公式回答報道内容を肯定も否定もせず「ハード・ソフト協調設計」を強調非公式

※ 内容はThe Informationの報道および同報道を引用したTechCrunch・CNBC・Tom's Hardware・eWeek等の記事に基づく。Google公式の詳細発表はまだない。

② 技術的な仕組み:なぜ「アーキテクチャをハードに組み込む」と効率が上がるのか

報道によれば、Frozen v2の特徴はGeminiのアーキテクチャの一部をチップのハードウェアに直接組み込むことにある。通常、AIモデルの計算は汎用的なチップの上でソフトウェアが指示を出しながら進むが、モデルの回路パターンをあらかじめハード側に組み込んでおけば、その分のデータ移動や計算の手間を減らせるという考え方だ。

これはASIC(特定用途向け集積回路)に近い発想で、汎用性は下がる一方、Gemini向け用途では消費電力あたりで多くの処理をこなせる可能性がある。GoogleはこれをGeminiモデルの世代交代に合わせて更新していく前提の、ソフトウェアとハードウェアの協調設計(フルスタックアプローチ)と説明しているとされる。

③ なぜ今なのか:AI計算資源のひっ迫と、巨額投資へのプレッシャー

AI計算資源のひっ迫と巨額投資へのプレッシャーがFrozen v2開発の背景にあることを示す図解

複数の報道は、Frozen v2のような効率特化チップが登場する背景として、AI企業各社が抱える計算資源不足への対応と、「AI支出への懸念」が市場でくすぶる中での投資対効果の説明責任を挙げている。Googleは同じ2026年7月、2026年のAI関連設備投資を最大2050億ドル規模に拡大すると発表しており、Gemini 4の事前学習も始まっていると報じられている(本ブログ2026年7月24日投稿を参照)。

これだけの投資を正当化するには、「トークンあたりの電力効率」という具体的な数字を示すことが重要になる。Frozen v2の6〜10倍という目標値も、こうした文脈の中で語られている数字だ。

▼ 数字で見るFrozen v2と開発の背景
項目数値備考
電力あたりトークン生成の効率化目標6〜10倍Googleの最新AIチップ比。テスト済みの実測値ではなく設計目標
報道直後のAlphabet株価約+3%(月曜)効率化への投資家の期待を反映したとみられる
Googleの2026年AI関連設備投資最大2050億ドル2026年7月発表。Gemini 4の事前学習も開始と報じられている
想定リリース時期早くとも2028年The Information報道。設計は最終調整段階とされる

※ 数値はThe Information、TechCrunch、CNBC、Tom's Hardware、AndroidHeadlines等の報道に基づく推計・設計目標を含み、Googleが公式に確定させた数値ではない。

④ 既存TPUとの違いと他社比較:Googleが目指す位置づけ

Google Frozen v2・OpenAI Jalapeño・Anthropic Samsung協議など、主要AI企業の自社チップ開発の流れを示す図解

重要なのは、Frozen v2が既存のTPU(Trillium、Ironwoodなど)を置き換えるものではないという点だ。報道では、Frozen v2は汎用的なTPUと並行して使う「特化型の追加ハードウェア」という位置づけで、Geminiワークロードに限って高度に最適化されたチップを投入する形が想定されている。

自社専用チップという発想自体は目新しいものではない。Googleは2016年からTPUを社内展開してきた実績があり、Microsoftも2023年に「Maia 100」、Amazonも2024年に「Trainium2」を投入済みだ。直近ではOpenAIが2026年6月24日、Broadcomと共同開発した推論チップ「Jalapeño」を発表しており、Anthropicも同年7月、Samsungと2nmチップについて早期協議を進めていると報じられている。Googleの新しさは、他社が汎用・半特化型のチップ開発を進める中、Gemini向けにアーキテクチャの一部をハードウェアへ組み込むモデル特化型の設計を目指している点にある。

※ OpenAI・Anthropicの動向はFrozen v2とは別の報道(それぞれ2026年6月・7月の各社報道)に基づく比較であり、同一の報道内容ではない点にご留意ください。

▼ 主要AI企業の自社チップ戦略比較
企業チップ・取り組み時期位置づけ
GoogleTPU(Trillium/Ironwood等)2016年〜社内展開運用実績あり
MicrosoftMaia 1002023年発表運用実績あり
AmazonTrainium22024年に一般提供開始運用実績あり
OpenAIJalapeño(Broadcomと共同開発)2026年6月24日発表発表済み
AnthropicSamsungと2nmチップを協議2026年7月、早期協議段階構想段階
Google(新)Frozen v2(Gemini専用シリコン)2026年7月報道、量産は2028年〜設計段階

※ 時期・内容は各社の公表情報および報道機関の取材内容に基づく。Frozen v2は既存TPUの後継ではなく、並行して使う特化ハードという位置づけ。

💡 ポイント:Googleは今回の報道について「我々のチームは常に新たなイノベーションを研究・実験し、ユーザーと顧客に最大のパフォーマンスと効率を提供している」とコメントしたとされる。プロジェクトの存在を認めたわけではないが、ハードとソフトの協調設計を重視する姿勢は示した形だ。

⑤ 今後の見通しと課題:量産は2028年、仕様はまだ最終調整段階

報道各社が繰り返し強調しているのは、Frozen v2が「まだ設計を最終調整している段階」にあり、量産に進むかどうかも含めて確定していないという点だ。半導体開発では、設計目標に掲げた性能が量産チップでそのまま実現するとは限らず、歩留まりや製造コストなど今後の進捗次第で計画が変わる可能性もある。

また、想定される量産時期の2028年は、Gemini自体が今後どう進化していくかにも左右される。モデルのアーキテクチャをハードウェアに組み込む以上、モデル世代が大きく変わればチップ側の設計も見直しが必要になるためだ。Googleがこの特化型アプローチをどこまで本格運用に持ち込めるか、今後の続報に注目したい。

⑥ まとめ:効率化競争は「モデル専用ハード」の段階に入りつつある

この記事のまとめ

Googleが2026年に最大2050億ドル規模のAI投資を進める中、Frozen v2はその投資対効果を高めるための一手として位置づけられそうだ。汎用GPU・TPUに加えて「特定モデル専用のハード」という選択肢が、Google以外の企業にも広がりつつある流れの中で、今回の報道はその最先端の一例といえる。まだ設計段階の構想であり実現するかどうかは不透明だが、AI企業がハードウェアそのものに踏み込む動きは今後も続きそうだ。

※ 本記事は、The Informationの報道を発端に、TechCrunch・CNBC・Tom's Hardware・eWeek・Dataconomy・AndroidHeadlines等の記事を基に構成しています。内容は今後変更される可能性がある点にご留意ください。

おすすめAIツール

参考リンク(主要ソース): TechCrunchCNBCTom's Hardware

#AI #生成AI #2026 #Google #半導体
← 記事一覧に戻る