O Google estaria desenvolvendo um chip de servidor batizado internamente de Frozen v2, cuja proposta é bem mais radical do que a de um acelerador comum: em vez de tratar o Gemini como software que roda sobre um processador genérico, parte do modelo ficaria gravada no próprio silício. As informações vieram à tona nesta semana e ainda não foram confirmadas oficialmente pela empresa.
O número que chamou atenção é a eficiência. As estimativas que circulam falam em processar de 6 a 10 vezes mais tokens por unidade de energia em comparação com as TPUs que o Google usa hoje. Se o salto se confirmar, a conta muda de patamar: energia é hoje o principal limitador da expansão de data centers de IA, mais até do que a disponibilidade de chips. A janela de lançamento apontada é 2028.
O contexto ajuda a explicar a aposta. O Google Cloud vem enfrentando um gargalo de capacidade tão apertado que chegou a recusar contratos de clientes externos por falta de poder computacional — uma situação incomum para uma empresa desse porte. Ao mesmo tempo, a concorrência não deu trégua: Anthropic, OpenAI, Alibaba e Moonshot AI lançaram modelos em ritmo acelerado nos últimos meses, e cada nova geração exige mais infraestrutura do que a anterior.
Vale marcar o que é especulação aqui. O nome “Frozen v2”, o ganho de eficiência e o prazo de 2028 vêm de fontes não oficiais. O Google não comentou publicamente o projeto, e chips de data center costumam levar anos entre o primeiro protótipo e a produção em escala — quando chegam lá. O mercado, ainda assim, reagiu: as ações da Alphabet subiram cerca de 3% após a repercussão.
Para quem usa o Gemini no Brasil, o efeito prático de um chip assim seria indireto, mas real. Rodar o modelo mais barato significa margem para liberar recursos que hoje ficam restritos a planos pagos, aumentar limites de uso e reduzir a latência das respostas. O custo por consulta é justamente o que segura a expansão dos assistentes de IA para o uso cotidiano — e é nesse ponto que o Google parece querer atacar.
