钢铁侠3

高雄豪雨淹水！柯志恩冲第一线全身湿透，台媒：神似当年韩国瑜_我的网站

A |     AI摘要      高雄暴雨致多地积水，国民党参选人柯志恩冒雨勘灾并检讨防洪设施。媒体将其涉水身影与七年前韩国瑜勘灾画面相比，引发关注。         台当局“气象署”23日持续发布豪雨特报，台湾南部降下剧烈雨势，高雄多处传出积淹水灾情，台“水利署”也针对台南、高雄多区发布淹水警戒。

B |     谷歌正在尝试把 Gemini 与芯片更紧密地结合起来。

C |          据《The Information》援引知情人士消息，谷歌母公司 Alphabet 正在研发一款服务器 AI 芯片，内部非正式代号为“Frozen v2”。这款芯片针对 Gemini 模型设计，计划最早于 2028 年部署。谷歌工程师预计，以单位功耗所能处理的 Token 数量计算，其效率可能达到公司最新一代自研 AI 芯片的 6—10 倍。

D |          谷歌目前尚未正式确认 Frozen v2 项目，也没有公布芯片规格。国民党高雄市市长参选人柯志恩上午穿着雨衣、雨鞋，接连前往桥头、梓官等易积淹水地区查看水情，随后再赶往鼓山关心黄泥水淹路情况。         柯志恩23日在脸书发文表示，高雄连日大雨，她一早前往桥头、梓官等几处容易积淹水的地区，了解抽水、排水及现场状况。

E | 公司在回应媒体时表示，其团队一直在研究和试验提升性能与效率的新方案，但并非所有项目最终都会进入生产阶段。其中桥头典宝溪抽水站持续进行抽水，梓官大舍甲清晨5时多仍有淹水情形，她抵达时部分路段仍拉起封锁线。谷歌同时强调，从底层共同设计硬件和软件，是其打造高度集成系统的重要方式。蚵仔寮一带也有不少居民在家门前堆放沙包、装设防水闸门，提前因应可能持续的雨势。但报道发布后，Alphabet 股价在当地时间 7 月 20 日早盘上涨约 3.3%。

F |          与现有 TPU 相比，Frozen v2 的主要区别，是它进一步收窄了芯片的适用范围。    柯志恩指出，高雄部分地区仍有积水，加上后续雨势可能持续，低洼地区居民应提高警觉、做好防水准备。它的定位是一颗更极致的“专用芯片”。根据现有报道，谷歌计划将 Gemini 的部分架构特征固化在芯片中，针对其计算路径和常用操作进行专门优化。         大模型推理不仅需要完成大量矩阵运算，还要频繁从高带宽内存读取参数。数据在内存与计算单元之间移动，会消耗时间和电力。

G | Frozen v2 希望减少这部分开销，从而提高响应速度，并在相同功耗下处理更多请求。

H | 她也表示，当地长期积淹水问题不能只靠单一工程解决，后续将持续汇整居民反映，针对抽水、排水及整体防洪设施进行检讨。    结束海线行程后，柯志恩随即转往鼓山。报道所称的 6—10 倍效率提升，具体指每单位功耗能够处理的 Token 数量，并不是芯片峰值算力。豪雨造成鼓山三路靠近桃子园路一带再度出现黄泥水，部分路面受泥水影响，居民通行受到干扰。

I |          谷歌现有 TPU 同样是面向机器学习的专用处理器，但需要适配不同模型，并承担训练、推理等多种任务。最新一代 Ironwood 单颗芯片配备 192GB 高带宽内存，单位功耗性能约为上一代 Trillium 的两倍，最多可由 9216 颗芯片组成 Superpod。Frozen v2 不会取代 TPU，而是作为一条更具针对性的产品线，与其并行使用。         (来源：Google)          但专用芯片也有其劣势，更深的模型与芯片绑定会降低灵活性。芯片从设计到投产通常需要数年，如果此后 Gemini 的基础架构发生较大变化，已经固化的设计可能难以适配。高雄市水利局22日称，该路段因瞬间强降雨，既有移动式抽水机一度来不及排除，黄色泥水从道路侧沟流出，雨势趋缓后已逐步退水，并再增派抽水机组降低积淹水风险。Frozen v2 能否获得长期收益，既取决于实际能效，也取决于谷歌能否在快速迭代模型的同时，维持底层架构的相对稳定。    柯志恩表示，她的团队与高雄市议员蔡金晏、白乔茵过去曾针对当地问题会勘，争取改善防洪设施。水利局资料显示，台风“格美”“山陀儿”期间，当地台军营区老旧围墙破损，柴山坡地黄泥水在豪雨时越区溢淹，影响美术馆周边，目前长约843米的挡土墙已完成重建。

J |          那么，谷歌为什么要“铤而走险”？首先一个原因，是为了应对持续增长的算力需求。据相关数据，谷歌内部的 AI 计算资源短缺已经引发不同团队之间的资源竞争，Google Cloud 甚至因此拒绝过部分外部客户订单。为改善柴山坡地大量径流问题，台军方另规划在营区内新设6处拦砂坝及2处沉砂滞洪池，预计今年12月底完工。    柯志恩强调，“治水不能只看工程有没有完成，更要看雨来的时候，居民的生活有没有受到影响”。面对极端降雨愈来愈频繁的情况，应把每次灾情都当成检视治水系统的机会，找出问题并补上缺口。         大模型的计算需求包括训练与推理两个阶段。训练先进模型需要集中投入大量算力，但随着 Gemini 被加入搜索、办公软件、云服务和智能终端，长期发生的推理可能形成更庞大的成本。    台湾“中时新闻网”报道，柯志恩此次穿着雨衣、雨鞋涉水查看灾情，让人想起七年前高雄另一场豪雨。单次生成的费用看似有限，乘以数以亿计的用户和持续增长的调用量后，电力、芯片、网络及数据中心投入都会成为重要支出。

K |          Alphabet 已将 2026 年资本开支预期上调至 1,800 亿—1,900 亿美元，主要用于扩建 AI 计算能力、数据中心和相关基础设施。2019年8月13日，高雄受到西南风影响，凌晨出现剧烈雷雨，多处发生积淹水及停电的事故。在这一背景下，提高每瓦电力能够生成的 Token 数，不仅意味着更低的能源消耗，还意味着同一座数据中心能够承载更多用户请求。

L | 当时的高雄市市长韩国瑜上午进驻灾害应变中心主持工作会议，并与冈山、茄萣、田寮、弥陀等地视频连线掌握灾情，随后临时更改行程，赶往田寮、阿莲等积淹水地区勘灾。

M |     台媒表示，柯志恩冒雨涉水勘灾的画面，让人不禁回想起韩国瑜同样在豪雨中卷起裤管、全身湿透勘灾的一幕。当时韩国瑜在雨势中涉水勘灾，即使撑伞仍被淋得全身湿透，头发、衬衫袖子及后背全被雨水打湿。对于已经拥有大量 Gemini 使用场景的谷歌而言，即使单次推理成本只下降一小部分，规模化之后也可能带来可观节省。         图｜谷歌历年资本开支预期（来源：S&P）          自研芯片还可以加强谷歌对供应链和产品节奏的控制，减少对英伟达等外部芯片供应商的依赖。但这种“减少依赖”并不等于完全替代。

N | Frozen v2 即使顺利投产，预计规模也将低于 TPU；谷歌的数据中心仍会同时使用 TPU、GPU 及其他计算设备。时隔七年，高雄再遇强降雨，柯志恩同样穿上雨衣、雨鞋走进积淹水地区，两个不同时间点的勘灾身影，也留下相似画面。它更像是为高频且相对稳定的 Gemini 任务增加一类成本更低的专用工具。

o |          谷歌也不是唯一走向自研芯片的 AI 公司。

p | 2026 年 6 月，OpenAI 与博通公布首款自研推理芯片 Jalapeño。OpenAI 表示，这款芯片围绕大语言模型推理设计，将结合博通的芯片实现和网络技术以及 Celestica 的服务器系统能力，计划于 2026 年底开始部署。         图｜博通公司首席执行官 Hock Tan 将一片芯片晶圆递交给 OpenAI 公司首席执行官 Sam Altman。（来源：OpenAI）          Anthropic 也被曝已经开始研究自有 AI 芯片，并与三星电子等潜在合作方接触。

q | 不过该项目仍处于早期阶段，芯片的用途、性能目标和服务器部署方式尚未明确 Anthropic 同时表示，亚马逊 Trainium、谷歌 TPU 和英伟达 GPU 仍将是其扩张算力的重要基础。中国方面，此前 DeepSeek 和近期的月之暗面也有自研芯片方面的传闻。         除专注于基础模型的公司外，亚马逊、微软、Meta、阿里巴巴、百度和字节跳动等拥有云服务或大规模互联网业务的企业，也在不同程度上推进专用 AI 芯片。其中部分芯片服务于模型训练，部分集中于推理、推荐和广告等高频工作负载。

r | 它们共同反映出一个趋势：随着 AI 服务规模扩大，掌握模型的公司越来越希望同时参与芯片和计算系统设计。         这些项目属于同一轮趋势：AI 公司希望根据自身模型和业务负载设计芯片，以获得更好的成本、能效和供应保障。但它们并不是完全相同的技术路线。Trainium、Maia、MTIA 以及 OpenAI 的 Jalapeño 主要面向一类或多类 AI 工作负载，仍保留一定通用性；Frozen v2 则称会把 Gemini 的部分架构直接固化进硬件，模型与芯片的绑定程度可能更高。

s |          因此，Frozen v2 所代表的不只是谷歌扩大自研芯片投入，也是一项更激进的软硬件协同试验。答案将取决于芯片能否如期投产，也取决于到 2028 年时，Gemini 是否仍然适合这块为它提前设计的硅片。         参考链接：          1.https://techcrunch.com/2026/07/20/google-is-working-on-a-new-ai-chip-designed-to-make-gemini-more-efficient/          2.https://www.reuters.com/business/google-plans-new-chip-run-gemini-models-more-efficiently-information-reports-2026-07-20/          3.https://blog.google/innovation-and-ai/infrastructure-and-cloud/google-cloud/ironwood-tpu-age-of-inference/          4.https://blog.google/innovation-and-ai/infrastructure-and-cloud/google-cloud/ironwood-google-tpu-things-to-know/          运营/排版：何晨龙          注：封面由 AI 辅助生成。

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Published on:20:11:56