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财政部：将聚焦就业、增收、社保等方面，系统谋划提升居民消费能力的战略举措_我的网站
一 | 谷歌正在尝试把 Gemini 与芯片更紧密地结合起来。 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”。 讯 8月21日，国务院新闻办公室举行“开局起步‘十五五’”系列主题新闻发布会，介绍发挥积极财政政策作用，推动经济社会高质量发展有关情况。 财政部副部长廖岷在会上介绍，中国作为最大的发展中国家，已经连续多年稳居全球第二大商品消费市场和第一大网络零售市场，而且按照有关口径，中国也是全球最主要的消费品进口市场之一，各国的产品在中国也深受欢迎。
二 | 这款芯片针对 Gemini 模型设计，计划最早于 2028 年部署。
三 | 所以消费需求正在成为中国经济增长的主动力，这一点日益凸显。我国有14亿人口，中等收入群体超过4亿人，2025年人均GDP超过1.3万美元，社会消费品零售总额也超50万亿元，最终消费支出对经济增长的贡献率达到52%。而且随着人民收入水平的不断提高，高消费的需求也更加多样化，我国的服务消费、绿色消费、新型消费是亮点纷呈，旅游、演艺、体育赛事等人气旺盛，智能手表、智能眼镜等产品也是广受追捧，销售也是成倍增长。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。这些都是我国消费市场内生动力的真实写照。 谷歌目前尚未正式确认 Frozen v2 项目，也没有公布芯片规格。
四 | 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。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。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%。 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。它的定位是一颗更极致的“专用芯片”。 财政部门始终坚持扩大内需这一战略基点，推出一系列政策来促进居民消费提质升级，包括：实施消费品以旧换新政策，也就是大家常说的“国补”，把惠民生和促消费有机结合；实施个人消费贷款和服务业经营主体贷款贴息政策，降低居民消费信贷成本；全面落实就业优先战略，支持地方落实各项就业创业扶持政策，促进重点群体就业创业；另外，也深入推进现代商贸流通体系试点城市建设，开展消费新业态新模式新场景试点建设，持续优化消费环境。
五 | 《扩大消费“十五五”规划》提出，要着力提升消费能力，促进高质量充分就业，多渠道增进居民收入，完善社会保障政策，合理增加公共消费。
六 | 下一步，财政部将按照规划聚焦就业、增收、社保等方面的要求，系统谋划提升居民消费能力的战略举措。短期看，主要是充分发挥当前各项政策效能，推动各项政策措施能够更好更快落地见效，增加大家的获得感。中长期看，主要还是通过持续提升社会保障能力，深化收入分配制度改革，强化税收、转移支付等再分配调节，不断夯实居民能消费、敢消费和愿消费的基础，释放我国超大消费市场的内生动力。版权申明：凡注有“”或电头为“”的稿件，均为独家版权所有，未经许可不得转载或镜像；授权转载必须注明来源为“”，并保留“”的电头。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。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。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。 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。
七 | 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。
八 | 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。
九 | 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。 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。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。 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。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。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。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。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。 谷歌也不是唯一走向自研芯片的 AI 公司。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。
十 | 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。
十一 | 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。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。
十二 | 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。 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:00:40:45
