一 | 김민석, 이진숙 겨냥 “여자 전두환으로 불러드리자”김재섭 “野 의원 제명발상, 전두환과 무엇이 다른가”국회 본회의서 與주도 이진숙 제명 촉구결의안 통과 연합뉴스 자료사진김재섭(사진) 국민의힘 의원은 26일 자당의 이진숙 의원을 ‘여자 전두환’이라고 지칭한 김민석 더불어민주당 대표를 향해 “정청래(전 대표)처럼 강성 팬덤에 기대 폭주한들, 보급형 정청래가 될 뿐”이라고 주장했다.당내 비주류로 분류되는 초선 김 의원은 이날 자신의 페이스북에 “이 의원을 두고 여자 전두환을 외치다가 스스로 입법 전두환이 된 김민석에게 묻는다”며 이같이 적었다.김 의원은 “야당 의원을 다수의석으로 제명하겠다는 발상, 1980년 전두환이 ‘정치풍토쇄신법’으로 800명을 숙청하던 수법과 무엇이 다른가”라고 강조했다.그러면서 “역사적·정치적 평가가 끝난 5·18 민주화운동에 대해 음모론을 제기하는 일체의 의견에 반대한다”며 “그러나 5·18을 핑계로 전두환식 정적 제거를 벤치마킹하는 민주당 당대표도 한심하긴 마찬가지”라고 덧붙였다.김 의원의 이 같은 발언은 앞서 김민석 민주당 대표가 이날 민주당 최고위원회의에서 이 의원을 ‘여자 전두환’으로 지칭한 데 대한 맞대응 차원으로 풀이된다.김 대표는 최근 ‘5.18 폄훼’ 논란을 일으킨 이 의원에 대해 “이 의원에 대한 말씀을 여러 분이 주셨는데, 공통적인 지적이 나왔다. (이 의원이) 여자 히틀러 호칭에 대해서는 시비를 걸고 여자 전두환에 대해서는 안 거냐는 말씀을 해주셨다”며 “‘여자 전두환’이라는 호칭은 좋아하시나 보다”라고 했다.이어 그는 “그래서 앞으로 우리 당에서는 이 의원이 상당히 선호한다고 보여지는 이름으로 ‘여자 전두환’으로 통일해 불러드리는 것이 어떨까라는 생각이 들었다“고 말했다.한편, 이날 국회에서는 본회의를 통해 민주당 주도로 이 의원에 대한 제명 촉구 결의안이 통과됐다. 표결에는 159명이 참여해 찬성 157표, 반대 1표, 기권 1표로 가결됐다. 이는 인사 안건이라 무기명 투표 방식으로 진행됐다. 민주당이 발의한 결의안 표결에는 조국혁신당과 진보당 등 범여권이 참여했다.이날 결의안 강행 처리에 반발한 국민의힘 의원 대부분은 안건이 상정된 직후 본회의장을 떠났다. 다만 친한(친한동훈)계 등 일부 의원은 표결에 참여하기도 했다.。 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”。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。 谷歌目前尚未正式确认 Frozen v2 项目，也没有公布芯片规格。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%。
二 | 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。
三 | 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。
四 | 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。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。
五 | 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。
六 | 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。 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。
七 | 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。
八 | 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。 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。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。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:02:46:30