Nowy chip Google Frozen v2 może odblokować backlog 462 mld USD

Sztuczna inteligencja napędza ogromny popyt na moc obliczeniową w 2026 roku. Alphabet (NASDAQ:GOOG) znajduje się w środku tej zmiany, a Google Cloud stał się głównym motorem wzrostu spółki.

W II kwartale 2026 Google Cloud wygenerował 22,8 mld USD przychodów, co oznacza wzrost o 67% rok do roku. Cała grupa osiągnęła przychody na poziomie 116,91 mld USD, czyli wzrost o 21,2%.

Problemem pozostają ograniczenia mocy obliczeniowej. W I kwartale 2026 dział Cloud przyniósł 20 mld USD przychodów, wzrost o 63% rok do roku, a backlog wzrósł do 462 mld USD. CEO Sundar Pichai powiedział na konferencji wyników, że przychody byłyby wyższe, gdyby nie ograniczenia infrastrukturalne. Firma musiała nawet odrzucić część wniosków o moc obliczeniową od dużych klientów, w tym Meta Platforms (NASDAQ:META), ponieważ zasoby nie nadążały za popytem.

W odpowiedzi Alphabet podniósł prognozę nakładów inwestycyjnych (capex) na pełny rok 2026 do 180–190 mld USD, aby rozbudować centra danych, serwery i własne układy. We wcześniejszych kwartałach wolne przepływy pieniężne (free cash flow) odczuły presję, ale ogromny backlog — ponad 10 razy więcej niż całoroczne przychody Google Cloud w 2025 roku (43,2 mld USD) — pokazuje, że klienci są gotowi wydawać pieniądze, gdy tylko pojawi się pojemność.

Aby odblokować tę zaległą sprzedaż, Google stawia na specjalizowany układ: Frozen v2. Ten chip serwerowy wprowadza do krzemu kluczowe elementy architektury modelu Gemini. W przeciwieństwie do ogólnych Tensor Processing Units (TPU), które obsługują różne obciążenia, Frozen v2 na stałe implementuje blueprint Gemini, co zmniejsza zbędne obliczenia i przemieszczanie danych podczas wnioskowania (inference — procesu generowania odpowiedzi przez model AI).

Inżynierowie spodziewają się, że Frozen v2 dostarczy 6–10 razy więcej tokenów na wat niż obecne TPU do 2028 roku. Token to jednostka tekstu używana przez modele językowe. Wdrożenie planowane jest na 2028 rok jako uzupełnienie TPU, a nie ich zastąpienie, z mniejszymi wolumenami produkcji na początek. Koncepcja ewoluowała z wcześniejszego pomysłu osadzania wag modelu; wersja v2 skupia się na architekturze, co daje większą elastyczność w kolejnych iteracjach Gemini.

Prościej: zamiast stosować uniwersalny, mniej zoptymalizowany „silnik”, tworzy się silnik specjalnie dostosowany do najczęściej używanego modelu. Dzięki temu istniejąca infrastruktura może obsłużyć więcej pracy bez proporcjonalnie dużej rozbudowy centrów danych. To bezpośrednio odpowiada na obecne braki pojemności w Google Cloud.

Integracja chipów, oprogramowania i modeli daje Alphabetowi przewagę pełnego stosu technologicznego. Frozen v2 opiera się na tej integracji. Ryzyka obejmują zgodność chipu z przyszłymi wersjami Gemini oraz realizację harmonogramu na 2028 rok. Sukces oznaczałby poprawę marż i możliwość przechwycenia większej części backlogu o wartości 462 mld USD.

Wskaźniki operacyjne już pokazują efekt dźwigni wykorzystania zasobów. Marża operacyjna Google Cloud wzrosła z około 17,8% do około 32,9% w ostatnich kwartałach. Alphabet notowany jest przy prognozowanym wskaźniku cena/zysk (forward P/E) poniżej 24x i historycznie generuje silne wolne przepływy pieniężne. Dodatkowo spółka osiągnęła 160 mld USD skumulowanego zysku netto w ostatnim okresie rozliczeniowym.

Frozen v2 nie rozwiąże wszystkich problemów z pojemnością od razu, ale stanowi praktyczny i potencjalnie wysokowydajny krok w kierunku przełożenia ogromnego popytu na stabilne przychody. Ostatecznie najwięksi wygrani w erze AI będą tymi, którzy dostarczą najbardziej efektywne obliczenia na dużą skalę.