A | 智东西（公众号：zhidxcom） 编译 | 茄子 编辑 | 程茜 智东西7月21日消息，昨日，The Information援引知情人士消息报道，谷歌正在研发一款面向Gemini模型的新型AI服务器芯片Frozen v2。 登录新浪财经APP 搜索【信披】查看更多考评等级 财联社8月26日讯（编辑 杨斌） 监管对银行业合规的惩戒力度持续加码。该芯片计划将Gemini模型部分架构直接集成到芯片中，通过减少运行过程中的计算决策和数据搬运，提升AI推理效率。 财联社梳理今年银行罚单数据发现，银行罚单整体数量有所下降，但大额罚没案件明显增多，2026年以来500万元以上大额罚单已达21张，千万级罚单已出现多起，罚没总规模逼近 13 亿元。罚单整体呈现“数量下降、金额上升”的特征，且“双罚”常态化。 知情人士透露，谷歌工程师预估，按照单位功耗能够输出的Token数量计算，Frozen v2的效率可能达到谷歌最新自研AI芯片的6至10倍。
B | 业内分析指出，监管的处罚愈加精准，要求银行穿透式治理合规方面的深层次缺陷。 这款芯片在谷歌内部被非正式地称为“Frozen v2”。 渤海银行领5015万罚单，事涉贷款、票据、理财业务 国家金融监管总局近日公示一批行政处罚信息：渤海银行因“相关贷款、票据、理财业务不审慎等”被罚款5015万元，三名责任人被警告并罚款共计22万元。全资理财子公司渤银理财因“投资运作不规范、信息披露不准确等”被罚1230万元，两名责任人被警告并罚款共计11万元。
C | 母子公司合计罚没6245万元，处罚落实“双罚制”，机构与个人双重追责。
D | 知情人士称，谷歌希望借此缓解严重的AI算力短缺问题。 业内分析指出，贷款、票据、理财是商业银行最核心、体量最大、风险最高的三大板块，三项业务同时出现合规问题说明该行风控体系、制度执行、内部监督亟待加强。 渤海银行及其分支机构今年已多次收到监管处罚。2月，武汉分行因流动资金贷款贷前调查和贷后管理不尽职、融资租赁保理业务不审慎被罚175万元；4月，深圳前海分行因贷款“三查”不尽职、并购贷款审查不到位、集团授信管理不到位、资产分类不真实等被罚290万元；5月，郑州分行因发放无实际用途存单质押贷款虚增业务规模、贷款“三查”不到位、滚动开票虚增业务规模等多项违规行为被罚350万元。算力紧张已经在谷歌内部引发矛盾，还迫使谷歌云拒绝部分外部客户的订单。
E | 知情人士还透露，谷歌最快可能于2028年部署这款芯片，但该公司目前仍在确定Frozen v2的主要功能、各部分的协同方式，以及究竟要将多少模型信息固化在芯片中。 The Information还提到，Frozen v2并非谷歌首次探索模型专用芯片。
F | 渤海银行尚未发布2026年半年报，从年报数据看，渤海银行2025年实现营收259.70亿元，同比增长1.92%；实现净利润54.98亿元，同比增长4.61%。此前，谷歌DeepMind首席科学家杰夫·迪恩（Jeff Dean）曾计划将模型权重直接固化到芯片中，但由于该方案的芯片只能适配特定版本模型、生命周期过短，最终被搁置。
G | 一、把Gemini部分逻辑写入芯片，减少芯片数据搬运 当前主流AI芯片大多强调通用性和可编程能力，如英伟达GPU能够支持多种AI模型和计算任务。这类芯片需要支持多种不同AI模型，因此在运行过程中需要根据模型需求完成大量计算调度和决策。2025年末，渤海银行不良贷款率1.66%，环比下降0.1个百分点，但在股份制银行中处于较高水平。谷歌TPU也类似，虽然它针对AI进行了优化，但也需要兼顾不同模型运行需求。 今年银行大额罚单已超20张，监管处罚愈发精准 截至8月26日，金融监管总局本次对渤海银行开出的罚单，为今年银行机构被罚金额最大的一单。 而Frozen v2采用了不同思路。据爆料，谷歌计划将Gemini模型部分信息直接“固化”到芯片中，让硬件提前了解模型运行方式，从而减少执行过程中的决策步骤，以及芯片内部的数据移动。
H | 简单来说，传统GPU更像一台能够运行各种软件的通用计算设备，而Frozen v2则更接近针对Gemini优化的专用硬件。财联社据企业预警通数据统计，2026年至今，央行、金融监管总局及其派出机构、外汇局对银行机构开出的单笔罚没金额超500万元的大额罚单共21张，涉及19家银行总行，罚没合计约2.70亿元。 图：2026年至今银行收到的500万元以上罚单 进一步来看，年内单笔超千万元的罚单共6张。
I | 除渤海银行外，还涉及建设银行、浦发银行、农业银行、中信银行及杭州联合农商银行。这种设计可能带来更快的响应速度，并帮助谷歌降低Gemini模型运行成本。 不过，模型专用化也意味着更强绑定。
J | 同样是在8月，农业银行上海分行因贷款违反审慎经营规则、票据业务管理不到位等事由，收到金融监管总局上海监管局1210万元的罚单。如果未来Gemini模型采用新的底层架构，那么Frozen v2可能无法直接适配。 2月12日，央行对建设银行、浦发银行开出超4000万元罚单，事由均涉及客户尽职调查、可疑交易监测等反洗钱环节，并叠加征信、支付结算、账户管理等违规，单日合计罚没超8600万元，成为上半年最具标志性的银行处罚案件。
K | 谷歌因此仍需要在芯片效率和模型灵活性之间寻找平衡。反洗钱合规——尤其是客户身份识别、可疑交易报告、客户资料保存等环节，成为监管执法的“重中之重”。 据知情人士透露，谷歌目前仍在决定Frozen v2中应该固定多少模型信息，以平衡性能提升和未来兼容能力。 另外，中信银行和杭州联合农商银行分别因为信用卡业务违规和数据报表报送不规范的原因，收到千万以上的罚单。
L | 谷歌发言人在一份声明中称，研究团队一直在研究和试验新的技术，以提高面向用户和客户的系统性能与效率，并非所有研究项目都会投入生产，但这些探索是谷歌全栈技术路线的重要组成部分。 二、推理芯片竞赛升温，初代Frozen方案曾被搁置 过去几年，AI基础设施竞争围绕训练展开。 按银行类型看，股份制银行收到的大额罚单（下专指500万元以上的罚单）最重——5张罚单合计约1.17亿元。国有银行6张、罚没约8393万元；城商行6张、罚没约4090万元；农商行3张、罚没2260万元。 从违规领域看，信贷业务仍是罚单高发区，多数大额罚单涉及贷款“三查”、票据融资、信贷资产质量等环节违规。大规模模型训练需要大量GPU集群，英伟达凭借GPU生态占据主导地位。The Information去年12月报道，英伟达去年12月通过一笔价值200亿美元（约合人民币1353亿元）的交易，获得了AI推理芯片创企Groq的相关技术授权。农业银行年内已收到两张大额罚单，均与信贷相关。 包括SambaNova、d-Matrix、OpenAI和微软在内，多家公司都在开发AI推理芯片。 整体来看，2026年银行监管处罚延续高压态势。据企业预警通统计，一季度监管对银行机构及从业人员开出罚单1076张、罚没6.32亿元；二季度655张、罚没3.98亿元；7月262张、罚没1.40亿元。这些公司的共同目标，是以比英伟达GPU更高的效率运行AI模型，缓解算力短缺并降低成本。
M | 与此同时，加拿大芯片创企Taalas也采取了谷歌类似思路，将特定AI模型直接硬编码进芯片。今年罚单合计已达2129张，罚没约12.96亿元。Taalas目前已经获得超过2亿美元（约合人民币13.5亿元）融资，投资方包括Quiet Capital和富达投资。 据The Information透露，Frozen v2此前还有一个更激进的版本。 与去年同期相比，今年银行罚单呈现“张数减少、金额增加”的特点。由谷歌DeepMind首席科学家杰夫·迪恩主导的初代Frozen方案，曾计划直接将模型权重固化到芯片中。
N | 在大额罚单上，去年同期500万元以上的罚单有17张，千万以上有6张，但最高金额不足3000万元。 但这种设计会让芯片只能运行某个特定版本的Gemini。
o | 一旦模型更新，芯片便可能迅速失去使用价值。由于预期生命周期过短，谷歌最终搁置了初代方案。此外，“双罚制”常态化，即一旦发生违规，机构与相关责任人员都要承担责任。
p | 某金融业分析师指出，大额处罚更加集中、强调“追责到人”，均显示监管的处罚愈加精准。监管从“发现违规”，逐步导向“追溯违规产生的原因”，要求银行穿透式治理合规方面的深层次缺陷。 据知情人士透露，Frozen v2不再固化完整模型权重。但谷歌目前仍在评估应该锁定多少模型信息，以平衡灵活性与运行效率。 三、Frozen v2并非取代TPU，谷歌先将其作为技术试验 虽然Frozen v2受到关注，但知情人士透露，谷歌并没有计划用它替代TPU。责任编辑：曹睿潼。
q | 据报道，Frozen项目旨在建立一条区别于TPU的新型自研芯片路线。
r | 今年，谷歌发布了第八代TPU，并开始直接向谷歌云客户推销这款芯片，挑战英伟达在AI芯片市场的主导地位。此外，谷歌还与Meta签署了价值数十亿美元的TPU租赁协议，并在尝试向其他云服务商销售TPU。 ▲第八代TPU实物，左手为推理芯片TPU 8i、右手为训练芯片TPU 8t（图源：谷歌） The Information称，相比单纯依赖英伟达GPU，谷歌自研TPU已经帮助其降低Gemini模型运行成本。因为，谷歌在开发TPU时也考虑了Gemini的需求，只是TPU集成的模型信息远少于Frozen v2。
s | Frozen v2面向Gemini进行更深度的定制，但适用范围也比TPU更窄。
t | 据知情人士透露，谷歌目前没有计划让Frozen v2的产量达到TPU的规模。因为，较小的生产规模可以使谷歌在推出大型产品之前，更晚地引入外部芯片设计和制造合作伙伴。该知情人士还称，谷歌将这一代产品部分视为技术试验，并希望从中积累开发专用AI芯片的经验。 结语：用部分通用性换取更高推理效率 Frozen v2并不是TPU的替代品，而是谷歌针对Gemini开辟的一条专用芯片路线。谷歌希望通过将部分模型架构和计算决策固化到硬件中，以减少推理过程中的计算步骤和数据搬运，从而以更低功耗处理更多用户请求。 不过，更高的专用化程度也意味着芯片与模型架构绑定得更紧。Frozen v2最快要到2028年才能部署，届时Gemini底层架构能否保持稳定，以及6至10倍的预期能效提升能否在实际应用中实现，将成为决定这一项目价值的关键。
u | 来源：The Information。
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Published on:02:06:25
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