根据美国疾病控制与预防中心（CDC）近期更新的数据，如今在美传播的主要变体是以KP.2为首的“FLiRT”一族：KP.2的占比已经达到25%。

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值得注意的是，新冠病毒的新变种KP.2正在加拿大、英国等多个国家迅速传播。    7 月 21 日，外媒独家披露谷歌 Alphabet 内部代号 Frozen v2 的专用推理服务器芯片研发细节，这款芯片将 Gemini 底层模型架构直接固化至硅片，内部测试数据显示，它单位功耗下的 Token 处理效率达到现有顶级 TPU 的 6 至 10 倍，产品核心面向 AI 智能体高并发推理场景，计划 2028 年完成落地部署，消息流出后 Alphabet 盘中股价涨幅突破 3%。今年5月初，世界卫生组织已将KP.2亚变种列为监测中变异株。世界卫生组织表示，将继续密切监测病毒的演变。

美国疾控中心最新数据显示，目前，KP.2占美国感染病例的四分之一以上。         当前市场主流 GPU、TPU 均为通用可编程架构，能够适配各类大模型运行，但在实际工作过程中需要持续调度运算资源、频繁迁移内存数据，而 AI 智能体需要不间断生成文本、高频调取缓存信息，长期运行下会产生严重的功耗损耗与延迟问题，也就是行业普遍存在的内存墙难题。Frozen v2 走出了完全不同的设计思路，研发团队没有把完整模型权重固定在硬件内部，而是将 Gemini 体系中复用频率最高的底层决策、解码运算通路蚀刻进芯片电路，从硬件层面削减运行过程中的计算步骤与数据传输消耗。

C | 这款芯片将每瓦可处理 Token 数量作为核心评估指标，而非单纯追求纸面峰值算力，天然适配智能体长上下文交互、全天候持续推理的负载需求，同时研发团队仅锁定标准化模型运算架构，保留权重迭代更新的空间，弥补初代 Frozen 完全固化模型、芯片使用周期过短的短板。截至5月11日的两周内，KP.2估计占美国病例的28.2%，高于4月中旬的约6%和3月中旬的仅1%。从产品定位来看，Frozen v2 并不会取代第八代 TPU 承担训练与通用推理工作，谷歌由此形成双轨芯片布局，TPU 负责承接外部云客户多样化模型需求，Frozen v2 则专供内部 Gemini 大模型、各类智能体、搜索以及办公软件等高负载业务，二者形成互补搭配。         本届 WAIC 已经释放清晰产业信号，AI 行业正式进入智能体规模化落地阶段，海量 Agent 多任务自主调度、云端高并发推理成为算力消耗的主要来源，这也是谷歌全力推进 Frozen v2 研发的核心动因。

据悉，KP.2是JN.1变种的后代，有时被称为“FLiRT”变体，因其在刺突蛋白中的突变位置而得名。面向企业级智能体与 C 端终端配套云端服务，芯片能够同时承载上万条长文本指令，持续输出多轮交互内容，依靠低功耗特性大幅压缩集群供电与散热开支；谷歌自有搜索智能助手、办公智能体、多模态交互产品的推理调用量持续攀升，现有算力供给缺口已经迫使谷歌云暂缓承接部分外部订单，专用推理芯片落地后可以快速补足内部算力短板。

D | 同时智能体执行跨平台、多步骤复杂任务时高度依赖大容量上下文缓存，Frozen v2 在硬件层面优化内存读写链路，有效减少缓存反复搬运带来的多余功耗，进一步降低智能体长期运行的综合成本。         Frozen v2 研发消息曝光，意味着全球 AI 芯片赛道分化出两条清晰发展路径，行业算力竞争的重心，也从单纯比拼峰值算力，转向推理能效、单 Token 运行成本的长期较量。包括KP.1.1在内的其他FLiRT变种也在美国流行，但还没有KP.2那么普遍。英伟达与 AMD 坚持通用算力发展路线，旗下 GPU 与整机柜方案兼顾训练、推理全场景需求，生态体系成熟完善，但在智能体高频推理场景下能效表现存在明显短板；谷歌选择模型深度定制芯片路线，Frozen v2 与自家大模型深度协同设计，最大限度压低推理单位成本，缺点是通用性有限，仅能适配 Gemini 产品体系。除此之外，SambaNova、d-Matrix 以及国内多款专用推理芯片都在推进模型与硬件深度耦合的研发方向，行业逐渐形成统一共识，训练环节依旧依靠通用算力集群支撑，而大规模商业化推理场景，会逐步走向专用化定制芯片。“FLiRT”最初是在美国下水道系统中发现的，但确切来源尚不清楚。         这款芯片依旧存在不少短期落地约束，目前整体还停留在架构设计阶段，最快要到 2028 年才能小规模投入使用，距离全面商业化还有两年多时间，短期内无法缓解全球当下的算力紧缺现状。

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这意味着，新冠病毒仍在变异。CDC发言人发出警告称，病毒通过突变不断发生变化，有时这些突变会导致病毒产生新的变种。

F | 同时产品适配范围存在明显局限，仅能对接 Gemini 系列大模型，无法对外提供通用算力租赁服务，很难复刻 TPU 对外云业务带来的营收增量，并且芯片硬件固化的模型逻辑范围仍在持续调整，研发团队需要不断平衡运算效率与模型迭代灵活性，不排除项目中途调整规划、缩减量产规模的可能性，谷歌官方也对外表示，内部研发项目不代表最终都会量产落地。拉长周期来看，Frozen v2 的落地会带来深远产业变革，若 6 至 10 倍的能效提升能够实现量产兑现，AI 智能体、大模型云端服务的单 Token 运行成本将显著下降，进一步推动 C 端、B 端智能体产品普及。一些变化和突变使病毒更容易传播或使其对治疗或疫苗产生抵抗力。谷歌这套模型与芯片底层协同设计的方案得到验证后，各大头部大模型厂商都会加速自研专用推理芯片，通用 GPU 在推理市场的份额会持续承压，行业整体算力投入逻辑也会发生转变，过去厂商资源集中投向训练集群，未来资本开支会持续向推理专用硬件倾斜，匹配 AI 产业从技术训练走向商业化落地的周期切换。         Frozen v2 是谷歌为解决 AI 智能体推理算力瓶颈推出的战略性产品，跳出传统通用 TPU 的设计框架，以牺牲通用适配能力换取极致运行能效，精准贴合当下全球 AI 产业告别参数内卷、全面推进智能体工业化落地的核心趋势。短期来看，芯片落地周期漫长，无法立刻改变全球算力竞争格局，长期视角下，该项目印证软硬一体化定制是推理赛道的核心突破方向，也会倒逼英伟达、AMD 加快迭代推理专用芯片，整个 AI 算力行业的竞争主线，正式从训练算力比拼，转向智能体推理能效的持续对抗。随着病毒的传播，它可能会发生变化并且变得更难以阻止。

当前，CDC正在监测KP.2和KP.1.1引起的感染。早期数据表明，它们产生与JN.1相似的症状，通常出现在感染后2至14天，这些症状主要影响上呼吸道，包括喉咙痛、鼻塞、流鼻涕、咳嗽、发烧、头痛以及味觉和嗅觉丧失。

美国传染病专家罗伯特·墨菲博士表示，虽然症状和严重程度似乎与之前的新冠病毒毒株大致相同，但新变种似乎更具传染性。墨菲敦促公众了解新冠疫苗注射的最新情况，特别是那些因该病毒而出现严重并发症的风险较高的人。虽然大多数人对疫苗接种或以前感染过的新冠病毒有一定的免疫力，但墨菲指出，“对于新冠病毒感染（COVID-19），免疫力会随着时间的推移而减弱。

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到目前为止，这一变体尚未被证明会导致更严重的疾病，疫苗也仍然有效。

英国华威大学病毒学家、分子肿瘤学教授Lawrence Young表示，“我们担心这个KP.2会在夏天引起一波感染。早期证据表明，KP.2似乎比以前的亚株更具传染性，但现在判断它是否更危险还为时过早。我们应该监测这个亚谱系的传播，但鉴于现在没有很多测试，这很困难。”

值得注意的是，新冠病毒的新变体FLiRT正在加拿大、英国等国家迅速传播。

当地时间5月9日，据Global News报道，KP.2迅速在加拿大占据主导地位，截至4月28日，全国数据显示，KP.2占加拿大所有COVID-19病例的26.6%，超过其他JN.1亚变种。

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同时，FLiRT变体在英国似乎也逐渐占据主导地位。

I | Cov Spectrum的数据表明，KP.2和KP.1.1的组合占英国病例的40%。英国卫生安全局（UKHSA）尚未对FLiRT发表评论，但英国病例的增加可能表明它是新的主要变种。

今年5月初，世界卫生组织（WHO）已将KP.2亚变种列为监测中变异株。世卫组织COVID-19技术负责人Maria Van Kerkhove此前表示，“KP.2是JN.1的后代谱系，而JN.1是全球主要菌株，KP.2刺突蛋白有额外的突变。还有其他新兴变体，JN.1不断发展，我们将继续看到这些变体传播。”

不过，截至目前，中国国内尚无该毒株传播的迹象。据中国疾控中心公布的最新数据，2024年4月1日-4月30日，31个省（自治区、直辖市）及新疆生产建设兵团共报送11299例本土病例新冠病毒基因组有效序列，均为奥密克戎变异株。主要流行株为JN.1系列变异株，占比前三位的分别为JN.1、JN.1.4和JN.1.16。

（羊城晚报•羊城派综合红星新闻、财联社、中疾控官网等）