По сообщениям, Anthropic изучает возможность создания собственного ИИ-чипа: переговоры с Samsung о 2 нм, таланты из OpenAI и новая война за вычислительные мощности

Введение

Anthropic давно позиционирует себя как компания, которая не хочет зависеть от одного аппаратного направления. Ее стратегия в области вычислительных мощностей строилась на сочетании AWS Trainium, Google TPU и графических процессоров NVIDIA. Такой мультиплатформенный подход дает создателю Claude больше гибкости, чем стратегия, полностью ориентированная в первую очередь на NVIDIA.

Однако недавние сообщения указывают на то, что Anthropic теперь может рассматривать четвертую карту: собственный специализированный ИИ-чип.

Согласно исходной статье, The Information сообщило, что Anthropic начала раннюю работу над специализированным ИИ-чипом и обсуждала потенциальные варианты производства с Samsung Electronics. Среди рассматриваемых вариантов, как сообщается, — 2-нм техпроцесс Samsung и передовая упаковка, оба из которых крайне важны для современных ИИ-ускорителей.

Это не означает, что Anthropic готова заменить своих существующих поставщиков вычислительных мощностей. Проект по-прежнему описывается как находящийся на ранней стадии. Назначение чипа, целевая производительность, интеграция в серверы и план развертывания кластеров еще не финализированы. Тем не менее направление очевидно: по мере того как обучение и обслуживание передового ИИ становятся все дороже, крупнейшие ИИ-лаборатории все глубже втягиваются в аппаратный стек.

По сообщениям, Anthropic ведет переговоры с Samsung о специализированном ИИ-чипе

Главное сообщение простое, но важное: Anthropic, как утверждается, начала раннее изучение собственного ИИ-чипа и провела переговоры с Samsung о производстве.

Среди обсуждаемых вариантов, как сообщается, — 2-нм техпроцесс Samsung и передовая упаковка. В аппаратном обеспечении для ИИ эти два пункта имеют огромное значение.

Более тонкий технологический узел позволяет разместить больше транзисторов на сопоставимой площади кристалла, повышая вероятность более высокой производительности и лучшей энергоэффективности. Передовая упаковка не менее важна. Современным ИИ-чипам часто необходимо перемещать огромные объемы данных между вычислительными блоками и памятью с высокой пропускной способностью. Чем короче и быстрее становится этот путь данных, тем меньше времени чип тратит на ожидание памяти.

В июле 2024 года Samsung объявила о комплексном полупроводниковом решении для Preferred Networks, которое объединяло ее 2-нм GAA-техпроцесс с 2,5D-упаковкой. В исходной статье это приводится как пример сочетания производства и упаковки, которое Anthropic может оценивать.

На данный момент это остается сообщением о переговорах, а не подтвержденной дорожной картой продукта Anthropic. Публичная позиция Anthropic по-прежнему заключается в том, что AWS Trainium, Google TPU и GPU NVIDIA остаются ключевыми для масштабирования вычислений компании.

Именно поэтому эта история интересна. Anthropic — не компания без партнеров в области вычислительных мощностей. У нее уже есть несколько таких партнеров. Если она все же изучает возможность создания специализированного чипа, причина, вероятно, не в краткосрочной замене. Речь идет о долгосрочном рычаге влияния.

Два сигнала: найм и переговоры с контрактным производителем

В исходной статье выделяются два шага, которые делают это сообщение более значимым.

Первый — найм. Сообщается, что Anthropic привлекла Клайва Чана, одного из ранних участников команды OpenAI по созданию специализированных чипов. Он также работал над проектом суперкомпьютера Tesla Dojo. Такие наймы специалистов по аппаратному обеспечению обычно не происходят случайно. Это признак того, что компания хочет иметь внутреннюю экспертизу, а не просто доступ к внешним поставщикам.

Второй сигнал — само сообщение о переговорах с Samsung. Более ранние публикации уже предполагали, что Anthropic рассматривает специализированные чипы как один из способов справиться с нехваткой вычислительных мощностей. Переход от «размышлений о чипах» к «переговорам с потенциальным производственным партнером» говорит о том, что идея как минимум на один шаг приблизилась к практической оценке.

Тем не менее разрыв между ранним проектом чипа и развернутым ИИ-ускорителем огромен. Прежде чем чип сможет иметь значение в производственной эксплуатации, компании необходимо определить рабочую нагрузку, спроектировать архитектуру, проверить кремний и обеспечить упаковку.

мощности, создавать платы и серверы, интегрировать сетевую инфраструктуру и доказать, что вся система способна работать в масштабе кластера.

Этот процесс требует времени. И он требует больших денег.

Четвертая карта, продиктованная счетом за вычисления

Чтобы понять, почему Anthropic вообще могла бы рассматривать такой путь, начнем с масштаба вычислительной проблемы.

В оригинальной статье указывается на чрезвычайно быстрый рост выручки Anthropic и давление, которое этот рост оказывает на инфраструктуру. Чем больше клиентов используют Claude, тем больше мощностей для обучения и инференса требуется компании. Более быстрое распространение продукта создает не только кривую выручки. Оно создает счет за вычисления.

В официальном объявлении Anthropic от апреля 2026 года говорилось, что компания расширила партнерство с Google и Broadcom, чтобы получить несколько гигаватт мощностей TPU следующего поколения, которые, как ожидается, начнут вводиться в эксплуатацию с 2027 года. В том же объявлении говорилось, что Anthropic запускает Claude на AWS Trainium, Google TPU и GPU NVIDIA, при этом Amazon остается ее основным облачным провайдером и партнером по обучению.

Стратегию легко понять: использовать разные аппаратные платформы для разных рабочих нагрузок, снижать риск зависимости от одного поставщика и поддерживать устойчивость критически важных систем.

Но на передовом уровне масштаба даже небольшие улучшения эффективности имеют значение. Если модель обучается или обслуживается на десятках тысяч ускорителей, улучшение всего на несколько процентных пунктов может обернуться очень крупной экономией. Электропитание, охлаждение, загрузка мощностей, перемещение данных в памяти, сеть и время простоя — все это становится не только инженерными, но и бизнес-вопросами.

Именно поэтому специализированный чип может быть ценным, даже если он никогда не заменит всех внешних поставщиков.

Он дает Anthropic еще один рычаг. Он может снизить расходы для конкретных рабочих нагрузок. Он может усилить переговорные позиции в отношениях с облачными и чиповыми партнерами. Он также может позволить Anthropic оптимизировать оборудование под то, как именно работают ее собственные модели, вместо того чтобы адаптировать эти модели к доступным универсальным ускорителям.

В этом смысле предполагаемая работа над чипом не противоречит мультиплатформенной стратегии Anthropic. Она может быть ее продолжением.

OpenAI уже прошла этот путь

Оригинальная статья сравнивает предполагаемую позицию Anthropic с путем OpenAI в области специализированного кремния.

OpenAI начала работать с Broadcom над специализированными AI-ускорителями еще до представления Jalapeño — AI-чипа, ориентированного на инференс и созданного вокруг рабочих нагрузок больших языковых моделей. В официальном объявлении OpenAI Jalapeño описывался как первый Intelligence Processor компании и часть многопоколенной вычислительной платформы, создаваемой вместе с Broadcom.

Это сравнение важно, потому что OpenAI уже продвинулась по этому пути дальше. Компания объявила о сотрудничестве с Broadcom на 10 гигаватт в области специализированных AI-ускорителей, а позже представила Jalapeño как чип, специально разработанный для инференса LLM. OpenAI также заявила, что чип был совместно разработан от первоначального дизайна до tape-out за девять месяцев, причем этот процесс был частично ускорен с помощью ее собственных моделей.

Последний пункт особенно важен. AI-компании уже не просто покупают чипы, чтобы запускать AI. Они начинают использовать AI, чтобы помогать проектировать чипы, на которых будут работать будущие AI-системы.

Это создает маховик. Более совершенные модели помогают проектировать лучшую инфраструктуру. Более совершенная инфраструктура снижает стоимость и задержку запуска моделей. Более низкие затраты делают возможным более широкое использование. Более широкое использование создает больше данных, больше выручки и больше давления для создания следующего поколения инфраструктуры.

Anthropic, похоже, находится на гораздо более ранней стадии, чем OpenAI в момент, когда Jalapeño был представлен публике. Судя по оригинальному отчету, Anthropic все еще определяет, что должен делать чип и как он будет вписываться в остальную часть ее вычислительного стека. Это начало долгого пути, а не его конец.

Может ли кто-то действительно бросить вызов NVIDIA?

Оригинальная статья завершается главным вопросом AI-инфраструктуры: могут ли специализированные чипы существенно бросить вызов NVIDIA?

Ответ сложнее, чем просто «да» или «нет».

NVIDIA остается доминирующей силой в AI-ускорении, особенно потому, что она продает не только чипы. Она продает зрелую платформу: GPU, сетевые решения, программное обеспечение, библиотеки, системы и привычную для разработчиков среду. Для многих AI-команд NVIDIA по-прежнему остается самым быстрым и наименее рискованным способом масштабирования.

Именно поэтому специализированные чипы не следует рассматривать как простую попытку «убить NVIDIA». Для таких компаний, как Google, Amazon,

Microsoft, Meta, OpenAI, а теперь, возможно, и Anthropic — обычно речь идет о более конкретной цели.

Им нужна более выгодная экономика для собственных рабочих нагрузок. Им нужен больший контроль над поставками. Им нужна более сильная переговорная позиция. Им нужна возможность оптимизировать весь стек — от архитектуры модели до обслуживания инференса и проектирования дата-центров.

Иными словами, кастомные чипы могут не захватить рынок NVIDIA за одну ночь. Но они способны изменить экономику для компаний, работающих в самом крупном масштабе.

Для Anthropic кастомный чип стал бы еще одним долгосрочным вариантом. Компания может продолжать использовать AWS Trainium, Google TPU и GPU NVIDIA, параллельно развивая внутреннюю экспертизу в области чипов. Если проект сработает, она получит эффективность и рычаги влияния. Если нет, существующая стратегия работы с несколькими поставщиками все равно оставит Anthropic пространство для масштабирования.

Что это означает для гонки AI-инфраструктуры

Индустрия ИИ входит в фазу, в которой компании, создающие модели, уже не являются просто софтверными компаниями. Ведущие лаборатории также становятся инфраструктурными компаниями.

В предыдущую эпоху производители чипов во многом определяли форму вычислений, а софтверные компании строили свои продукты поверх этого оборудования. В эпоху ИИ эта связь начинает разворачиваться в обратную сторону. Компании, создающие передовые модели, все чаще сами определяют, что им нужно от чипов, памяти, сетей, энергоснабжения, охлаждения и дата-центров.

Сообщения о переговорах Anthropic с Samsung укладываются в эту более широкую тенденцию.

Проект может так и не дойти до массового производства. Samsung может стать производственным партнером, а может и не стать. Финальная архитектура чипа, если она вообще появится, может сильно отличаться от того, что обсуждается сейчас. Но стратегическое направление ясно: передовые AI-компании хотят большего контроля над физической инфраструктурой, лежащей в основе интеллекта.

Чем дороже становится обслуживание интеллекта, тем сильнее стимул владеть большей частью стека.

Примечание об источнике

Эта статья основана на оригинальной статье BAAI / 新智元 и указанных в ней источниках. Сообщения о обсуждении кастомного чипа Anthropic и Samsung основаны на сторонних публикациях и должны рассматриваться как ранний, неподтвержденный аппаратный проект, если только Anthropic или Samsung не объявят о нем официально.

В оригинальной статье не было найдено блоков кода, командной строки, конфигурационных файлов или технических таблиц. В оригинальной статье содержалось несколько логотипов платформ, рекламных изображений, изображений с QR-кодами/контактами и декоративных баннеров; они были удалены в соответствии с правилами публикации. Одно оригинальное изображение, связанное с OpenAI, со страницы BAAI не удалось надежно получить, поэтому вместо него используется официальное изображение OpenAI из соответствующего анонса Jalapeño.

Оригинальный источник: https://hub.baai.ac.cn/view/56077

FAQ

Что, по сообщениям, Anthropic планирует с кастомным AI-чипом?

Сообщается, что Anthropic изучает ранний проект кастомного AI-чипа и обсуждала возможные варианты производства с Samsung. Чип не был публично подтвержден как финальный продукт, а целевой дизайн пока остается неясным.

Зачем Anthropic создавать собственный AI-чип, если она уже использует AWS Trainium, Google TPU и GPU NVIDIA?

Кастомный чип может помочь Anthropic повысить эффективность для конкретных рабочих нагрузок и получить больший контроль над затратами и поставками. Он также дает компании больше переговорных рычагов при работе с крупными облачными провайдерами и поставщиками чипов.

Что в этом контексте означает Samsung 2 нм?

Samsung 2 нм означает передовой процесс производства полупроводников. Теоретически более продвинутый техпроцесс может поддерживать более плотные и энергоэффективные конструкции чипов, хотя реальная производительность зависит от всей архитектуры, упаковки, памяти и системного дизайна.

Почему передовая упаковка важна для AI-чипов?

AI-нагрузки перемещают огромные объемы данных между процессорами и памятью. Передовая упаковка может сблизить вычислительные блоки и высокоскоростную память, улучшая перемещение данных и снижая потери времени и энергии.

Пытается ли Anthropic заменить NVIDIA?

Не обязательно. Более реалистичная интерпретация заключается в том, что Anthropic хочет получить еще один вариант в своей вычислительной стратегии. GPU NVIDIA могут оставаться важными, тогда как кастомные чипы помогут с целевыми рабочими нагрузками, контролем затрат и гибкостью цепочки поставок.

Как чип OpenAI Jalapeño связан с этой историей?

Jalapeño от OpenAI показывает, как крупная AI-лаборатория может глубже войти в сферу кастомного кремния для инференс-нагрузок. Это сравнение важно, потому что Anthropic, возможно, теперь начинает похожий путь, хотя, судя по всему, находится на гораздо более раннем этапе процесса.

Готов ли чип Anthropic к производству?

Нет публичных свидетельств того, что у Anthropic есть чип, готовый к производству. Согласно оригинальному отчету, проект все еще находится на ранней стадии, а ключевые решения по дизайну и развертыванию еще не финализированы.

Связанные инструменты

• Anthropic: AI-компания, стоящая за Claude и, по сообщениям, изучающая возможность создания кастомного чипа.
• AWS Trainium: семейство специализированных AI-ускорителей Amazon для рабочих нагрузок обучения и инференса.
• Google Cloud TPU: платформа тензорных процессоров Google для крупномасштабного обучения и инференса ИИ.
• Samsung Foundry: бизнес Samsung по производству полупроводников, включая передовые техпроцессы и услуги упаковки.
• Broadcom: A

компания, занимающаяся полупроводниками и сетевыми технологиями, участвующая в создании инфраструктуры для специализированных ИИ-ускорителей.

• OpenAI: ИИ-компания, представившая совместно с Broadcom инференс-чип Jalapeño.

Связанные ссылки

• Оригинальная статья BAAI: исходная статья, использованная для этой англоязычной переработки.
• The Information: Anthropic ведет переговоры с Samsung: оригинальный платный отчет, на который ссылается исходная статья.
• Партнерство Anthropic, Google и Broadcom в области вычислений: официальное объявление Anthropic о нескольких гигаваттах мощностей TPU следующего поколения.
• Анонс Samsung о 2-нм GAA и 2.5D-упаковке: официальный материал Samsung в разделе новостей о 2-нм GAA и 2.5D-упаковке для Preferred Networks.
• Инференс-чип OpenAI и Broadcom Jalapeño: официальное объявление OpenAI о ее инференс-чипе, оптимизированном для LLM.
• Сотрудничество Broadcom и OpenAI на 10 ГВт: официальное объявление Broadcom для инвесторов о партнерстве с OpenAI в области специализированных ускорителей.
• Обзор AWS Trainium: документация AWS и обзор продукта для ИИ-чипов Trainium.
• Документация Google Cloud TPU: официальная документация по архитектуре и использованию Google Cloud TPU.

Резюме

По сообщениям, Anthropic изучает возможность создания специализированного ИИ-чипа и обсуждала с Samsung возможные варианты производства, включая передовой 2-нм техпроцесс и технологии упаковки. Проект, по-видимому, находится на ранней стадии, но он вписывается в более широкий сдвиг в инфраструктуре ИИ: компании, разрабатывающие модели, все чаще хотят иметь больше контроля над оборудованием, на котором работают их системы.

Этот шаг не обязательно означает, что Anthropic отказывается от AWS Trainium, Google TPU или GPU NVIDIA. Скорее, он указывает на более долгосрочную стратегию: использовать несколько вычислительных направлений, снижать риски поставок и повышать экономическую эффективность на передовом масштабе.

Чип Jalapeño от OpenAI показывает, что специализированный кремний становится частью стратегии ведущих игроков в области ИИ. Возможно, Anthropic теперь делает первые шаги по аналогичному пути.

Главная мысль: специализированные ИИ-чипы больше не являются исключительно историей компаний, производящих оборудование; они становятся ключевой стратегией крупнейших ИИ-лабораторий.