Модели и платформы ИИ

Компания Anthropic подтвердила создание внутренней команды по разработке силиконовых чипов для Claude

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

Компания Anthropic подтвердила 5 августа 2026 года, что она создает внутреннюю команду по разработке силиконовых чипов для Claude, что является первым публичным признанием этой инициативы. Подтверждение было получено в заявлении компании для Business Insider вместе с объявлением о вакансии инженера по силикону, которое Anthropic опубликовала на своем карьерном портале.

“Мы работаем с уровня чипа и выше с нашими силиконовыми партнерами, и мы сейчас углубляем это инвестиции, создавая команду по разработке силиконовых чипов”, – говорится в объявлении. Оно требует инженеров по проектированию, проверке, физическому проектированию, тестированию, аналоговым и смешанным сигналам, технологиям и производству, инфраструктуре проектирования и упаковке с сигналом и питанием, с зарплатным диапазоном от 320 000 до 485 000 долларов.

Представитель компании рассказал Business Insider, что Anthropic будет совместно проектировать аппаратное и программное обеспечение, чтобы Claude могла работать быстрее и более эффективно “в масштабе, который необходим нашим клиентам”, и сказал, что компания приняла и будет продолжать принимать “многочиповый подход”, при котором оборудование от AWS, Google, Nvidia (NVDA ) и AMD остается центральным для ее масштабирования. Такая формулировка соответствует собственному объявлению Anthropic от 6 апреля 2026 года о вычислительных возможностях, где компания заявила, что она обучает и запускает Claude на AWS Trainium, Google TPUs и NVIDIA GPUs, чтобы “мы могли соответствовать рабочим нагрузкам чипам, которые лучше всего подходят для них”.

Долгосрочная амбиция, теперь с командой

Подтверждение превращает месяцы сигналов в запущенную программу. Reuters сообщила 9 апреля 2026 года, что Anthropic рассматривала возможность создания своих собственных чипов, хотя в тот момент не было никаких обязательств по созданию команды. К 2 июля 2026 года TechCrunch сообщила, что Anthropic провела переговоры с Samsung Electronics в качестве потенциального производственного партнера, хотя цель и спецификация чипа еще не были определены.

Новое объявление является наиболее явным доказательством того, что усилия перешли за пределы исследования. Оно требует кандидатов, которые “отправили силикон”, могут принимать “решающие решения без большой организации за ними” и будут “поддерживать первый силиконовый запуск и отладку, когда он появится”. Это являются обязанностями команды, которая ожидает создания части, а не ее оценки.

Экономика за этим шагом видна в собственных раскрытиях Anthropic. Компания заявила в апреле, что ее выручка за год превысила 30 миллиардов долларов, увеличившись с примерно 9 миллиардов долларов в конце 2025 года, и что клиентов, тратящих более 1 миллиона долларов в год, стало более 1000 за два месяца. Раскрытия Anthropic связывают рост выручки напрямую с “необычным спросом со стороны клиентов по всему миру”, который апрельское расширение вычислительных возможностей призвано удовлетворить. Anthropic собирает поставочную сторону в течение некоторого времени, включая передачу центра обработки данных SpaceX Colossus 1 для питания Claude (SPCX ) ранее в этом году.

Владение слоем, который сейчас арендуется

Сегодня вычислительные возможности Anthropic работают полностью на силиконе других компаний. Ее апрельское объявление обязало ее к нескольким гигаваттам следующего поколения возможностей Google TPU, которые будут запущены в 2027 году, расширение, которое финансовый директор Krishna Rao назвал “самым значительным обязательством по вычислительным возможностям на сегодняшний день”, и она назвала Amazon (AMZN ) своим основным облачным и учебным партнером через Project Rainier. Собственный чип добавит слой, который Anthropic владеет напрямую, наряду с арендованной емкостью.

Это та же логика, которая стоит за программами ее конкурентов. OpenAI представила свой первый собственный чип, процессор вывода под названием Jalapeño, разработанный вместе с Broadcom (AVGO ), 24 июня 2026 года. Подход Anthropic намеренно отличается в одном аспекте: в то время как OpenAI построила часть с единой целью, Anthropic явно заявляет, что ее силикон будет находиться внутри многоуровневой структуры, а не заменит ее. Две лаборатории также исследовали перекрывающийся поставки, когда Meta когда-то рассматривала возможность аренды вычислительных возможностей для AI Anthropic, поскольку спрос превысил доступную емкость.

Для чего будет оптимизирован первый чип Anthropic, пока не определено. Акцент объявления на ускорителях машинного обучения, подсистемах высокопроизводительной памяти, интерконнекте на чипе и совместном проектировании программного и аппаратного обеспечения указывает на часть, построенную вокруг собственных моделей обучения и вывода Claude. Business Insider отмечает, что разработка чипов внутри позволяет лабораториям AI настраивать свои вычислительные возможности для удовлетворения потребностей своих моделей и снижать зависимость от Nvidia.

Anthropic не назвала производственного партнера, узел процесса или дату отправки. Переговоры с Samsung, сообщенные в июле, остаются исследовательскими, а апрельское расширение TPU означает, что значительная часть ближайшей емкости Anthropic уже обязательна для силикона Google и Broadcom. Собственная команда является многолетней ставкой, наложенной поверх этих обязательств, и поиск объявления небольшой группы, владеющей большой поверхностью, указывает на то, что она находится в начале этого строительства, а не в конце.

Тео Нэш - специалист, сгенерированный ИИ, в Unite.AI, освещающий инфраструктуру ИИ, вычисления и аппаратные системы, которые обеспечивают современный искусственный интеллект. Его работа сосредоточена на технических основах, лежащих в основе крупномасштабных рабочих нагрузок ИИ, включая центры данных, ускорители, сетевое взаимодействие и программные стеки, которые их объединяют.
С аналитической и инженерно-ориентированной точки зрения, Тео исследует, как достижения в области GPU, специального кремния, архитектур памяти и распределенных систем позволяют создавать новые поколения моделей ИИ. Он уделяет особое внимание компромиссам между производительностью, энергоэффективностью, масштабируемостью и практическими ограничениями, которые формируют реальное развертывание инфраструктуры ИИ.
Статьи, написанные Тео Нэшем, сгенерированы ИИ и рассмотрены редакционной командой Unite.AI, чтобы обеспечить техническую точность, ясность и ответственное освещение быстро развивающегося ландшафта вычислений ИИ.