Anthropic 宣布组建内部芯片开发团队，与合作伙伴共同设计定制 ASIC 处理器，用于处理 AI 推理工作负载。据 Business Insider 报道，Anthropic 已开始招聘工程师，并计划快速推进芯片设计项目，招聘信息要求候选人能适应紧张的时间表并完成芯片设计。此举使 Anthropic 加入谷歌、Meta、微软、亚马逊、OpenAI 等自研芯片的 AI 大厂行列。
自研芯片的动机在于，虽然训练先进 AI 模型离不开英伟达 GPU，但推理任务可以使用更广泛的硬件。定制芯片的总体拥有成本可降低高达 65%，且功耗更低。Anthropic 表示，定制芯片将使 Claude 在客户所需的规模上运行得更快、更高效。过去一年，Anthropic 在消费领域和政府部门均实现快速增长，而智能体 AI 对 token 的需求远超传统单次交互。
Anthropic 未透露合作设计伙伴，但 The Information 上月报道称，其正与三星洽谈制造合作。在 ASIC 协同设计市场，博通和 Marvell 占据约 95% 份额，三星若加入，将成为该领域相对较小的参与者，但其制造与芯片设计专长，以及对全球短缺的存储芯片的获取能力，可能带来独特优势。
自研芯片并非易事，需配套软件栈和优化模型，对多数公司而言，使用现成硬件更划算。但对资金充裕、能规模化摊薄成本的 AI 巨头，投资回报可观。同时，定制 ASIC 设计制造市场也孕育赢家：台积电、博通、Marvell。博通是谷歌长期协同设计伙伴，也为 OpenAI 和 Meta 设计芯片，并持有字节跳动、富士通的合同，其订单积压达 730 亿美元，预计 2027 年底 AI 芯片年收入超 1000 亿美元。Marvell 手握亚马逊 Trainium 和微软 Maia 大单，预计 2026 年相关收入超 110 亿美元。台积电则几乎参与所有先进芯片生产，其 CoWoS 先进封装技术对 HBM 集成至关重要。
Anthropic 加入自研芯片竞赛，进一步印证了 AI 芯片多极化趋势：各超大规模 AI 公司正尽可能用定制硬件处理推理任务，以提高效率、控制规格并便于扩展。从中国视角看，自研芯片也有助于规避贸易封锁和关税问题。不过，完全自给自足尚难实现，AI 需求规模庞大，英伟达在供应链上仍具统治力。但每新增一颗定制芯片，就意味着英伟达 GPU 少承担一份推理任务，这可能对英伟达的市场地位构成长期挑战。