Anthropic正在組建一支AI晶片設計團隊，計劃自研定製晶片以提升其Claude模型的執行效率。據Business Insider報道，這家Claude開發商表示將採用軟硬體協同設計的策略，使模型與硬體深度適配，從而讓技術執行得更快、更高效。

這一動向並非孤立事件。上個月，The Information曾報道Anthropic正在接觸三星，探討合作製造自研晶片的可能性。目前Anthropic已與AWS、谷歌、輝達和AMD等多家公司簽署了算力合作協議，但面對日益增長的Claude需求，僅依賴外部算力顯然難以滿足規模化擴充套件的需要。

Anthropic並非首家自研晶片的AI公司。今年6月，OpenAI釋出了由博通代工的Jalapeño晶片，該晶片專為推理任務設計。谷歌DeepMind長期依賴Alphabet旗下的TPU晶片驅動其AI模型，而Meta也在開發自研的MTIA加速器。

根據招聘資訊，Anthropic正在為“custom silicon team”招募具有晶片設計經驗的工程師。截至發稿，Anthropic未回應置評請求。

自研晶片的浪潮反映出AI模型廠商對算力自主性的追求。隨著模型規模擴大和推理需求激增，算力成本成為制約AI公司發展的關鍵因素。定製晶片可以在特定工作負載下實現更高的能效比，從而降低運營成本並提升效能。

然而，自研晶片並非易事。晶片設計需要鉅額投入和長期技術積累，且製造環節高度依賴台積電等代工廠。Anthropic選擇與三星洽談合作，或許意在分散供應鏈風險，但具體合作模式尚不明確。

從產業格局看，Anthropic的入局將進一步加劇AI晶片領域的競爭。輝達目前主導著AI訓練市場，但推理市場的多元化需求為定製晶片提供了空間。OpenAI、谷歌、Meta和Anthropic的自研晶片計劃，可能削弱輝達在AI算力市場的壟斷地位，同時也為博通、三星等代工和設計夥伴帶來新的業務機會。

對於投資者而言，Anthropic自研晶片的進展值得關注，它可能影響AI算力供應鏈的價值分配。不過，目前該團隊尚處於組建階段，具體晶片的釋出時間和效能表現仍是未知數。