本文來自微信公眾號： AI前線 ，作者：冬梅

Anthropic被爆也要自研芯片

還找了三星代工

美國當?shù)貢r間7月2日，TechCrunch援引The Information報道稱，Anthropic已與三星接洽，探討圍繞擬議芯片展開合作，但公司尚未確定這顆芯片具體用于什么場景、如何部署進服務器，以及最終算力水平。

Anthropic對外回應時也沒有確認與三星的具體合作，只表示包含谷歌、Amazon和英偉達芯片在內(nèi)的多元化硬件架構，仍將是其計算戰(zhàn)略的關鍵支柱。

這句話反而是理解Anthropic芯片計劃的關鍵。它不是從多供應商路線突然轉向“完全自研”，更不是馬上要擺脫英偉達，而是在原本的多硬件架構之上，嘗試增加一層更深的自定義能力。

換句話說，AI公司過去是“買算力”，現(xiàn)在開始嘗試“定義算力”。

事實上，Anthropic早在今年4月就已傳出自研芯片信號。

Reuters當時報道稱，Anthropic正在探索設計自有AI芯片，主要是為了應對支撐更先進AI系統(tǒng)所需芯片的短缺。但報道同時強調(diào)，這一計劃仍處于早期階段，公司可能最終只采購AI芯片而不自研，當時它也尚未確定具體設計。

但在自研芯片傳聞之外，Anthropic的招聘頁面顯現(xiàn)出了一些端倪。

今年2月份，它啟動了“Accelerator Platform”團隊負責人的招聘。

當時，他們在招聘說明中表示，他們正在搭建一支橫跨硬件、分布式系統(tǒng)和ML基礎設施的加速器平臺團隊。這個團隊的任務不是單純“買卡”，而是把不同代際、不同供應商的芯片接入Anthropic的第一方推理集群，并把底層硬件差異抽象成穩(wěn)定的平臺能力。

崗位說明稱，每次用戶通過API、Claude.ai或云合作伙伴調(diào)用Claude，請求都會落到AI accelerator上，而且不是一種芯片，而是TPUs、Trainium chips、GPUs。說明中還稱，需要有人把“raw silicon”變成Anthropic內(nèi)部可以無感使用的平臺。這個團隊負責Anthropic第一方推理集群中新硬件平臺的bring-up和normalization，介于底層系統(tǒng)團隊與生產(chǎn)推理服務之間。

另一個招聘網(wǎng)站上顯示，Anthropic在招聘GPU效能工程師。

崗位描述稱，該角色要負責最大化GPU利用率和性能，提升推理效率；工作橫跨自定義內(nèi)核開發(fā)、分布式系統(tǒng)架構，從底層張量核心優(yōu)化到數(shù)千張GPU的同步調(diào)度。

與傳統(tǒng)意義上的“芯片設計團隊”不同，Anthropic當前公開招聘中更清晰的一條線，是圍繞GPU/TPU/Trainium的軟件棧和性能工程。它需要的人才不是只會跑模型，而是能理解內(nèi)核、編譯器、低精度、互連、內(nèi)存帶寬和分布式調(diào)度的人。

這類人才雖然不等同于ASIC物理設計工程師，但正是模型公司進入自定義芯片前必須補齊的能力層。

為什么是現(xiàn)在？

為什么是現(xiàn)在？答案首先來自需求。Anthropic今年以來持續(xù)擴張算力。

4月，它與谷歌和博通簽署協(xié)議，獲得從2027年起上線的多吉瓦級下一代TPU容量。

Anthropic在同一份公告中表示，Claude運行在AWS Trainium、Google TPU和Nvidia GPU等多種AI硬件上，可以把不同工作負載匹配到更合適的芯片，從而提升性能和韌性。

同月，Anthropic還與Amazon擴大合作，鎖定最多5GW用于訓練和部署Claude的新容量，并稱目前已使用超過100萬顆Trainium 2芯片訓練和服務Claude。

這些數(shù)字背后，是大模型商業(yè)化進入規(guī)?；A段后的新壓力。

Claude不再只是一個模型接口，而正在變成面向企業(yè)、開發(fā)者、編碼、知識工作和Agent場景的基礎能力。

Anthropic在與Amazon合作的公告中提到，企業(yè)和開發(fā)者對Claude的需求在2026年加速增長，消費者免費、Pro、Max等層級使用量也大幅增加，這給基礎設施可靠性和性能帶來了壓力。當產(chǎn)品越成功，推理請求越多，模型公司就越容易被算力成本和供應確定性反向約束。

過去AI公司拼的是誰能拿到更多GPU，現(xiàn)在拼的是誰能把模型、芯片、內(nèi)存、網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)中心一起調(diào)優(yōu)。

Anthropic自研芯片的舉動被外界視為對OpenAI Jalape?o項目的回應。

6月24日，OpenAI與博通發(fā)布了Jalape?o，稱其為OpenAI首款“Intelligence Processor”，也是雙方多代計算平臺的第一顆AI加速器。

OpenAI表示，這顆芯片從一開始就圍繞大語言模型推理設計，而不是把通用AI加速器改造來跑大模型。

它的設計參考了OpenAI的模型路線圖、內(nèi)核、服務系統(tǒng)和產(chǎn)品需求，并由博通、Celestica等合作方參與芯片實現(xiàn)、板卡、機架系統(tǒng)、高性能網(wǎng)絡和規(guī)?；a(chǎn)。

這說明，頭部模型公司自研芯片首先瞄準的并不一定是訓練，而是推理。

訓練決定模型能力上限，但推理決定商業(yè)化成本下限。

ChatGPT、Claude、Codex、Claude Code、Claude Cowork以及未來更多Agent產(chǎn)品，本質上都在持續(xù)消耗token。

每一次用戶提問、每一次代碼生成、每一次工具調(diào)用、每一次長上下文規(guī)劃，都會變成真實的算力賬單。隨著AI產(chǎn)品從“偶爾使用”走向“持續(xù)運行”，推理成本會越來越像云計算時代的帶寬和存儲成本，決定產(chǎn)品毛利、響應速度和用戶體驗。

OpenAI對Jalape?o的描述也很值得注意。

它強調(diào)這顆芯片要減少數(shù)據(jù)移動，在計算、內(nèi)存和網(wǎng)絡之間取得平衡，讓實際利用率更接近理論峰值。OpenAI還稱，早期測試顯示其性能/瓦表現(xiàn)將顯著優(yōu)于當前最先進水平，并計劃以吉瓦級規(guī)模部署到數(shù)據(jù)中心伙伴體系中。

Reuters則報道稱，Jalape?o主要用于推理，也就是回答ChatGPT這類產(chǎn)品的用戶請求。

OpenAI計劃在今年年底部署，服務器系統(tǒng)由Celestica構建，芯片交由臺積電制造，樣片已在實驗室運行OpenAI的GPT-5.3-Codex-Spark模型。

這才是自研芯片最有價值的地方：模型公司可以把自己對模型架構、推理模式、服務系統(tǒng)、內(nèi)存訪問、網(wǎng)絡通信和產(chǎn)品交互的理解，直接寫進硬件設計。

AI公司為什么都繞不開自研芯片

通用GPU要服務整個市場，而模型公司自定義芯片只需要服務自己的核心工作負載。

它未必能在所有任務上擊敗英偉達，但只要能在高頻、穩(wěn)定、可預測的推理場景里，把單位token成本打下來，就足以改變AI產(chǎn)品的經(jīng)濟模型。

OpenAI的Jalape?o已經(jīng)把這個趨勢推到臺前。這說明，自研芯片真正瞄準的并不只是“算力更多”，而是“算力更適配”。

對ChatGPT、Claude、Codex、Claude Code、Claude Cowork這類產(chǎn)品而言，訓練決定模型能力上限，但推理決定商業(yè)化成本下限。每一次用戶請求、每一次代碼生成、每一次長上下文處理、每一次Agent工具調(diào)用，最終都會轉化為真實的推理成本。

OpenAI在介紹Jalape?o時也寫得很直白：推理是AI觸達用戶的地方，成本、速度和可靠性的改善，最終會表現(xiàn)為更快的ChatGPT響應、更低的API構建成本，以及需求高峰期更穩(wěn)定的訪問體驗。

但這并不意味著AI公司正在全面“去英偉達”。恰恰相反，OpenAI和Anthropic的動作更像是多供應商策略的升級。

OpenAI在Jalape?o之外，仍然與英偉達達成了至少10GW的AI數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)合作。Anthropic的路線也類似。

所以，這些AI巨頭們自研芯片的意義不是要替代英偉達，而是增加主動權。更實際的意義，主要有以下四個方面：

第一，它可以在供應緊張時增加額外產(chǎn)能入口。

第二，它可以把部分推理工作負載遷移到更符合自身模型和產(chǎn)品需求的硬件上。

第三，它可以讓AI公司在與云廠商、芯片廠商、代工廠、內(nèi)存供應商談判時，擁有更多選擇。

第四，它可以讓模型路線圖和硬件路線圖形成長期協(xié)同，而不是被動等待外部芯片廠商適配自己的模型需求。

這也是為什么三星這條線值得重點看。如果Anthropic最終與三星合作，這不會只是一筆普通代工訂單。

Anthropic在H輪融資公告中把美光、三星和SK海力士列為“戰(zhàn)略基礎設施伙伴”，并稱這些公司的技術在全球內(nèi)存、存儲和邏輯芯片供應中扮演關鍵角色。

隨著Claude需求增長，這些合作關系將幫助Anthropic更可靠地擴展算力。韓國媒體《Pulse》也指出，三星和SK海力士作為戰(zhàn)略基礎設施伙伴參與Anthropic融資后，外界開始關注三星是否會在內(nèi)存之外，通過芯片代工業(yè)務參與Anthropic未來的AI芯片制造。

報道特別提到，在美光、三星、SK海力士三家內(nèi)存伙伴中，只有三星擁有芯片代工業(yè)務。

這里的關鍵不只是“誰來代工”，而是高帶寬內(nèi)存、邏輯芯片、先進封裝和資本關系正在被重新打包。

AI芯片并不是一顆裸芯片就能解決問題，它需要與高帶寬內(nèi)存、互連、網(wǎng)絡、機架、電力、散熱和軟件棧一起工作。亞馬遜云科技對第二代訓練芯片Trainium2的技術介紹就能說明這一點：單顆Trainium2芯片內(nèi)置96GiB高帶寬內(nèi)存，支持2.9TB/s的高帶寬內(nèi)存帶寬；一臺Trn2實例集成16顆Trainium2，總計1.5TiB高帶寬內(nèi)存和46TB/s高帶寬內(nèi)存帶寬；Trn2 UltraServer則通過64顆Trainium2和NeuronLink互連擴展到更大系統(tǒng)。

高帶寬內(nèi)存之所以重要，是因為它已經(jīng)成為AI基礎設施里最稀缺的環(huán)節(jié)之一。

路透社報道稱，AI熱潮正在引發(fā)全球內(nèi)存芯片供應危機，短缺范圍從傳統(tǒng)內(nèi)存擴展到數(shù)據(jù)中心AI芯片所需的高帶寬內(nèi)存，部分內(nèi)存價格自2025年2月以來已翻倍，SK海力士曾告訴分析師，內(nèi)存短缺可能持續(xù)到2027年末。

同一篇路透社報道還提到，OpenAI曾與三星和SK海力士簽署初步協(xié)議，為“星際之門”項目供應芯片。到2029年，該項目可能每月需要多達90萬片晶圓，約為當前全球每月高帶寬內(nèi)存產(chǎn)量的兩倍。

從這個角度看，Anthropic接觸三星，真正值得關注的不是“Anthropic也要造一顆芯片”，而是它可能在提前綁定韓國半導體供應鏈：資金、內(nèi)存、邏輯芯片代工、先進封裝和長期產(chǎn)能。

對Anthropic來說，這是算力供應安全，對三星來說，這是其芯片代工業(yè)務爭取AI客戶的機會。

《星報》援引《韓國先驅報》的報道稱，三星目前在全球芯片代工市場排名第二，份額為7%，但與臺積電72%的份額仍有明顯差距，如果能承接Anthropic未來AI芯片制造訂單，將有助于提升其芯片代工業(yè)務的想象空間。

不過，自研芯片也不是捷徑。

Reuters在4月關于Anthropic探索自研芯片的報道中提到，設計一顆先進AI芯片可能需要約5億美元成本，因為公司需要雇傭熟練工程師，并投入資金確保制造過程沒有缺陷。OpenAI的案例同樣說明，芯片設計只是第一步，真正落地還要依賴Broadcom的硅實現(xiàn)和網(wǎng)絡能力、Celestica的板卡與機架系統(tǒng)能力，以及后續(xù)規(guī)?；a(chǎn)和數(shù)據(jù)中心部署。

更大的挑戰(zhàn)在于，AI模型本身變化太快。今天適合某一代模型推理模式的芯片，到了下一代模型、下一種Agent工作流、下一種上下文長度或多模態(tài)架構，未必仍然最優(yōu)。自研ASIC的優(yōu)勢是專用，風險也正是專用。一旦模型路線變化快過硬件迭代速度，定制芯片就可能從優(yōu)勢變成包袱。

因此，未來幾年AI巨頭的芯片路線大概率不會是單一答案，而會是一個組合：英偉達GPU繼續(xù)承擔最通用、生態(tài)最成熟、訓練與推理都可覆蓋的核心角色；Google TPU、AWS Trainium、AMD GPU等成為大規(guī)模替代與補充；OpenAI、Anthropic等模型公司則會在推理等高頻場景中推進自定義芯片，把最穩(wěn)定、最可預測、最燒錢的工作負載拿回來優(yōu)化。

這場競爭的終局，是所有AI公司都不得不搞懂芯片這回事兒。因為當AI進入真正規(guī)模化交付階段，算力不再只是后臺成本，而是產(chǎn)品能力本身。誰能以更低成本、更穩(wěn)定供應、更高能效持續(xù)生產(chǎn)token，誰就能在模型價格、響應速度、企業(yè)交付和毛利率上獲得長期優(yōu)勢。

Anthropic與三星的接洽還沒有落成實質訂單，但它釋放的信號已經(jīng)足夠清晰：大模型戰(zhàn)爭正在打到供應鏈深處，且會越走越深。

參考鏈接：

https://techcrunch.com/2026/07/02/anthropic-is-discussing-a-new-custom-chip-with-samsung/

https://www.reuters.com/business/anthropic-weighs-building-it-own-ai-chips-sources-say-2026-04-09/

https://x.com/StockSavvyShay/status/2072680938140823655

https://jobs.menlovc.com/companies/anthropic/jobs/67996699-engineering-manager-accelerator-platform

https://pulse.mk.co.kr/news/english/12060958

https://www.thestar.com.my/business/business-news/2026/06/01/samsung-sk-hynix-acquire-stakes-in-anthropic