據報導，Anthropic已啓動自研AI晶片項目，並與三星電子洽談採用其2奈米工藝及先進封裝技術的潛在製造合作。該項目尚處早期規劃階段，旨在優化算力成本並降低供應鏈依賴。
AI大模型廠商正將競爭從模型能力延伸至底層基礎設施。繼OpenAI推出自研推理晶片後，Anthropic也已啓動定製AI晶片早期研發，希望通過掌控晶片設計進一步優化算力成本、提升計算資源自主性。
7月2日，據The Information援引三位知情人士，Anthropic目前已開始規劃自主AI晶片項目，並與三星電子討論潛在製造合作。項目目前仍處於定義晶片功能、性能指標及服務器部署方案的初始階段，尚未進入詳細設計、測試及量產環節。
這一動向意味著，越來越多AI模型開發商正嘗試向晶片、數據中心、電力及雲基礎設施延伸佈局，以降低對外部供應鏈的依賴。在AI算力需求持續增長、先進晶片供給依舊緊張的背景下，自研晶片被視為提升成本控制能力和增強供應鏈議價能力的重要手段。
項目仍處於早期規劃階段
報導稱，Anthropic已經與多家晶片設計企業進行了初步溝通，但尚未進入具體設計、驗證及製造階段。AI服務器晶片研發本身具有較高門檻。設計過程中不僅需要平衡計算性能、功耗、內存、網絡帶寬及散熱等多個指標，還需要解決後續大規模穩定量產問題。
儘管如此，Anthropic已經開始組建相關團隊。本月稍早，公司聘請了曾參與OpenAI自研晶片項目的早期成員Clive Chan加入團隊。
不過，Anthropic表示，公司未來算力擴張仍將主要依賴Amazon Web Services的Trainium晶片、Google TPU以及Nvidia GPU，並拒絕進一步透露晶片路線圖。
AI廠商進一步向底層基礎設施延伸
這一項目反映出AI開發商正逐步將競爭範圍從模型本身擴展至整個基礎設施體系。
目前，大型AI模型需要部署在龐大的GPU叢集之上運行。在這一規模下，即便晶片效率僅提升少量，也能夠顯著降低整體計算成本，並釋放更多有限算力資源。
因此，對於AI公司而言，自研晶片不僅意味著優化推理效率，也意味著在處理器、數據中心容量以及電力資源競爭中擁有更大的主動權。
相比Google、Amazon Web Services多年持續投入自研晶片，Anthropic屬於相對較晚進入這一領域的廠商。Meta、微軟同樣已經開發自有AI晶片。
OpenAI則於2024年與Broadcom合作開發專用AI晶片，並於今年公佈雙方合作推出的首款產品，一款面向大語言模型推理任務設計的專用推理晶片。
三星角逐先進AI晶片代工訂單
如果合作落地，Anthropic有望成為三星先進製程的重要AI客戶。
報導稱，Anthropic正考慮採用三星2奈米製造工藝以及先進封裝技術。2奈米工藝能夠進一步提升晶體管密度和能效，而先進封裝則通過將計算晶片與高速內存緊密整合，提高GPU內部數據傳輸效率。
對於三星而言，這類訂單具有重要意義。作為全球主要存儲晶片廠商之一，三星近年來持續推動晶圓代工業務發展，希望縮小與台積電之間的差距。隨著AI晶片需求持續超過台積電先進產能，三星正藉機向更多客戶推廣其2奈米製造能力。
據The Information此前報導，Google也正在評估將未來部分TPU交由三星生產。
多元晶片策略仍是核心思路
與不少AI模型開發商主要依賴輝達GPU不同，Anthropic長期採取更加多元化的晶片採購策略。
目前，公司同時採用Amazon、Google以及Nvidia提供的AI服務器晶片，並正在討論引入微軟以及英國初創公司Fractile的晶片產品，希望避免對單一供應商形成過度依賴。
與此同時，三星與Anthropic之間此前已經建立資本聯繫。
今年5月，三星與SK海力士、美光共同參與了Anthropic新一輪650億美元融資。當時正值全球存儲晶片供應趨緊、蘋果等消費電子廠商上調產品價格之際，這筆投資也進一步加強了Anthropic與存儲晶片供應鏈之間的聯繫。 (華爾街見聞)