Anthropic вела переговоры о приобретении MatX — стартапа, специализирующегося на чиповых технологиях, — примерно за $7 млрд в рамках усилий по укреплению стратегии в области собственных микросхем и снижению зависимости от Nvidia, однако эти переговоры были приостановлены, сообщило в четверг агентство Reuters.

Отказ от сделки подчёркивает, насколько важным для компании, создавшей Claude, стал контроль над собственным оборудованием. Anthropic уже использует большое количество TPU от Google, чипов Trainium от Amazon и GPU от Nvidia — этот план был изложен в октябре 2025 года, когда компания объявила о расширении использования Google Cloud. Приобретение разработчика полупроводниковых микросхем продвинуло бы компанию дальше по этому пути, переведя её от покупки и аренды чипов к их собственному производству.

Anthropic была бы не единственной компанией, делающей такой шаг. Amazon сама задала шаблон в 2015 году, приобретя стартап Annapurna Labs — подразделение, стоящее за чипами Trainium, которые Anthropic сейчас арендует. Microsoft разработала свои ускорители ИИ Maia, у Meta есть микросхемы MTIA, а OpenAI, по имеющимся данным, работает с Broadcom над собственными микросхемами после найма множества ветеранов проекта TPU от Google. Все они ищут альтернативы Nvidia, которая по-прежнему поставляет подавляющее большинство ускорителей для ИИ и чьи флагманские GPU неоднократно распродавались быстрее, чем успевали производиться.

Почему лаборатория, арендующая миллионы чипов, хочет разрабатывать собственные

Привлекательность MatX объясняется масштабом. К концу июля годовая выручка Anthropic в пересчёте на текущий темп достигла $65 млрд, увеличившись с $47 млрд в мае и почти $9 млрд к концу 2025 года. Рост такими темпами создаёт постоянный спрос на вычислительные мощности, необходимые для обучения и работы Claude.

В апреле Anthropic обязалась направить в AWS более $100 млрд в течение десяти лет на мощности объёмом до 5 гигаватт. Amazon также инвестировала $5 млрд и пообещала вложить ещё до $20 млрд.

Облачные соглашения такого масштаба обеспечивают доступ к огромным вычислительным мощностям, но не дают Anthropic полного контроля над собственными планами в области оборудования. Владение чиповой компанией такой контроль обеспечило бы.

По словам двух источников, беседовавших с Reuters, переговоры о приобретении MatX за оценочные $7 млрд были направлены на ускорение собственных исследований Anthropic в области микросхем. Другой источник сообщил, что обсуждения теперь больше склоняются к сотрудничеству, чем к слиянию.

Инженеры, которых хотела Anthropic, и цена, которая изменилась

MatX — логичная цель для такой стратегии. Основатель и генеральный директор Райнер Поуп ранее руководил разработкой программного обеспечения ИИ для TPU Google, а сооснователь Майк Гантер был ведущим разработчиком оборудования тех же TPU, сообщает TechCrunch. Они основали компанию в 2023 году.

В феврале стартап привлёк $500 млн в рамках раунда серии B под руководством Jane Street и фонда Situational Awareness, созданного бывшим исследователем OpenAI Леопольдом Ашенбреннером. MatX планирует производить свои микросхемы на мощностях TSMC и начать их поставки в 2027 году.

Оценка компании менялась весьма стремительно. По данным Reuters, MatX в настоящее время привлекает новые средства по оценке, близкой к $4 млрд, что значительно меньше оценки в $7 млрд из более ранних переговоров о слиянии. Reuters сообщает, что не смогла установить, что именно привело к завершению переговоров.

Ставка на обучение при открытом вопросе об инференсе

MatX позиционирует себя как производитель высокопроизводительных микросхем для больших языковых моделей, с оборудованием, спроектированным в первую очередь под рабочие нагрузки обучения и обучения с подкреплением. Это соответствует одной из крупнейших статей расходов Anthropic: обучению передовых моделей ИИ.

Однако Anthropic смотрит и дальше обучения. Ранее Cryptopolitan сообщала, что компания распределяет свои ставки между производителями чипов, ориентированными на инференс, включая предварительное соглашение о покупке микросхем примерно на $250 млн у британского стартапа Fractile. Эти процессоры ориентированы на инференс — этап, на котором обученные модели генерируют ответы для пользователей.

Общим знаменателем является независимость от поставщиков. 5 августа Anthropic заявила, что создаёт собственную команду инженеров по микросхемам, продолжая при этом закупать оборудование у Amazon, Google, Nvidia и AMD. Приобретение MatX позволило бы встроить в эти усилия целое подразделение по проектированию микросхем.

Anthropic отказалась комментировать переговоры, а MatX не ответила на запрос Reuters.

Покупка доступа к чиповой экспертизе MatX лучше приобретения всей компании?

Амбиции Anthropic в области ИИ-инфраструктуры намного масштабнее сделки с MatX. Компания одновременно добивается десятков миллиардов долларов вычислительных мощностей и рассматривает, не перенести ли проектирование микросхем для ИИ внутрь компании. Оценивавшееся примерно в $7 млрд приобретение MatX было отменено, и теперь MatX ищет оценку около $4 млрд.

Новейшим элементом картины становится Nscale: 26 августа Reuters сообщила, что Anthropic планирует потратить $45 млрд за шесть лет на вычислительные мощности, а её прогнозируемая цель по выручке к 2028 году вырастает до $190–200 млрд против заявленного текущего показателя в $47 млрд.

Партнёрство вполне может оказаться дешевле и быстрее отменённого приобретения примерно за $7 млрд, однако цена возможного партнёрства с MatX не сообщалась. Reuters сообщает, что после отказа от приобретения Anthropic изучает вариант партнёрства и ещё не выбрала окончательный подход. Это важно, поскольку первоначальное приобретение прямо преследовало цель ускорить разработку собственного оборудования Anthropic. Основатели и команда MatX также обладают релевантным опытом работы с TPU Google.

Конкретные ориентиры на будущее — вне зависимости от того, на какой структуре договорятся две компании, — уже известны: очередной раунд финансирования MatX по оценке около $4 млрд, план начать в 2027 году поставки микросхем, произведённых TSMC, и темпы роста внутренней команды Anthropic по инженерии микросхем.