Anthropic 于周二确认，已开始组建一支专门团队，为其 AI 助手 Claude 设计定制芯片。

迄今为止，该公司一直依赖其他科技企业制造的芯片，但随着需求迅速上升，Anthropic 选择推进自有硬件，以确保系统能够快速且可靠地运行。此项决定使 Anthropic 加入越来越多寻求增强对自身硅供应掌控的 AI 和云计算公司行列，因为 AI 工作负载的规模已经超出现有芯片市场可轻松承载的范围。

一则招聘启事将数月传闻变成了正式项目

这一消息来自 Business Insider 获得的官方声明，该媒体还报道了一个新的首席硅工程师职位。根据 Business Insider 的报道，Anthropic 一位发言人表示，公司计划让其硬件与模型协同设计，使 Claude 运行得“更快、更高效”，发言人原话是：“以我们的客户所需要的规模。”

这份职位描述不同寻常地具体。Anthropic 正在寻找具备前端设计、pre-silicon 验证、物理设计、模拟和混合信号工作以及封装经验的工程师。招聘信息列出的薪资区间为 $320,000 至 $485,000。

根据该职位信息，候选人必须证明自己对已完成并已交付的半导体设计有“直接个人贡献”，并且能够在“没有大型组织支撑的情况下做出关键决策”。

招聘启事还写明，新入职者在芯片到货后需要“支持 first-silicon bring-up 和 debug”，这一措辞表明公司是在为芯片流片做准备，而不只是评估第三方硬件。提及 first-silicon bring-up 也很值得注意，因为定制芯片开发通常从初始架构到制造、测试和批量部署往往需要数年时间。

包括 Reuters 和 The Information 在内的媒体此前曾报道，Anthropic 与 Samsung 等公司讨论过制造合作，但该公司尚未公布工厂名称或发布时间。

拥有它目前租用的那一层

Anthropic 还表示，它并不会放弃现有供应商。发言人强调，公司计划继续将 AWS、Google、Nvidia 和 AMD 的芯片与自有硬件一起使用，以保持供应链灵活性。

这一决定的商业逻辑与 Anthropic 自身的增长有关。根据报道，该公司在 4 月表示，其 run-rate revenue 已超过 $30 billion，高于 2025 年底约 $9 billion，同时每年支出超过 $1 million 的客户数量已翻倍，超过 1,000 家。

Anthropic 当前的计算需求仍依赖其他公司的硅芯片，包括 AWS Trainium、Google TPUs 和 Nvidia GPUs，并且已承诺从 2027 年起使用多吉瓦规模的下一代 Google TPU 容量。设计自有芯片将使 Anthropic 拥有其技术栈中的一层，而不必继续租用这一层。Google 大约十年前也走过类似路线，开始研发 Tensor Processing Units，这为 hyperscalers 和 AI 实验室在模型训练与推理成本持续上升时提供了一个越来越被采纳的模板。

OpenAI 和 Meta 先行一步

Anthropic 并不是第一家押注自研硅芯片的前沿 AI 实验室。其最接近的竞争对手 OpenAI 在 6 月发布了与 Broadcom 合作开发、专为推理设计的芯片 Jalapeño。OpenAI 称，这款芯片最多可将成本降低 50%。Broadcom 也曾在 Google 的 TPU 项目中担任设计和封装合作伙伴，因此这家芯片制造商对 OpenAI，如今也可能对 Anthropic 所追求的这类定制 AI 芯片拥有丰富经验。

其他主要参与者也在朝同一方向推进。Meta 正准备不久后开始生产自有芯片，而更小的初创公司也在考虑类似方案。目标是一致的：减少对仍主导市场的 Nvidia 芯片的依赖，并打造更适合各自 AI 系统的硬件。

这一举措也可能帮助 Anthropic 招募工程师。借助从零开始参与新硬件建设的机会，公司可以在半导体和 AI 基础设施人才竞争日益激烈之际，为技术人才提供新的加入理由。