据路透社周四报道，Anthropic曾就以约70亿美元收购一家专注芯片技术的初创公司MatX进行谈判，意在强化其定制硅战略并减少对Nvidia的依赖，但相关谈判已经停止。

这项被放弃的交易凸显出，对Claude背后的公司而言，掌控自有硬件已变得多么关键。Anthropic已经大量使用Google的TPU、Amazon的Trainium以及Nvidia的GPU，并在2025年10月于宣布扩大使用Google Cloud时提出了这一计划。收购一家半导体芯片设计公司本可以让Anthropic在这一路径上更进一步，使其从购买和租赁芯片转向实际生产芯片。

Anthropic并不是唯一这样做的公司。Amazon早在2015年收购了初创公司Annapurna Labs，而该公司正是Anthropic如今租用的Trainium芯片背后的运营主体。Microsoft已开发其Maia AI加速器，Meta拥有MTIA芯片，而OpenAI据称在聘请多名Google TPU项目老将后，一直在与Broadcom合作开发定制硅。所有这些公司都在寻求Nvidia的替代方案；Nvidia仍然提供了绝大多数AI加速器，其旗舰GPU的销量一再快于产能。

为什么一家租用数百万颗芯片的实验室想要自己设计芯片

MatX的吸引力归结于规模。截至7月底，Anthropic的年化营收运行率达到650亿美元，较5月的470亿美元上升，并接近2025年末时的90亿美元。如此高速增长带来了对训练和运行Claude所需算力的持续需求。

4月，Anthropic承诺在10年内向AWS投入超过1000亿美元，以获得最高5吉瓦的容量。Amazon还投资了50亿美元，并承诺未来追加最多200亿美元。

尽管这类云端协议可以让Anthropic获得巨大的计算能力，但它们并不能让Anthropic完全掌控自己的硬件规划。拥有一家芯片公司则可以。

据两位接受路透社采访的消息人士称，估值约70亿美元的MatX谈判旨在加速Anthropic自身的芯片研究。与此同时，另一位消息人士表示，当前讨论正更倾向于合作而非并购。

Anthropic想要的工程师，以及推动价格变化的因素

MatX是这一策略的合理目标。根据TechCrunch，创始人兼首席执行官Reiner Pope此前负责Google TPU上的AI软件，而联合创始人Mike Gunter则是同一TPU硬件的首席设计师。两人于2023年创立MatX。

这家初创公司在2月完成了500 million美元的B轮融资，由Jane Street和Situational Awareness领投，后者是由前OpenAI研究员Leopold Aschenbrenner创立的基金。MatX计划在TSMC制造其芯片，并于2027年开始出货。

该公司的估值变化相当迅速。路透社称，MatX目前正在寻求新资金，估值预估接近40亿美元，明显低于此前并购谈判中的70亿美元估值。路透社表示，尚无法确定谈判终止的原因。

一场押注训练的交易，而推理仍是未解问题

MatX将自己定位为面向大语言模型的高吞吐量芯片制造商，其硬件设计重点围绕训练和强化学习工作负载。这与Anthropic最大的支出之一相吻合：训练前沿AI模型。

但Anthropic的目光并不只停留在训练上。Cryptopolitan此前报道称，该公司正将赌注分散到专注推理的芯片制造商，包括与英国初创公司Fractile达成一项初步协议，计划购买约2.5亿美元的芯片。这些处理器面向推理阶段，即训练完成的模型为用户生成响应的阶段。

其中的共同点是供应商独立性。Anthropic在8月5日表示，正在建设自己的芯片工程团队，同时继续从Amazon、Google、Nvidia和AMD采购硬件。收购MatX本可将一整套芯片设计能力并入这项努力。

Anthropic拒绝就相关谈判发表评论，而MatX未回应路透社。

买下MatX的芯片专长，是否比直接买下整家公司更好？

Anthropic的AI基础设施野心远远超过MatX交易本身。该公司一边寻求数百亿美元的算力容量，一边考虑是否将AI芯片设计收归内部。报道称，约70亿美元的MatX收购已被放弃，MatX则转而寻求约40亿美元的估值。

最新的拼图是Nscale：路透社8月26日报道，Anthropic计划在6年内在算力上支出450亿美元，而其预期营收目标到2028年将升至1900亿至2000亿美元，相比之下，目前的年化运行率据称为470亿美元。

与被放弃的约70亿美元收购相比，合作在理论上可能更便宜且更快，但目前尚未有关于MatX合作价格的报道。路透社称，Anthropic在放弃收购后正在探索合作方案，但尚未确定最终路径。这一点很重要，因为最初的收购明确旨在加速Anthropic的定制硬件开发。MatX的创始人和团队也拥有相关的Google TPU经验。

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