Создатель Google TPU перешел в Anthropic

marsbitОпубликовано 2026-08-24Обновлено 2026-08-24

Введение

Сообщается, что Anthropic переманила у Google Амира Салека, известного как «отец TPU» — ключевую фигуру в разработке специализированных процессоров для ИИ на протяжении девяти лет. Ранее компания уже наняла ведущих инженеров по чипам из OpenAI. Эти шаги связаны с созданием собственного подразделения Custom Silicon, цель которого — снизить зависимость от дорогих GPU NVIDIA и оптимизировать вычислительные затраты для своей модели Claude. По данным, в 2026 году расходы Anthropic на вычисления могут достичь $19 млрд, а высокие затраты на инференс создают давление на прибыль. Собственные чипы, разработанные совместно со специалистами по моделированию, могут значительно повысить эффективность и снизить издержки. Параллельно Anthropic активно инвестирует в инфраструктуру: заключает крупные контракты на поставку чипов (например, с британским стартапом Fractile на $250 млн), приобретает мощности в дата-центрах и договаривается о энергоресурсах, в том числе с бывшими майнинговыми компаниями. Таким образом, Anthropic строит комплексную экосистему — от специализированного железа до энергоснабжения, стремясь получить стратегическое преимущество в гонке за AGI через контроль над всей вычислительной цепочкой.

Создатель TPU от Google перешел в Anthropic?

Этим утром новость разлетелась по AI-сообществу.

Зарубежные СМИ сообщили сенсацию: Anthropic успешно переманила бывшего топ-менеджера Google, знаменитого «отца TPU» Амира Салека!

Похоже, Anthropic собирается сама создавать чипы.

Ранее Anthropic уже переманила ключевых сотрудников по разработке собственных чипов из OpenAI.

Очевидно, что настоящая битва за ИИСИ (AGI) переместилась с программного уровня на уровень чипов!

Отец TPU + перебежчик из OpenAI — состав просто устрашающий

Для разработки собственных чипов самое главное — это «гениальные умы».

На этот раз найм в Anthropic можно назвать точечным ударом.

В мире полупроводников и AI-вычислений имя Амира Салека известно всем.

Он и есть знаменитый создатель TPU от Google, ключевая фигура этого проекта на протяжении 9 лет.

До прихода в Google Салек работал под руководством Дженсена Хуанга в Nvidia, возглавляя команду разработки систем-на-кристалле (SoC), глубоко понимая основы архитектуры GPU и сложных чипов.

В 2013 году он присоединился к Google. За эти 9 лет он не только с нуля создал команду по разработке специализированных кремниевых чипов в Google, но и лично руководил выпуском первых семи поколений TPU!

Стоит помнить, что TPU — это «чудо-вычислитель», созданный Google специально для машинного обучения в AI, чтобы избавиться от зависимости от Nvidia.

Именно благодаря TPU у Google появилась возможность бросить вызов Nvidia.

После ухода из Google в 2022 году Салек не сидел без дела, присоединившись к ведущей мировой частной инвестиционной компании Cerberus Capital Management в качестве старшего управляющего директора.

Это дало ему понимание не только технологий, но и работы с капиталом, а также коммерческого расширения корпоративных чиповых проектов.

Теперь этот «отец TPU», сочетающий в себе технологические, управленческие и коммерческие навыки, официально подчиняется главе отдела вычислений Anthropic Джеймсу Брэдбери.

И Anthropic подрывает не только Google, но и переманивает ключевых сотрудников OpenAI.

Еще в июне этого года Клайв Чан тихо перешел в Anthropic.

Он был вторым сотрудником по аппаратному обеспечению в команде по разработке собственных чипов OpenAI и ключевым участником на ранних этапах высоко секретного внутреннего проекта компании по созданию собственных чипов (кодовое название Jalapeno).

Теперь чиповая команда Anthropic идеально собрала «основателя и руководителя Google TPU» + «ключевого специалиста по собственным чипам OpenAI».

Как раз в этом месяце Anthropic официально объявила о создании внутреннего подразделения Custom Silicon. Похоже, они готовы перевернуть стол.

Зачем самим создавать чипы?

Скажем, Anthropic привлекла столько денег, за ней стоят Amazon AWS и Google Cloud, зачем же им так усердно создавать чипы самостоятельно? Разве покупать H100 от Nvidia не проще?

Ответ таков: купить можно, но содержать дорого; лучше стать независимым, чем зависеть от других.

Видеокарты «Старого Хуана» (Дженсена Хуанга), конечно, хороши, но машины дороги, спрос превышает предложение.

По сообщениям, вычислительные расходы Anthropic в 2026 году оцениваются в 190 миллиардов долларов, а затраты на вывод (инференс) в 2025 году превысили бюджет на 23%. Маржинальность компании в 2025 году составила 40%, что значительно ниже целевого показателя в 77%, который компания планировала достичь перед ожидаемым листингом на NASDAQ.

Для такой гигантской компании, как Anthropic, стремящейся к AGI, «налог на Nvidia» лучше платить поменьше.

Создание собственных чипов — вот верный путь.

К тому же, универсальные GPU не созданы специально для Claude.

Чипы Apple M превосходят множество традиционных процессоров для ПК именно благодаря совместной разработке программного и аппаратного обеспечения.

Anthropic хочет сделать то же самое для Claude.

Если посадить вместе людей, понимающих алгоритмы больших моделей Claude, и людей, разрабатывающих базовые чипы, можно глубоко интегрировать «модель + чип».

Будущий Claude может достигать значительно более высокой скорости вывода и уровня интеллекта при более низкой стоимости по сравнению с конкурентами.

Кроме того, имея внутренний отдел по чипам, Anthropic больше не придется стоять в очереди за дефицитными мощностями центров обработки данных.

Это позволит им не только настраивать оборудование под свои нужды, но и эффективно смягчать узкие места в цепочке поставок.

Не только гонка в кремнии

Каталог «мании инфраструктуры» от Anthropic

Более того, одновременно с привлечением Амира Салека Anthropic развернула по всему миру удивительную «зачистку» в области вычислительной инфраструктуры.

Во-первых, их первая подготовка — стабилизация существующих гигантов.

Anthropic не разорвала связи с текущими поставщиками. По данным, они по-прежнему массово закупают чипы у Nvidia, Amazon и Google.

Вторая подготовка — крупные инвестиции во внешние стартапы, покупка будущих мощностей.

Anthropic также крайне редко вкладывает крупные суммы во внешние чиповые компании.

Недавно они выдали британскому стартапу в области AI-чипов Fractile начальный заказ на сумму 250 миллионов долларов.

По данным, Fractile разрабатывает совершенно новую аппаратную архитектуру, которая, как утверждается, позволяет выполнять вывод LLM с крайне низким энергопотреблением.

Этим шагом Anthropic не только сама создает чипы, но и забронировала мощности перспективного стороннего чипового стартапа.

Третья подготовка — бешеная скупка земель, борьба за центры обработки данных и электроэнергию.

В последнее время Anthropic тихо заключила ряд инфраструктурных соглашений, в число партнеров даже вошли Riot Platforms Inc. (одна из крупнейших майнинговых компаний США) и Volta Infra Holdings Ltd.

Цикличность одного рынка заставляет множество майнинговых ферм искать пути преобразования.

Anthropic вступает в игру, скупая активы по низким ценам.

Очевидно, они агрессивно строят свою собственную вычислительную крепость.

Сегодня конкуренция между гигантами больших моделей полностью изменилась.

Раньше боролись алгоритмами и данными, потом — финансированием.

Теперь война перекинулась на производство чипов.

Тот, кто первым завершит цикл «архитектура модели + базовый кремний», получит обрывистое преимущество в стоимости вывода.

Теперь у OpenAI есть чип Jalapeno, а у Anthropic — специализированный TPU для Claude, созданный под руководством Амира Салека.

Кто владеет вычислительными мощностями, тот определяет AGI.

Ссылки:

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-08-21/anthropic-taps-google-chip-veteran-as-part-of-push-into-hardware

https://www.techtimes.com/articles/325089/20260820/anthropic-bet-250m-unshipped-silicon-why-fractile-earned-pre-revenue-contract.htm

Статья из WeChat Official Account «Новая эра искусственного интеллекта», автор: ASI启示录, редактор: Aeneas

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QКто такой Амир Салек и почему его найм важен для Anthropic?

AАмир Салек — ключевой создатель Google TPU, руководивший разработкой первых семи поколений этих специализированных чипов для ИИ. Его найм критически важен для Anthropic, поскольку компания создаёт собственный отдел по разработке кастомных чипов (Custom Silicon). Его опыт в проектировании чипов, управлении и бизнесе должен помочь Anthropic снизить зависимость от поставщиков вроде NVIDIA, сократить расходы на вычисления и создать аппаратное обеспечение, оптимизированное специально для их ИИ Claude.

QКакие ещё ключевые кадры присоединились к чиповому подразделению Anthropic?

AПомимо Амира Салека, в команду Anthropic также перешёл Клайв Чан. Он был одним из первых сотрудников и ключевым участником сверхсекретного проекта OpenAI по разработке собственного чипа под кодовым названием «Jalapeno». Таким образом, Anthropic собрала команду, объединяющую ведущих экспертов по аппаратному обеспечению ИИ как из Google (TPU), так и из OpenAI.

QПочему Anthropic, имея поддержку AWS и Google, решила разрабатывать собственные чипы?

AAnthropic решает разрабатывать собственные чипы по нескольким ключевым причинам. Во-первых, чтобы снизить высокие затраты на вычисления («налог на NVIDIA»), которые съедают прибыль и препятствуют достижению целевой рентабельности. Во-вторых, для создания специализированного, а не универсального, оборудования, оптимизированного именно под их модель Claude, что может значительно повысить производительность и эффективность. В-третьих, чтобы уменьшить зависимость от дефицитных внешних поставок и логистических узких мест.

QКакие ещё шаги, помимо найма специалистов, предпринимает Anthropic для укрепления своей вычислительной инфраструктуры?

AAnthropic применяет комплексную стратегию: 1) Продолжает массовые закупки чипов у NVIDIA, Amazon и Google. 2) Делает крупные предзаказы у перспективных стартапов, например, вложила 250 млн долларов в британскую компанию Fractile. 3) Активно заключает сделки по инфраструктуре, включая соглашения с компаниями вроде Riot Platforms (майнинг) и Volta Infra, чтобы обеспечить себя дата-центрами и электроэнергией, «скупая» бывшие майнинговые мощности.

QКак, согласно статье, изменился характер конкуренции между крупными компаниями в области ИИ?

AКонкуренция сместилась от первоначальной гонки алгоритмов и данных к борьбе за финансирование, а теперь перешла на уровень создания собственной аппаратной вычислительной базы. Теперь ключевым фактором становится способность создать замкнутый цикл «архитектура модели + специализированный кремниевый чип». Компания, которая первой достигнет в этом успеха, получит решающее преимущество в снижении стоимости логического вывода (инференса) и, возможно, в определении пути к Искусственному Общему Интеллекту (ИОИ).

Похожее

Раскрытие правды о леверидже, ликвидности и рисках, скрывающихся за токенизацией активов

Токенизация реальных активов (RWA) часто представляется как простое создание токенов, представляющих традиционные активы, такие как казначейские векселя или акции. Однако, как показывает автор, токенизация — это лишь «штрих-код», а не полная цепочка создания стоимости. Истинная трансформация происходит, когда эти активы интегрируются в экосистему DeFi, обретая ликвидность, возможность использования в качестве залога и управления рисками. Ключевые проблемы включают разрыв во времени между мгновенными расчетами в блокчейне и медленными процессами в традиционных финансах (например, выходные дни на рынках), что создает риск ликвидации. Ликвидность — это не просто общий объем заблокированных средств (TVL), а возможность быстро выйти из позиции в стрессовых условиях. Использование залога (леверидж) раскрывает полезность RWA, но также увеличивает уязвимость системы, требуя более сложных моделей оценки рисков, учитывающих юридическую исполнимость, задержки выкупа и концентрацию активов. Риски RWA следует рассматривать как сеть взаимосвязанных компонентов: эмитент, кастодиан, оракулы, протоколы кредитования. Сбой в одном звене может вызвать кризис ликвидности. Мониторинг должен быть упреждающим, отслеживая такие сигналы, как очереди на выкуп или снижение активности маркет-мейкеров, а не только падение цены. Хотя токенизированные гособлигации стали отправной точкой, будущее за более сложными активами, такими как вычислительные мощности (GPU) или энергоактивы, каждый со своей уникальной структурой рисков. Токенизация акций в сочетании с перпетуальными контрактами создаст мощный, но рискованный рынок, требующий продуманных защитных механизмов: изоляции маржи, лимитов концентрации и динамических дисконтов. В конечном счете, ценность RWA раскрывается не в самом факте токенизации, а в построении вокруг них устойчивой рыночной инфраструктуры, способной выдерживать кризисы. Токен — это лишь код. Реальная ценность создается рынком — машиной, которая обеспечивает ликвидность, леверидж и управление рисками.

marsbit4 мин. назад

Раскрытие правды о леверидже, ликвидности и рисках, скрывающихся за токенизацией активов

marsbit4 мин. назад

Конец математики: 40 ведущих математиков собрались на закрытой встрече OpenAI

Заголовок: Конец математики: 40 ведущих математиков на закрытой встрече в OpenAI Только что получивший Филдсовскую премию Джейкоб Цимерман объявил о переходе в OpenAI для исследований в области безопасности ИИ. В начале августа он и исследователь OpenAI Себастьен Бюбек организовали в штаб-квартире компании закрытый саммит с участием около 40 математиков. Один из докладов назывался «Конец математики». Профессор Дэниел Литт заявил, что мир может прийти к ситуации, где не останется высококачественных математических исследований, а человеческий экспертный опыт в этой области полностью исчезнет. Математик MIT Дрю Сазерленд выразился более прямо: возможно, математики — это первые жертвы, «канарейки в угольной шахте». Математика выбрана в качестве испытательного полигона для ИИ, так как она служит индикатором высоких интеллектуальных достижений. Непосредственным фоном встречи стал поток достижений ИИ в математике. В мае невыпущенная модель OpenAI опровергла «гипотезу единичных расстояний» — давнюю проблему в комбинаторной геометрии, которую Цимерман назвал публикуемым в любом журнале результатом. В августе OpenAI анонсировала 10 новых открытий в математике и информатике, сделанных с помощью ИИ. В Anthropic сотрудник с помощью Claude создал искомые, но никогда не построенные пары ортогональных векторов в 668-мерном гиперкубе, опубликовав результат в виде поста из 24 000 символов. Такие результаты часто обходят традиционный путь публикации (arXiv, рецензирование). Например, предприниматель Дмитрий Рыбин, подбадривая ChatGPT «сделать прорыв», получил от модели контрпример к одной гипотезе о потоках в сетях и опубликовал это в Twitter во время просмотра фильма. На прошлой неделе Anthropic сообщила, что внутренняя версия Claude по настоянию исследователя добилась нового результата в задаче, связанной с гипотезой Римана. Реакция математического сообщества разделилась. В июне было опубликовано «Лейденское обращение», под которым подписались более 3000 математиков, призывающее к ответственному использованию ИИ. Другие выступают за полный отказ от ИИ. Участница саммита и соавтор обращения, профессор Брина Кра, подчеркивает, что суть математики — в понимании, а не только в доказательстве. Математик Мелани Вуд, написавшая «человеческое» доказательство для результата OpenAI о гипотезе единичных расстояний, отмечает, что современные ИИ плохо объясняют самые сложные части доказательств. Немецкий математик Андреас Том, чьи работы дополнило одно из открытий ИИ, считает, что ИИ умно решает проблемы, но новые концепции все еще появляются благодаря человеческому участию. Организатор саммита Бюбек описал четыре возможных будущего: математика станет похожа на разработку ПО (масштабная коллаборация), на физику (усилия сместятся на создание ИИ-«ускорителей»), на кураторство в музее (ИИ генерирует, человек отбирает) или математики массово перейдут в сферу безопасности ИИ. Он подчеркнул, что математика имеет смысл, только когда математики чему-то учатся. Участники не пришли к консенсусу. Цимерман отметил, что у математического сообщества пока нет единой позиции, и цель встречи — начать диалог. Его собственный переход в OpenAI символизирует дилемму, стоящую перед областью. Его следующие шаги могут стать еще более значимым сигналом, чем доклады на этом саммите.

marsbit9 мин. назад

Конец математики: 40 ведущих математиков собрались на закрытой встрече OpenAI

marsbit9 мин. назад

Новая модель Anthropic «слизала» слухи, самый мощный Fable 5 оказался провалом

Антропик готовит выпуск двух новых моделей ИИ под кодовыми названиями Marshmallow («Зефир») и Melon («Дыня»), которые были обнаружены в сторонних приложениях. Предварительные тесты показывают, что Marshmallow превосходит по естественности диалога текущую флагманскую модель Opus, в то время как Melon немного слабее. Их выход ожидается в ближайшее время. Этот анонс происходит на фоне неожиданно низкого рыночного принятия текущего топ-модели Anthropic — Fable 5, выпущенной два месяца назад. Несмотря на статус самого мощного и дорогого решения компании, данные платформы Ramp показывают, что на Fable 5 приходится лишь около 11% расходов предприятий на токены Anthropic. Для сравнения, флагман конкурента OpenAI, GPT-5.6 Sol, занимает 25% доли. Основные причины холодного приема Fable 5 — чрезмерно высокая цена и недостаточное ценностное предложение. Модель стоит в 2 раза дороже Opus 4.8 и в 10 раз дороже Haiku 4.5. При этом выпущенная в конце июля модель Opus 5, которая стоит вдвое дешевле Fable 5, демонстрирует сопоставимую, а в некоторых тестах (например, CursorBench 3.2) даже лучшую производительность, делая ценник Fable 5 неоправданным. Дополнительное давление создает стремительный рост популярности открытых моделей. Согласно данным Vercel AI Gateway, их доля в использовании токенов выросла с 11% в апреле до 62% в августе, при этом на них приходится менее 4% общих расходов предприятий. Таким образом, анонсированные модели Marshmallow и Melon, вероятно, являются стратегическим ответом Anthropic на текущие рыночные вызовы. Компании необходимо предложить решения, которые сочетают в себе высокую производительность, доступную цену и практическую пользу для бизнеса, чтобы стимулировать массовое внедрение, а не оставаться merely «витринной» технологией.

marsbit10 мин. назад

Новая модель Anthropic «слизала» слухи, самый мощный Fable 5 оказался провалом

marsbit10 мин. назад

Через три месяца после смерти собаки Рози ее медицинская история превратилась в компанию по ИИ-медицине

Спустя три месяца после смерти собаки по кличке Рози её история болезни превратилась в стартап Gamgee, получивший финансирование в размере $4 млн. Владелец собаки, специалист по машинному обучению Пол Конингем, использовал ИИ-инструменты (ChatGPT, AlphaFold, Grok) для разработки персонализированной мРНК-вакцины против рака своей собаки, страдавшей от тучноклеточной опухоли. После начального успеха (уменьшения опухолей) болезнь вернулась, и Рози умерла, не дождавшись следующей дозы вакцины. Новая компания Gamgee ставит своей целью автоматизацию и стандартизацию этого процесса для создания индивидуальных мРНК-вакцин для собак с онкологическими заболеваниями. Клинические испытания планируется проводить в Австралии в сотрудничестве с местными университетами. История подчеркивает как потенциал ИИ и персонализированной медицины в ветеринарии, так и ключевую проблему таких методов — необходимость значительно ускорять весь цикл (от проектирования до введения препарата), чтобы успеть помочь пациенту. Инвестиции направлены на подтверждение эффективности метода в рамках регулируемых исследований.

marsbit19 мин. назад

Через три месяца после смерти собаки Рози ее медицинская история превратилась в компанию по ИИ-медицине

marsbit19 мин. назад

Вакцина на основе мРНК была слишком медленной, владелец потерял любимую собаку: представлена первая в мире персонализированная противораковая вакцина для собак на базе ИИ

История Пола Конангема и его собаки Рози, страдавшей от рака, облетела мир. Используя ChatGPT и AlphaFold, Пол, специалист по машинному обучению, самостоятельно разработал персонализированную мРНК-вакцину против рака для своего питомца. После первой инъекции опухоль уменьшилась на 75%. Однако Рози не дождалась следующей, адаптированной к новым мутациям вакцины, из-за медленных и сложных процессов её изготовления в существующей системе. Чтобы предотвратить подобные трагедии, Пол основал стартап Gamgee, который привлёк $4 млн инвестиций. Компания создаёт автоматизированную платформу для быстрого (цель — 48 часов) и доступного (цель — $2000 за курс) производства персонализированных мРНК-вакцин для собак. Процесс включает забор образцов, анализ данных с помощью ИИ для выбора мишеней и синтез вакцины. Выбор собак в качестве первой цели обусловлен огромной потребностью (только в США ежегодно диагностируется около 6 млн случаев) и идеальными условиями для отработки технологии: чистые генетические пулы и естественное развитие болезни. Успех Gamgee может заложить основу для медицины будущего «N-of-1» (крайне персонализированной), применяемой впоследствии и для людей. Недавний успех клинических испытаний персонализированной мРНК-терапии Moderna и Merck для лечения меланомы у людей подтверждает перспективность этого подхода. Наследие Рози — это надежда для миллионов собак и возможный прорыв в борьбе с раком.

marsbit23 мин. назад

Вакцина на основе мРНК была слишком медленной, владелец потерял любимую собаку: представлена первая в мире персонализированная противораковая вакцина для собак на базе ИИ

marsbit23 мин. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Как купить S

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Sonic (S) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Sonic (S).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Sonic (S)После приобретения вами Sonic (S) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Sonic (S)С легкостью торгуйте Sonic (S) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

2.0k просмотров всегоОпубликовано 2025.01.15Обновлено 2026.06.02

Как купить S

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

Он решает проблемы масштабируемости, совместимости между блокчейнами и стимулов для разработчиков с помощью технологических инноваций.

2.5k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.09Обновлено 2025.04.09

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

HTX Learn — ваш проводник в мир перспективных проектов, и мы запускаем специальное мероприятие "Учитесь и Зарабатывайте", посвящённое этим проектам. Наше новое направление .

2.0k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.10Обновлено 2025.04.10

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на S (S) представлены ниже.

活动图片