Trên bàn bài của Nvidia, người chơi cuối cùng đã xào bài. Trong vòng một tháng, Anthropic đã chiêu mộ cựu nhân viên chế tạo chip của OpenAI Clive Chan, rồi tiếp đó đàm phán với Samsung về tiến trình 2nm. Nắm trong tay ba lá bài là Trainium, TPU và GPU của Nvidia, nhưng họ vẫn kiên quyết tự mình tạo thêm lá bài thứ tư, mục đích là gì?
Công ty khổng lồ về AI giỏi nhất thế giới trong việc ‘thuê chip’, nay đã dang tay ra con đường tốn kém nhất: tự chế tạo chip.
Mới đây, The Information tiết lộ: Anthropic đã khởi động công việc giai đoạn đầu để tự nghiên cứu và phát triển chip AI, và đang thảo luận với Samsung Electronics về hợp tác sản xuất gia công tiềm năng.
Theo nguồn tin nội bộ, các lựa chọn đang được xem xét bao gồm tiến trình 2nm và đóng gói tiên tiến của Samsung.
2nm là một trong những tiến trình sản xuất hàng đầu hiện nay, với cùng kích thước chip có thể tích hợp nhiều bóng bán dẫn hơn, chạy nhanh hơn và tiết kiệm điện hơn; đóng gói tiên tiến giống như ‘lắp ráp’ bộ xử lý và bộ nhớ tốc độ cao lại với nhau, khoảng cách giữa hai thành phần càng gần, việc di chuyển dữ liệu càng nhanh, thời gian chip lãng phí để chờ dữ liệu càng ít đi.
Tháng 7/2024, Samsung công bố cung cấp giải pháp trọn gói cho công ty AI Nhật Bản Preferred Networks với tiến trình 2nm GAA cộng với đóng gói 2.5D, bộ tổ hợp này chính là lựa chọn mà Anthropic đang cân nhắc. (Nguồn ảnh: Samsung chính thức)
Cả hai thứ này đều là hàng hóa cứng được săn đón nhất trong cuộc đua chip AI hiện nay.
Điều đáng suy ngẫm là, chỉ ba tháng trước, Anthropic vẫn nhấn mạnh trên blog chính thức rằng: AWS Trainium, Google TPU và GPU của Nvidia vẫn là cốt lõi trong chiến lược tính toán của họ.
‘Đa nền tảng, không đặt cược vào phần cứng đơn lẻ’, vốn là đặc trưng giúp họ phân biệt với OpenAI và xAI: hai công ty sau này gắn bó sâu với Nvidia, trong khi Anthropic đặt cược vào việc huấn luyện và suy luận trên ba lá bài kể trên.
Giờ đây, họ cũng muốn có một con chip của riêng mình.
Phải chăng đây là hành động tự tay phá vỡ quy tắc của chính mình?
Ba nguồn tin nội bộ trực tiếp hiểu rõ dự án này cho biết, con chip này hiện thậm chí còn chưa được định hình ‘trông như thế nào’: làm gì, hiệu năng mạnh bao nhiêu, tích hợp vào máy chủ và cụm máy chủ ra sao, Anthropic vẫn đang suy nghĩ.
Họ đã tiếp xúc với khá nhiều công ty thiết kế chip, nhưng vẫn chưa bước vào giai đoạn thiết kế chi tiết, thử nghiệm và sản xuất.
Phản hồi chính thức của Anthropic cũng rất kín kẽ — AWS Trainium, Google TPU và GPU Nvidia ‘sẽ vẫn là cốt lõi trong chiến lược mở rộng năng lực tính toán của công ty’, chi tiết lộ trình từ chối tiết lộ.
Nhưng hai động thái sau đây đã cho thấy ý đồ khá rõ ràng.
Đầu tiên là tuyển dụng người.
Ngay tháng trước, Anthropic đã chiêu mộ Clive Chan, ông là thành viên sớm của nhóm chip tùy chỉnh tại OpenAI. Các vị trí tuyển dụng kỹ sư chip cũng đã được đăng tải.
Clive Chan, kỹ sư phần cứng thứ hai của nhóm chip tùy chỉnh OpenAI, từng tham gia dự án siêu máy tính Dojo của Tesla, gia nhập Anthropic vào tháng 6 năm nay.
Thứ hai là ‘khởi động’ dự án.
Hồi tháng 4 năm nay, Reuters đã đưa tin rằng Anthropic đang cân nhắc tự nghiên cứu chip để đối phó với tình trạng thiếu chip. Khoảng cách giữa ‘cân nhắc’ và ‘tiếp xúc nhà máy gia công’ chưa đầy ba tháng.
Trên bàn bài của các ông lớn AI, Google, Amazon, Meta, Microsoft đã sớm trình làng chip tự nghiên cứu, OpenAI cũng kéo Broadcom vào cuộc.
Nhìn quanh một vòng, người chơi hàng đầu chưa lật bài, gần như chỉ còn lại chính Anthropic.
Lá bài thứ tư bị buộc ra bởi hóa đơn
Muốn hiểu tại sao Anthropic chế tạo chip, trước tiên hãy nhìn vào đường cong doanh thu của họ.
Cuối năm 2025, doanh thu vận hành hàng năm (run-rate revenue) của họ vào khoảng 90 tỷ USD.
Tháng 4/2026, vượt 300 tỷ. Cuối tháng 5, vượt 470 tỷ. Năm tháng, tăng hơn năm lần.
Đặt đường cong tăng trưởng này vào hai năm trước, không dám tưởng tượng nổi.
Doanh thu tăng mạnh, hóa đơn năng lực tính toán tăng còn mạnh hơn.
Chính Anthropic trong thông báo tháng 4 đã thừa nhận, tốc độ tăng trưởng này tạo ra ‘áp lực không thể tránh khỏi’ cho cơ sở hạ tầng.
Vì vậy, trong vài tháng qua, việc mở rộng năng lực tính toán của công ty này gần như điên cuồng:
Tháng 4, ký kết với Google và Broadcom về công suất TPU thế hệ tiếp theo lên đến vài gigawatt, sẽ lần lượt đi vào hoạt động từ năm 2027;
Blog chính thức của Anthropic: Ngày 6/4 thông báo mở rộng hợp tác với Google và Broadcom, tiếp cận năng lực tính toán TPU thế hệ tiếp theo đa gigawatt
Tháng 5, chính thức công bố vòng tài trợ Series H trị giá 650 tỷ USD, định giá sau đầu tư 9.650 tỷ USD. Cùng thời điểm, ký kết với Amazon về công suất mới tối đa 5 gigawatt, đồng thời nhận được năng lực tính toán GPU từ Colossus 1 và Colossus 2 của SpaceX.
Amazon cho đến nay vẫn là đối tác điện toán đám mây và huấn luyện chính của họ, Dự án Rainier vẫn đang được thúc đẩy.
Theo báo cáo của The Information, họ thậm chí còn đang đàm phán sử dụng chip của Microsoft, cũng như chip suy luận của công ty khởi nghiệp Fractile của Anh.
Đếm sơ qua, danh sách nhà cung cấp chip của Anthropic đã lên tới năm công ty.
Điều này thú vị ở chỗ: Một công ty có nguồn năng lực tính toán đa dạng đến cực độ, đường cong doanh thu gần như thẳng đứng, vừa nhận 650 tỷ USD trong tài khoản, tại sao vẫn phải xuống sân tự chế tạo chip?
Câu trả lời hai chữ: Quy mô.
Các mô hình tiên phong chạy trên các cụm xử lý hàng chục nghìn đơn vị. Ở quy mô này, ngay cả khi hiệu suất chỉ tăng vài phần trăm, số tiền tiết kiệm được cũng tính bằng hàng chục tỷ USD.
Công ty càng đốt tiền mạnh, càng có động lực bóp từng watt điện, hiệu suất của từng con chip đến mức tối đa.
Ngoài hóa đơn năng lực tính toán, còn có một điểm then chốt: Quân bài thương lượng.
Khi tất cả các công ty AI đều tranh giành bộ xử lý, phòng máy, điện năng, thì dù thuê được nhiều năng lực tính toán đến đâu, quyền định giá vẫn nằm trong tay người khác.
Một con chip của riêng mình đặt trên bàn, khí thế khi thương lượng giá với các nhà cung cấp khác cũng khác.
Vì vậy, tự nghiên cứu là lá bài thứ tư bị buộc ra bởi nỗi lo về hóa đơn và quyền định giá.
Hành động này của Anthropic, không phải để thay thế ai, mà là để kéo đường cong chi phí và quyền chủ động trong chuỗi cung ứng về phía mình thêm một chút.
Con đường OpenAI đã đi ba năm trước
Con đường này, OpenAI đã đi qua một lần.
Năm 2024, OpenAI tìm đến Broadcom, bắt đầu thiết kế chip tự nghiên cứu.
Tháng 10/2025, hai bên công bố hợp tác triển khai 10GW bộ tăng tốc AI tùy chỉnh — tương đương với công suất lắp đặt của khoảng mười tổ máy điện hạt nhân, kế hoạch bắt đầu triển khai vào nửa cuối năm 2026, hoàn thành trước cuối năm 2029.
Tháng trước, sản phẩm đầu tiên Jalapeño ra mắt, đây là một con chip được chế tạo chuyên biệt cho việc suy luận mô hình lớn.
CEO OpenAI Sam Altman và CEO Broadcom Hock Tan cầm tấm wafer kỷ niệm Jalapeño, tấm biển ghi: Mong chúng ta mở rộng một cách trơn tru, theo cấp số nhân và bình yên đến AGI. (Nguồn ảnh: OpenAI)
Con chip này chỉ mất 9 tháng từ thiết kế ban đầu đến ra mắt, hai bên tuyên bố đây là chu kỳ phát triển ASIC nhanh nhất trong lịch sử bán dẫn hiệu năng cao. Điều thú vị là, một phần công việc thiết kế và tối ưu hóa đã được đẩy nhanh nhờ chính các mô hình của OpenAI.
Hãy xem, sử dụng AI để thiết kế chip chạy AI, bánh xe đà đã quay.
Các thử nghiệm ban đầu mà OpenAI tiết lộ cho thấy, hiệu năng trên mỗi watt của Jalapeño sẽ vượt xa mức tiên tiến nhất hiện nay.
Chủ tịch OpenAI Greg Brockman từng nhấn mạnh logic này: Thế giới đang hướng tới ‘nền kinh tế dẫn dắt bởi năng lực tính toán’, chip tự nghiên cứu là một phần của chiến lược cơ sở hạ tầng toàn diện, nhằm mục đích làm cho năng lực tính toán dồi dào hơn, AI nhanh hơn, đáng tin cậy hơn, rẻ hơn.
Altman còn tuyên bố: ‘Trí thông minh rẻ đến mức không cần đo lường, đã nằm trong tầm tay.’
Nhưng đừng quên chi phí thời gian. Từ chiêu mộ người thành lập đội đến khi chip ra mắt, OpenAI mất khoảng ba năm.
Và vị trí Anthropic đang đứng, chính là điểm xuất phát của OpenAI ba năm trước: Người vừa nhận việc, thông số kỹ thuật chưa định, nhà máy gia công vẫn đang đàm phán.
Đếm thêm về trước, TPU của Google, Trainium của Amazon đã chạy thông suốt nhiều năm, Meta và Microsoft cũng có những bố trí riêng.
Trong số các người chơi hàng đầu, những công ty chưa có chip của riêng mình, đã đếm không ra mấy nhà.
Ai có thể lật đổ Nvidia
Mặc dù đã quyết định xuống sân tự nghiên cứu chip, Anthropic vẫn nhấn mạnh Amazon vẫn là đối tác điện toán đám mây và huấn luyện chính, Google TPU và GPU Nvidia vẫn sẽ là cốt lõi trong chiến lược mở rộng năng lực tính toán của công ty.
Càng nhiều lá bài càng tốt, một lá cũng không bỏ, đây mới là cách đánh nhất quán của Anthropic.
Nhưng ở đây có một con số đáng chú ý.
Theo ước tính của The Information, mặc dù hoạt động gọi vốn và thiết kế trên thị trường chip suy luận rất sôi động, thị phần của Nvidia trong vài năm gần đây không giảm mà còn tăng, hiện nay vào khoảng 74%.
Jensen Huang tuyên bố, chip Nvidia chạy suy luận, hiệu quả hơn bất kỳ giải pháp thay thế nào.
Tại GTC 2026, Jensen Huang cùng trưng bày GPU Rubin và LPU Groq 3, băng thông SRAM của chip sau đạt 1200TB/s, gấp 55 lần chip trước. Suy luận, chính là mặt trận mà Nvidia phòng thủ quyết liệt nhất. (Nguồn ảnh: Nvidia)
Chip tự nghiên cứu được kêu gọi nhiều năm nay, Google, Amazon, Meta, Microsoft đều đã xuống sân, về mặt lý thuyết, Nvidia lẽ ra phải bị cướp mất thị phần, nhưng ngược lại còn mạnh hơn.
Điều này chứng tỏ: Chip tự nghiên cứu cướp không phải ngày hôm nay của Nvidia, mà là ngày mai của chính mình.
Vậy, bước đi này của Anthropic nên nhìn nhận thế nào?
Với chính họ, đó là thêm một quân bài dài hạn nắm giữ trên bàn bài nhiều nhà cung cấp, đổi lấy quyền định giá và hiệu quả.
Chiêu mộ Clive Chan, cho thấy họ đang nghiêm túc xây dựng năng lực. Nhưng dự án vẫn ở giai đoạn đầu, từ xác định nhu cầu đến ra mắt chip, sản xuất hàng loạt, triển khai cụm máy chủ, giữa đó vẫn còn cách một vực thẳm khắc nghiệt nhất của ngành chip.
Thời đại trước, các công ty chip quyết định hình thái của máy tính, các công ty phần mềm phát triển trên đó.
Thời đại AI, các công ty làm mô hình bắt đầu định nghĩa lại chip theo hướng ngược lại. Cấu trúc quyền lực của kim tự tháp năng lực tính toán, đang bị viết lại từ đỉnh xuống.
Samsung liệu có thực sự nhận được đơn đặt hàng này không, Anthropic liệu có đẩy con chip này đến sản xuất hàng loạt không, hiện nay đều chưa có câu trả lời.
Điều duy nhất chắc chắn là, trên chiến trường chip ngoài 74% của Nvidia, Anthropic đã bước vào với 470 tỷ USD doanh thu hàng năm và định giá 9.650 tỷ USD.
Khi ‘trí thông minh rẻ đến mức không cần đo lường’, siêu trí tuệ mới có thể bước ra khỏi phòng máy của các ông lớn, trở thành mặt hàng tiêu dùng mà ai cũng có thể dùng được.
Tài liệu tham khảo:
https://www.theinformation.com/articles/anthropic-talks-samsung-manufacture-custom-ai-chip?rc=epv9gi
https://x.com/itsclivetime/status/2063356118525792542https://www.anthropic.com/news/google-broadcom-partnership-compute
Bài viết này đến từ tài khoản WeChat công khai “新智元”, tác giả: ASI启示录
