英伟达的牌桌上,最后一个玩家摸牌了。一月之内,Anthropic先挖OpenAI造芯老兵Clive Chan,再谈三星2nm。Trainium、TPU、英伟达GPU三张牌在手,偏要自己凑第四张,图什么?
全世界最会「租芯片」的AI巨头,把手伸向了造芯这条最烧钱的路。
刚刚,The Information爆出:Anthropic已启动自研AI芯片的早期工作,并与三星电子讨论潜在的代工合作。
据知情人士称,考虑中的选项包括三星的2nm制程和先进封装。
2nm是当前最顶级的制程工艺之一,同样大小的芯片能塞进更多晶体管,跑得更快、更省电;先进封装则相当于把处理器和高速内存「拼装」在一起,两者离得越近,数据搬运越快,芯片浪费在等数据上的时间就越少。
2024年7月,三星宣布向日本AI公司Preferred Networks提供2nm GAA制程加2.5D封装的交钥匙方案,这套组合正是Anthropic考虑中的选项。(图源:Samsung官方)
这两样,都是眼下AI芯片竞赛里最抢手的硬通货。
耐人寻味的是,就在三个月前,Anthropic还在官方博客里强调:AWS Trainium、谷歌TPU、英伟达GPU仍是算力策略的核心。
「多平台、不押单一硬件」,一直是它区别于OpenAI和xAI的招牌:后两者深度绑定英伟达,Anthropic则把训练和推理押在以上三张牌上。
如今,它也想要一颗自己的芯片了。
这是要亲手打破自己的规矩吗?
三位直接了解该项目的知情人士称,这颗芯片现在连「长什么样」都没定:要做什么、性能多强、怎么塞进服务器和集群,Anthropic都还在琢磨。
芯片设计公司倒是聊了好几家,但尚未进入详细设计、测试和制造阶段。
Anthropic的官方回应也滴水不漏——AWS的Trainium、谷歌TPU和英伟达GPU「仍将是公司扩展算力战略的核心」,路线图细节拒绝透露。
但两个动作,意图已经很明显。
第一个是招人。
就在上个月,Anthropic挖来了Clive Chan,他是OpenAI定制芯片团队的早期成员。芯片工程师的招聘岗位,也已经挂了出来。
Clive Chan,OpenAI定制芯片团队第二位硬件工程师,曾参与特斯拉Dojo超算项目,今年6月加入Anthropic。
第二个是预热。
路透社今年4月就报道过,Anthropic在考虑自研芯片,以应对芯片短缺。从「考虑」到「接触代工厂」,中间隔了不到三个月。
AI巨头的牌桌上,谷歌、亚马逊、Meta、微软早已亮出自研芯片,OpenAI也拉着博通(Broadcom)入了局。
环顾一圈,还没亮牌的头部玩家,几乎只剩Anthropic自己。
账单逼出的第四张牌
想看懂Anthropic为什么造芯,先看它的收入曲线。
2025年底,它的年化运行收入(run-rate revenue)约90亿美元。
2026年4月,超过300亿。5月底,超过470亿。五个月,翻了五倍多。
这种增长曲线放在两年前,想都不敢想。
收入涨得凶,算力账单涨得更凶。
Anthropic自己在4月的公告里承认,这种增速给基础设施带来了「不可避免的压力」。
于是过去几个月,这家公司的算力扩张近乎疯狂:
4月,与谷歌和博通签下数吉瓦的下一代TPU产能,2027年起陆续上线;
Anthropic官方博客:4月6日宣布与Google和Broadcom扩展合作,获取多吉瓦下一代TPU算力
5月,官宣Series H融资650亿美元,投后估值9650亿美元。同一时间,与Amazon签下最高5吉瓦新产能,又从SpaceX手里拿到Colossus 1和Colossus 2的GPU算力。
Amazon至今仍是它的主要云和训练伙伴,Project Rainier持续推进。
据The Information报道,它甚至还在洽谈使用微软的芯片,以及英国初创公司Fractile的推理芯片。
数一数,Anthropic的芯片供应商名单已经排到了第五家。
这就有意思了:一家算力来源多元到极致、收入曲线近乎垂直、账上刚进650亿美元的公司,为什么还要下场造芯?
答案两个字:规模。
前沿模型跑在数以万计的处理器集群上。在这个体量下,哪怕效率只提升几个百分点,省下的都是以十亿美元计的真金白银。
烧钱越猛的公司,越有动力把每一瓦电、每一块芯片的效率抠到极致。
除了算力账外,还有关键的一条:筹码。
当所有AI公司都在抢处理器、抢机房、抢电力时,租来的算力再多,议价权始终在别人手里。
一颗自己的芯片摆在桌上,跟其它供应商谈价时的底气都不一样。
所以,自研,是账单和议价权焦虑逼出的第四张牌。
Anthropic此举,并非想替代谁,而是要把成本曲线和供应链的主动权,往自己这边再拉一拉。
OpenAI三年前走过的路
这条路,OpenAI已经趟过一遍。
2024年,OpenAI找到博通(Broadcom),开始设计自研芯片。
2025年10月,双方宣布合作部署10GW定制AI加速器——大致相当于十座核电机组的装机容量,计划2026年下半年启动部署,2029年底前完成。
上个月,首款产品Jalapeño面世,这是一颗专为大模型推理打造的芯片。
OpenAI CEO奥特曼与博通CEO Hock Tan手持Jalapeño晶圆纪念板,铭牌上写着:愿我们平滑、指数级、平安无事地扩展到AGI。(图源:OpenAI)
这颗芯片从初始设计到流片只用了9个月,双方称这是高性能半导体史上最快的ASIC开发周期。有意思的是,其中一部分设计和优化工作,就是靠OpenAI自家模型加速完成的。
看,用AI设计跑AI的芯片,飞轮已经转起来了。
OpenAI披露的早期测试显示,Jalapeño的每瓦性能将大幅超越当前最先进水平。
OpenAI总裁Greg Brockman强调过这套逻辑:世界正在走向「算力驱动的经济」,自研芯片是全栈基础设施战略的一环,目的是让算力更充裕,让AI更快、更可靠、更便宜。
奥特曼更是放言:「智能廉价到无需计量,已在掌握之中。」
但别忘了时间成本。从挖人组队到芯片见光,OpenAI用了差不多三年。
而Anthropic现在站的位置,正是OpenAI三年前的起点:人刚到岗,规格未定,代工厂还在谈。
再往前数,谷歌的TPU、亚马逊的Trainium已经跑通多年,Meta和微软也各有布局。
头部玩家里,还没有自己芯片的,已经数不出几家了。
谁能掀桌英伟达
虽然,已决定下场自研芯片,但Anthropic强调Amazon仍是主要云和训练伙伴,Google TPU和英伟达GPU仍将是公司扩展算力战略的核心。
牌越多越好,一张都不扔,这才是Anthropic一贯的打法。
但这里有个值得关注的数字。
据The Information估计,尽管推理芯片市场的融资和设计活动一片火热,英伟达的份额近几年不降反升,如今约为74%。
黄仁勋放话,英伟达芯片跑推理,比任何替代方案都更高效。
GTC 2026上,黄仁勋同台展示Rubin GPU与Groq 3 LPU,后者SRAM带宽达1200TB/s,是前者的55倍。推理,正是英伟达守得最狠的阵地。(图源:英伟达)
自研芯片喊了这么多年,Google、Amazon、Meta、微软全都下了场,账面上该被抢走份额的英伟达,反而更强了。
这恰恰说明:自研芯片抢的并非英伟达的今天,而是自己的明天。
所以,Anthropic这一步要怎么看?
对它自己,是在多供应商牌桌上多攥的一张长期筹码,换来的是议价权和效率。
挖来Clive Chan,说明它在认真搭建能力。但项目仍在早期, 从定义需求到流片、量产、集群部署,中间还隔着芯片行业最残酷的鸿沟。
上一个时代,芯片公司决定了计算的形态,软件公司在上面生长。
AI时代,做模型的公司开始反过来定义芯片。算力金字塔的权力结构,正在被从顶端向下改写。
三星能否真的接下这单,Anthropic会不会把这颗芯片推到量产,现在都没有答案。
唯一确定的是,在英伟达74%之外的那26%芯片战场上,Anthropic带着470亿美元的年化收入和9650亿美元的估值入场了。
当「智能廉价到无需计量」,超级智能才会走出巨头机房,成为每个人都用得起的日用品。
参考资料:
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
本文来自微信公众号“新智元”,作者:ASI启示录
