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Anthropic自研AI芯片：挖来谷歌TPU创始人，豪赌“去英伟达”
在冲刺2万亿美元估值IPO的关键阶段，Anthropic正在加速推进AI芯片自研战略。
当地时间周五，Claude开发商Anthropic宣布聘请谷歌定制芯片业务创始人Amir Salek，负责组建AI定制芯片设计团队。
与此同时，Anthropic还在扩大与谷歌、博通等公司的合作，并与英国AI芯片初创公司Fractile签署约2.5亿美元的首批芯片采购协议。
一系列动作表明：
Anthropic正在从“买算力”走向“自研+采购”双轨布局，降低对英伟达等单一芯片供应商的依赖。
挖来谷歌TPU核心人物
Amir Salek是Anthropic此次自研芯片战略的关键人物。
Salek曾在英伟达工作8年，参与GPU和Tegra芯片研发。2013年加入谷歌后，他从零开始创建谷歌定制芯片业务，并主导了前七代TPU的研发。
谷歌TPU如今已经成为其AI基础设施的重要组成部分。
2022年离开谷歌后，Salek进入Cerberus Capital Management，负责半导体和领域投资。
加入Anthropic后，Salek将负责组建和领导AI定制芯片设计团队。
这意味着Anthropic正式开始补齐AI芯片自研能力。
Anthropic不只想“造芯”，还在疯狂买算力
在自研芯片真正落地之前，Anthropic仍需要大量依赖外部算力。
目前，公司已经与英国芯片初创公司Fractile达成约2.5亿美元的首批采购协议。
同时，Anthropic正在扩大与谷歌、博通的合作，计划锁定2027年约3.5GW的下一代谷歌TPU容量。
此外，Anthropic还计划与三星合作设计定制硬件，进一步提升AI模型运行效率。
也就是说，Anthropic的路线并不是简单的“去英伟达”，而是：
自研芯片 + 谷歌TPU + 第三方AI芯片 + 云计算资源。
通过多元化算力供应，降低对任何一家芯片厂商的依赖。
为什么要自研AI芯片？
核心原因只有一个：
降低AI推理成本。
随着Claude等大模型用户规模快速增长，AI推理产生的算力需求越来越大。
通用GPU虽然性能强大，但成本和能耗也非常高。
如果Anthropic能够根据自身模型架构定制芯片，就可以针对AI推理任务进行软硬件协同优化，从而降低单位Token的计算成本。
目前，OpenAI、谷歌、Meta等AI巨头也都在推进自研AI芯片。
这意味着，AI产业的竞争正在从模型竞争进一步延伸到芯片、数据中心和算力基础设施竞争。
数百亿美元算力投入，支撑2万亿美元估值
Anthropic近年来正在大规模建设自己的算力网络，合作对象涵盖云厂商、芯片公司以及数据中心运营商。
市场估算显示，Anthropic相当一部分算力长期依赖谷歌云TPU。
因此，在自身模型需求持续增长的情况下，Anthropic必须不断寻找新的算力来源。
这也是其同时推进自研芯片、采购TPU和扩建数据中心的原因。
2万亿美元IPO背后的算力账本
Anthropic的芯片和算力投入，也与其快速增长的收入直接相关。
截至7月底，公司年化营收已经突破650亿美元，二季度收入超过115亿美元，同比增长超过14倍。
与此同时，公司AI推理基础设施毛利率已经从38%提升至70%以上，调整后营业利润首次实现转正。
对于一家准备冲刺2万亿美元甚至更高估值IPO的AI公司而言，算力已经不只是技术问题，更是商业模式的核心。
谁掌握芯片和算力，谁就更有机会掌握AI成本。
Anthropic此次挖来谷歌TPU核心人物，背后真正的战略目标，或许正是通过自研芯片+多元算力采购，降低对英伟达的依赖，同时掌握未来AI推理时代的成本主动权。
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