Gusto ng Anthropic na tumigil ang kanilang AI sa pag-iisa sa cloud. Noong Agosto 27, ipinakilala ng kumpanya ang Model Hardware Standard, isang software specification na disenyo upang magkonekta nang direkta ang AI agents sa pisikal na hardware, nagbibigay sa mga modelo tulad ng Claude ng kakayahang makahanap, mag-interface, at kontrolin ang mga totoong device.
Ang mga target na paggamit ay agad at konkretong: mga robotic arm sa advanced na paggawa, mga lab instrumento sa agham na pananaliksik, at precision hardware na dati ay nangangailangan ng mga linggo ng custom software na trabaho para lang makakonekta sa isang AI model.
Ano ang tunay na ginagawa ng istandard
Ang standard ay naglalayong lutasin ito sa pamamagitan ng pagbibigay ng karaniwang driver interface, mga tag na device sa natural na wika, at built-in na compatibility sa umiiral na Model Context Protocol ni Anthropic. Mahalaga ang huling bahaging ito dahil ang MCP ay nangangasiwa na kung paano nagkukomunikasyon ang mga AI model sa mga software tool at pinagkukunan ng data, kaya ang MHS ay ipinapalawig ang parehong lohika sa pisikal na mundo.
Mahalaga, ang istandard ay model-agnostic. Binuo ng Anthropic ito upang magtrabaho sa mga AI model na higit pa sa Claude.
Ang mga numero ng maagang pagganap ay mahirap ikalimutan. Ang QuEra, isa sa mga maagang kasamahan sa pagsubok, ay nakamit ang 99.3% na rate ng tagumpay sa mga gawain sa laser relock gamit ang MHS-integrated AI. Ang nakaraang benchmark, gamit ang mga custom script, ay nasa 58%. Ang mga timeline ng integrasyon ay nagbago nang parehong malaki. Ang mga hardware task na dati ay nangangailangan ng ilang linggo ng inhinyeriyang gawain ay ngayon ay sinasabing nagsasagawa sa loob ng ilang oras.
Mga kasosyo, kaligtasan, at ano ang susunod
Hindi inilalabas ni Anthropic ang MHS sa publiko agad. Ang kumpanya ay nagpapatakbo ng mga pagtataya ng kaligtasan sa isang piling grupo ng mga kasosyo, isang listahan na naglalaman ng HHMI Janelia, Genentech, at Carnegie Mellon University.
Ang kaligtasan ay nakabatay sa sariling istandard, hindi idinagdag pagkatapos. Ang MHS ay disenyo upang i-embed ang mga operasyonal na limitasyon nang direkta, tulad ng mga limitasyon sa bilis at anggulo para sa mga robotikong sistema, upang hindi makapagbigay ng utos ang isang AI agent na pana-pana ang isang device sa labas ng mga ligtas na parameter.
Konektado ang paunang ito sa mas malawak na pattern ng Anthropic na ipinapakilala si Claude sa mga operasyonal na papel na hihigit sa pagbuo ng teksto. Ang Project Fetch Phase Two ng kumpanya, na nakatuon sa AI-assisted robotics programming, ay nagbigay ng mga resulta na ipinakita na natapos ni Claude Opus 4.7 ang mga programming task nang halos 20 beses mas mabilis kaysa sa mga tao. Ang MHS ay ang infrastructure layer na ginagawang maaari ulitin ang mga ganitong pagtaas sa performance sa iba’t ibang hardware environments.

