AI大モデル企業の「火種」は、チップまで広がっている。
数日前、OpenAI は自社開発の推論チップ「マイルドペッパー」が NVIDIA を上回ったと発表したばかりだが、その一方で、Anthropic のチップ「野心」も姿を現した……
ロイターの独占報道によると、Anthropicは、内部のチップ開発を加速するために、AIチップスタートアップのMatXを約70億ドルで買収することを以前に検討していた。
このニュースを見て、ネットユーザーたちは次々と感想を述べ、「前はOpenAI、次はAnthropic、今や大規模モデルまで半導体分野に進出している。」
しかし残念ながら、最終的にこの取引は進展しませんでした。関係者によると、両者は現在、買収から潜在的な協力へと議論の方向を転換しています。
收购交渉が終了した具体的な理由については、ロイターは明らかにしていないが、Anthropic がこの取引に示した真剣さは注目に値する。同社は、Claude により速く、より安価な計算リソースを提供するため、モデル層からチップ層まで深く踏み込んでいる。
では、Anthropicが高額で買収したこの半導体企業とは一体何者なのか？
資料によると、MatXは2023年に設立され、共同創設者のReiner PopeとMike Gunterは両方ともGoogle出身です。Reiner PopeはGoogle TPUソフトウェアおよび大規模モデルインフラストラクチャの開発に携わっており、Mike GunterはTPUハードウェア設計に長年従事してきました。
今年2月、MatXはJane StreetやSituational Awarenessなどから5億ドルのBラウンド資金調達を完了しました。
注目すべきは、MatXが大規模言語モデル向けにチップを設計し、主に「トレーニング」プロセスに焦点を当てていることです。
これは、Anthropic が MatX と接触した重要な理由の一つである可能性がある。ロイターは情報筋を引用し、MatX との交渉は Anthropic が独自の「トレーニングチップ」を開発する意図があることを示唆していると伝えている。もちろん、今後は推論用チップも同時に発表する可能性がある。
この点は、OpenAIが最近公表した戦略と興味深い対照をなしている：OpenAIの自社開発チップ「Jalapeño」は、モデルのトレーニング完了後、より低いレイテンシー、より高いスループット、そしてより優れたエネルギー効率でモデルを実際に運用することに焦点を当てているのに対し、Anthropicが示した関心はトレーニング側にも深く及んでいる。
実際、Anthropicが「トレーニングチップ」戦略に着手したのは驚くべきことではない。
現在、モデルの規模がますます大きくなるにつれて、モデルの訓練はますます超大型プロジェクトに近づいています。予備訓練、後続訓練から強化学習に至るまで、モデルの1回のイテレーションの背後には、膨大なチップクラスタの動員が必要です。訓練効率がわずか数パーセントでも向上すれば、数万乃至数十万のアクセラレータ規模において、最終的には顕著なコスト差につながります。
チップ、モデルアーキテクチャ、トレーニングシステムを初期段階から協調して設計すれば、この利点はさらに拡大される可能性があります。
これが、Googleが何年も前にTPUの開発を開始し、AmazonがTrainiumを有し、OpenAIが今やJalapeño……というチップを追いかける理由です。チップは、モデルの能力の一部になりつつあります。
MatXは、Anthropicが接触した唯一のチップ企業ではない。
実際、AnthropicはMatXというチップ企業だけではなく、本格的にチップ設計に取り組んでいます。
ロイターの報道によると、最近数週間でAnthropicは複数のAIチップスタートアップと面談してきたが、現在のところどの企業を最終的に買収するかは決定しておらず、自社開発チップにどの技術路線を採用するかも完全には決定していない。これらの接触の重要な目的の一つは、Anthropicのエンジニアと経営陣が、現在の市場におけるさまざまなAIチップアーキテクチャを体系的に理解することである。
一方で、Anthropicは半導体分野の人材を急激に採用しています。
数日前、ブルームバーグは、Anthropic が内部チップチームを構築し、元グーグル TPU コア責任者のアミール・サレクを計算部門に招聘して、自社開発チップ計画を推進していると報じた。
アミール・サレクは半導体業界のベテランである。2013年にGoogleに加入し、同社のカスタムチップ事業の創設と指導に従事し、2022年退職までTPUプロジェクトを長年担当した。この期間中、彼はGoogleの初代から7代目までのTPU製品の開発と提供を推進し、Googleのデータセンター向けカスタムチップ能力の構築にも貢献した。
Googleに参加する前、SalekはNvidiaで約8年間、シニアエンジニアリングディレクターを務め、Nvidiaのシステムオンチップ（SoC）設計部門を設立・指導し、GPUやモバイルプロセッサなどのチップ分野で長年の経験を積んできました。
2022年にGoogleを退職後、Salekは投資分野に移り、プライベートエクイティ企業Cerberus Capital Managementに参画し、シニアディレクタージェネラルを務めると同時に、同社のディープテクノロジー投資プラットフォームTracker Venturesのパートナーとしても活動し、半導体、AI、エッジコンピューティングなどの分野に注力している。
現在、チップ開発の第一線に戻り、Anthropicの計算チームに参加します。彼は同社の計算責任者であるジェームズ・ブラッドベリーに報告する予定です。
今年の6月には、Anthropicは元OpenAIのチップエンジニアであるClive Chanを採用し、彼はOpenAIの自社開発チッププロジェクトに参加していました。
これらの操作をつなげて総合的に見ると、Anthropicのチップ戦略は非常に明確になります：チップ人材を確保し、内部チームを構築し、異なるアーキテクチャを研究し、チップスタートアップと連携し、さらには数十億ドル規模の買収を直接検討する……
もちろん、Anthropicは自社開発チップへの完全な移行を計画していない。ロイターによると、同社はNvidiaやGoogleなどのチップおよびクラウドコンピューティングベンダーとの協力を継続し、複数のチップ戦略を維持する予定である。
チップ設計自体が高額で時間のかかる大規模なプロジェクトであるため、資金に余裕があっても簡単ではありません。実用可能な先進的なチップの場合、設計から実用化までに1年、あるいはそれ以上の時間がかかることがあり、1世代のチップ設計コストは数億ドルに達することもあります。
したがって、MatXのような企業を買収することは、Anthropicにとって非常に魅力的です。成熟したAIチップスタートアップを直接買収することで、内部チップ設計の経験を迅速に獲得でき、長期的にはコスト削減にもつながる可能性があります。
では、あなたはAnthropicのこの操作をどのように考えますか？
参考リンク：
https://www.reuters.com/business/finance/anthropic-planned-then-abandoned-7-billion-purchase-matx-sources-say-2026-08-27/
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-08-21/anthropic-taps-google-chip-veteran-as-part-of-push-into-hardware
本文は微信公众号「機械の心」（ID：almosthuman2014）より、著者：AIに注目する