Anthropic подтвердила 5 августа 2026 года, что формирует собственную команду по разработке специализированного силиконового оборудования, задачей которой является создание чипов для ИИ, специально адаптированных под требования моделей Claude.
Этот шаг повторяет то, что уже начали делать OpenAI и Meta: рассматривать проектирование чипов как конкурентное оружие, а не просто как решение о закупках.
Что на самом деле создает Anthropic
Цель — совместный дизайн, то есть инженеры Anthropic одновременно разрабатывают архитектуру чипа и программное обеспечение, которое на нем работает. Такая тесная интеграция позволяет компаниям добиться наиболее значимых при масштабировании улучшений производительности: более быстрых процессов обучения, более дешевого вывода и меньшей задержки при ответах Claude на запросы.
Anthropic уже начала набирать инженеров с экспертизой в области аппаратного и программного обеспечения, а диапазоны зарплат, указанные для этих должностей, составляют от 320 000 до 485 000 долларов.
Компания также привлекает опытных лидеров для обеспечения успеха этого проекта. Нанимая ветерана из чиповой организации Google, Anthropic приобретает доверие. Команда Google по разработке чипов создала Тензорный процессор (TPU), который стал одним из ключевых элементов инфраструктуры ИИ за последнее десятилетие.
Существующие партнерства Anthropic остаются в силе. Компания по-прежнему использует Google Cloud TPUs, Trainium от Amazon, а также оборудование от Nvidia и AMD для своих вычислительных потребностей. В октябре 2025 года Anthropic расширила использование Google Cloud TPUs по соглашению, предполагающему до одного миллиона TPUs.
Почему каждая крупная лаборатория ИИ это делает
Сообщается, что OpenAI вела собственные разработки чипов, а Meta значительно инвестировала в специализированную силликоновую технологию для своих задач ИИ. Присоединение Anthropic к этой тенденции — не удивление, а признание того, что план действий для передовых лабораторий ИИ теперь включает аппаратное обеспечение как приоритет первого уровня.
Графические процессоры Nvidia остаются доминирующим стандартом для обучения ИИ, но это универсальные чипы, оптимизированные для широкого спектра задач. Чип, разработанный специально для архитектуры Claude, теоретически может обеспечить лучшую производительность на ватт и на доллар для конкретных сценариев использования Anthropic.
Что это означает для конкурентной среды
Для облачных партнеров Anthropic картина более сложная. Google и Amazon сделали значительные ставки на Anthropic через инвестиции и соглашения о вычислительных ресурсах. Более независимая от оборудования Anthropic в конечном итоге снижает кредитное плечо этих партнеров, даже если краткосрочные отношения остаются неизменными.