«Вогонь» компаній з великих мовних моделей штучного інтелекту поширюється на чіпи.
Кілька днів тому OpenAI оголосила про свій перший власний інференсний чіп «Мексиканський перець», який обігнав NVIDIA, а в той же час з’явилася інформація про чіп Anthropic «Амбіція»…
За ексклюзивним повідомленням Reuters, раніше Anthropic обговорювала можливість придбання стартапу з AI-чіпами MatX за ціну близько 7 млрд доларів США, щоб прискорити розробку власних чіпів.
Бачачи цю новину, користувачі в соціальних мережах також висловили здивування: спочатку була OpenAI, потім Anthropic — «зараз великі моделі починають займатися чіпами».
Проте, на жаль, ця угоду не була продовжена. За інформацією осіб, знайомих із ситуацією, поточні обговорення між сторонами змістилися з придбання на потенційну співпрацю.
Щодо конкретних причин припинення переговорів щодо поглинання, Reuters не розкриває, але варто звернути увагу на серйозність, з якою Anthropic підійшла до цієї угоди: щоб знайти швидший і дешевший обчислювальний потенціал для Claude, ця компанія-розробник моделей вже почала глибоко погружатися від рівня моделей до рівня чіпів.
Але хто ж ця чіпова компанія, яку Anthropic купила за високу ціну?
За даними, MatX була заснована в 2023 році, а її співзасновники Reiner Pope і Mike Gunter походять із Google. Reiner Pope брав участь у розробці програмного забезпечення Google TPU та інфраструктури для великих моделей, а Mike Gunter довгий час працював над проектуванням апаратного забезпечення TPU.
У лютому цього року MatX завершила раунд фінансування серії B на 5 мільярдів доларів США, інвесторами якого стали Jane Street, Situational Awareness тощо.
Варто зазначити, що MatX спеціалізується на розробці чіпів для великих мовних моделей, основною метою яких є «навчання».
І це, можливо, є однією з ключових причин, чому Anthropic вирішило звернутися до них. За інформацією Reuters з посиланням на осіб, знайомих із ситуацією, переговори з MatX свідчать про те, що Anthropic може планувати розробку власного «навчального чіпа», хоча в майбутньому вона також може запустити чіпи для висновків.
Це цікаво протиставляється останньому публічному шляху OpenAI: їхній перший власний чіп «Jalapeño» зараз зосереджений на висновку — як ефективно запустити модель після її навчання з меншою затримкою, більшою пропускною здатністю та кращою енергоефективністю. Інтерес Anthropic, навпаки, одночасно охоплює і навчання.
Насправді, для Anthropic не дивно, що вона почала реалізовувати стратегію «тренувальних чіпів».
Зараз, із зростанням розмірів моделей, навчання моделей все більше набуває характеру суперпроекту. Від попереднього навчання, через пост-навчання до підсиленого навчання, кожна ітерація моделі вимагає використання величезних кластерів чіпів. Навіть підвищення ефективності навчання на кілька відсотків при масштабі в десятки тисяч або сотні тисяч прискорювачів може призвести до значної різниці в витратах.
Якщо чіпи, архітектури моделей та системи навчання будуть спроектовані разом з самого початку, ця перевага може подальше збільшитися.
Ось чому Google ще кілька років тому розпочав розробку TPU, Amazon має Trainium, а OpenAI зараз також випустив Jalapeño… Чіпи поступово стають частиною здатностей моделей.
MatX — не єдина чіпова компанія, з якою спілкується Anthropic
Насправді, Anthropic не просто співпрацювала з MatX, а серйозно розробляє чіпи.
За повідомленням Reuters, протягом останніх кількох тижнів Anthropic провела зустрічі з кількома стартапами у сфері AI-чіпів, однак ще не вирішила, яку саме компанію придбати, ні яку технологічну дорогу вибрати для розробки власних чіпів. Однією з ключових цілей цих контактів є систематичне ознайомлення інженерів і керівництва Anthropic з різними архітектурами AI-чіпів, що присутні на ринку.
Тим часом Anthropic також активно наймає фахівців у галузі чіпів.
Кілька днів тому Bloomberg повідомив, що Anthropic формує внутрішню команду чіпів і залучає колишнього керівника ядра TPU в Google Аміра Салека до відділу обчислень для просування плану розробки власних чіпів.
Амір Салек — ветеран індустрії чіпів. У 2013 році приєднався до Google, де брав участь у створенні та керуванні її бізнесом зі спеціалізованими чіпами, довгий час керував проектом TPU до свого звільнення у 2022 році. За цей час він сприяв розробці та випуску перших сім поколінь продуктів TPU в Google та взяв участь у створенні здатності Google до розробки спеціалізованих чіпів для центрів обробки даних.
До приєднання до Google Salek працював у Nvidia приблизно вісім років на посаді старшого директора з інженерії та заснував та керував відділом проектування систем на кристалі (SoC) у Nvidia, набувши тривалого досвіду в галузі чіпів, включаючи GPU та мобільні процесори.
Після того як у 2022 році залишив Google, Салек перейшов у сферу інвестицій, приєднавшись до приватної еквіті-фірми Cerberus Capital Management як старший директор та став партнером її інвестиційної платформи у галузі глибоких технологій Tracker Ventures, зосереджуючись на напівпровідниках, ШІ та крайових обчисленнях.
Зараз він знову повертається до розробки чіпів, приєднуючись до обчислювального команди Anthropic. За даними, він буде звітувати керівнику обчислень компанії Джеймсу Бредбері.
Раніше цього року, у червні, Anthropic найняла колишнього інженера чіпів OpenAI Клайва Чана, який брав участь у проекті саморозроблених чіпів OpenAI.
Якщо поєднати ці дії разом, то стратегія Anthropic у сфері чіпів стане дуже чіткою: приваблення фахівців з чіпів, створення внутрішньої команди, дослідження різних архітектур, взаємодія зі стартапами у сфері чіпів і навіть прямий розгляд поглинань на суму в десятки мільярдів доларів…
Звичайно, Anthropic не планує повністю перейти на власні чіпи; згідно з Reuters, вона зберігає стратегію використання кількох чіпів і продовжує співпрацю з постачальниками чіпів та хмарних обчислень, такими як Nvidia та Google.
Оскільки проектування чіпів — це саме по собі дуже витратний і тривалий процес, навіть при наявності достатньо коштів це не є легкою справою. Варто зазначити, що розробка справді працездатного передового чіпа може зайняти рік або навіть більше, а вартість проектування однієї серії чіпів може сягати сотень мільйонів доларів США.
Тому такі об’єкти для придбання, як MatX, дуже привабливі для Anthropic, оскільки пряме придбання зрілої стартап-компанії з розробки штучного інтелекту чіпів може швидко надати досвід внутрішнього проектування чіпів і, можливо, знизити витрати у довгостроковій перспективі.
А як ти це бачиш? Як ти ставишся до цієї дії Anthropic?
Посилання для довідки:
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
Цей матеріал зі сторінки WeChat «Machine Heart» (ID: almosthuman2014), автор: той, хто стежить за ШІ