Anthropic xác nhận vào ngày 5 tháng 8 năm 2026 rằng họ đang thành lập một đội ngũ chuyên biệt trong nội bộ để thiết kế chip tùy chỉnh, chịu trách nhiệm thiết kế các chip AI được xây dựng đặc biệt nhằm đáp ứng nhu cầu của các mô hình Claude.
Động thái này phản ánh những gì OpenAI và Meta đã bắt đầu thực hiện: coi thiết kế chip như một vũ khí cạnh tranh, chứ không chỉ là một quyết định mua sắm.
Điều mà Anthropic thực sự đang xây dựng
Mục tiêu là đồng thiết kế, nghĩa là các kỹ sư của Anthropic sẽ cùng phát triển kiến trúc chip và phần mềm chạy trên nó một cách đồng thời. Sự tích hợp chặt chẽ này là cách các công ty khai thác tối đa lợi ích về hiệu năng quan trọng nhất ở quy mô lớn: thời gian huấn luyện nhanh hơn, chi phí suy luận thấp hơn và độ trễ thấp hơn khi Claude phản hồi truy vấn.
Anthropic đã bắt đầu tuyển dụng các kỹ sư có chuyên môn trong toàn bộ hệ thống phần cứng và phần mềm, với mức lương được đăng cho các vị trí này nằm trong khoảng từ 320.000 đến 485.000 đô la Mỹ.
Công ty cũng đang tuyển dụng đội ngũ lãnh đạo giàu kinh nghiệm để định hướng nỗ lực này. Việc tuyển dụng một chuyên gia kỳ cựu từ tổ chức chip của Google đã mang lại độ tin cậy cho Anthropic. Đội ngũ chip của Google đã phát triển Bộ xử lý Tensor, hay TPU, trở thành một trong những thành phần then chốt của hạ tầng AI trong thập kỷ qua.
Các đối tác hiện tại của Anthropic không có ý định chấm dứt. Công ty vẫn dựa vào Google Cloud TPUs, Amazon Trainium và phần cứng từ Nvidia và AMD để đáp ứng nhu cầu tính toán. Vào tháng 10 năm 2025, Anthropic đã mở rộng việc sử dụng Google Cloud TPUs thông qua một thỏa thuận nhắm đến lên đến một triệu TPU.
Tại sao mọi phòng thí nghiệm AI lớn đều đang làm điều này
OpenAI được cho là đã theo đuổi các nỗ lực phát triển chip riêng của mình, trong khi Meta đã đầu tư mạnh vào chip tùy chỉnh cho các công việc AI của họ. Việc Anthropic gia nhập xu hướng này ít gây bất ngờ và hơn hết là sự công nhận rằng chiến lược hiện nay cho các phòng thí nghiệm AI tiên tiến đã bao gồm phần cứng như một ưu tiên hàng đầu.
Các GPU của Nvidia vẫn là tiêu chuẩn thống trị cho việc huấn luyện AI, nhưng chúng là các chip đa năng được tối ưu hóa cho nhiều loại công việc khác nhau. Một chip được thiết kế đặc biệt cho kiến trúc của Claude về lý thuyết có thể mang lại hiệu suất cao hơn trên mỗi watt và mỗi đô la cho các trường hợp sử dụng cụ thể của Anthropic.
Điều này có nghĩa gì đối với cảnh quan cạnh tranh
Đối với các đối tác đám mây của Anthropic, tình hình phức tạp hơn. Google và Amazon đều đã đầu tư mạnh vào Anthropic thông qua các thỏa thuận đầu tư và tính toán. Một Anthropic ít phụ thuộc vào phần cứng hơn cuối cùng sẽ làm giảm đòn bẩy của những đối tác đó, ngay cả khi các mối quan hệ ngắn hạn vẫn được duy trì.