Anthropic muốn AI của mình không còn chỉ hoạt động hoàn toàn trên đám mây. Vào ngày 27 tháng 8, công ty đã giới thiệu Tiêu chuẩn Phần cứng Mô hình, một thông số kỹ thuật phần mềm được thiết kế để kết nối các tác nhân AI trực tiếp với phần cứng vật lý, giúp các mô hình như Claude có khả năng phát hiện, giao tiếp và kiểm soát các thiết bị thực tế.
Các trường hợp sử dụng mục tiêu là tức thời và cụ thể: tay máy trong sản xuất tiên tiến, thiết bị phòng thí nghiệm trong nghiên cứu khoa học và phần cứng chính xác trước đây cần hàng tuần để phát triển phần mềm tùy chỉnh chỉ để kết nối với mô hình AI.
Điều thực sự mà tiêu chuẩn này làm
Địa chỉ tiêu chuẩn bằng cách cung cấp giao diện trình điều khiển chung, các thẻ thiết bị ngôn ngữ tự nhiên và khả năng tương thích tích hợp với Giao thức Bối cảnh Mô hình hiện có của Anthropic. Phần cuối cùng này quan trọng vì MCP đã xử lý cách các mô hình AI giao tiếp với các công cụ phần mềm và nguồn dữ liệu, do đó MHS mở rộng cùng logic đó vào thế giới vật lý.
Quan trọng nhất, tiêu chuẩn này không phụ thuộc vào mô hình. Anthropic đã phát triển nó để hoạt động với các mô hình AI ngoài Claude.
Các con số hiệu suất ban đầu khó mà bỏ qua. QuEra, một trong những đối tác thử nghiệm sớm, đã đạt tỷ lệ thành công 99,3% trong các nhiệm vụ tái kết nối laser bằng AI tích hợp MHS. Mốc chuẩn trước đó, sử dụng các script tùy chỉnh, chỉ ở mức 58%. Thời gian tích hợp cũng thay đổi đáng kể. Các nhiệm vụ phần cứng trước đây đòi hỏi hàng tuần công việc kỹ thuật giờ đây được báo cáo là chỉ mất vài giờ.
Đối tác, an toàn và những gì sẽ đến tiếp theo
Anthropic không phát hành MHS cho công chúng ngay lập tức. Công ty đang thực hiện các đánh giá an toàn với một nhóm đối tác được chọn, bao gồm HHMI Janelia, Genentech và Đại học Carnegie Mellon.
An toàn được tích hợp ngay trong tiêu chuẩn, không được thêm vào sau này. MHS được thiết kế để nhúng trực tiếp các ràng buộc vận hành, như giới hạn tốc độ và giới hạn góc cho các hệ thống robot, để một tác nhân AI không thể đơn giản ra lệnh cho thiết bị hoạt động ngoài các thông số an toàn.
Thông báo này liên kết với một mô hình rộng hơn của Anthropic khi đưa Claude vào các vai trò vận hành vượt quá việc tạo văn bản. Giai đoạn hai của Dự án Fetch của công ty, tập trung vào lập trình robot hỗ trợ AI, đã cho ra kết quả cho thấy Claude Opus 4.7 hoàn thành các nhiệm vụ lập trình nhanh gấp khoảng 20 lần so với các đội ngũ con người. MHS là lớp hạ tầng giúp những lợi thế hiệu suất này có thể tái tạo được trên các môi trường phần cứng khác nhau.