Anthropic 於 2026 年 8 月 5 日確認，正在組建一支專屬的內部定制晶片團隊，負責設計專為其 Claude 模型需求打造的 AI 晶片。
這一舉動與 OpenAI 和 Meta 已經開始的行動一致：將晶片設計視為競爭利器，而不僅僅是採購決策。
Anthropic 真正正在打造的東西
目標是共同設計，意味著 Anthropic 的工程師將同時塑造晶片架構及其上運行的軟體。這種緊密整合正是企業在規模化時實現最重要性能提升的方式：更快的訓練時間、更低的推論成本，以及 Claude 回應查詢時更低的延遲。
Anthropic 已經開始招聘具備硬體和軟體堆疊專業知識的工程師，這些職位的薪資範圍介於 $320,000 至 $485,000 之間。
公司還引入了經驗豐富的領導團隊來推動此項工作。聘請來自谷歌晶片部門的資深人士，為 Anthropic 增添了可信度。谷歌的晶片團隊開發了張量處理單元（TPU），這在過去十年中成為人工智慧基礎設施的關鍵組成部分。
Anthropic 現有的合作夥伴關係不會有任何改變。公司仍依賴 Google Cloud TPUs、Amazon 的 Trainium，以及 Nvidia 和 AMD 的硬體來滿足其運算需求。2025 年 10 月，Anthropic 透過一項旨在達成最多一百萬個 TPUs 的協議，擴大了其對 Google Cloud TPU 的使用。
為何每間主要的人工智慧實驗室都在這樣做
據報導，OpenAI 已積極推動自有晶片的開發，而 Meta 也對其 AI 工作負載的定制晶片進行了大量投資。Anthropic 加入這一趨勢，並非令人驚訝，而是承認前沿 AI 實驗室的現有策略已將硬體列為首要重點。
Nvidia 的 GPU 仍為 AI 訓練的主導標準，但它們是為多種工作負載優化的通用晶片。專為 Claude 架構設計的晶片，在理論上可為 Anthropic 的特定使用情境提供更佳的每瓦與每美元效能。
這對競爭格局意味著什麼
對於 Anthropic 的雲端合作夥伴而言，情況更為複雜。谷歌和亞馬遜均已通過投資和計算資源協議對 Anthropic 進行了重大投入。最終，一間更少依賴硬體的 Anthropic 會降低這些合作夥伴的槓桿，即使短期關係仍保持不變。