Anthropic證實自研晶片團隊，工程師年薪高達48.5萬美元

Anthropic正在為Claude設計客製化AI晶片，加入OpenAI的硬體競賽，此舉可能重塑AI加速器市場。

Anthropic證實正在組建內部晶片團隊，為Claude設計客製化晶片，這是該公司首次公開承認其計畫，此舉可能降低其對Nvidia和AMD加速器的依賴。

Anthropic發言人表示：「我們正在組建內部晶片團隊，為Claude設計客製化晶片，透過硬體與模型的協同設計，使Claude能以客戶所需的規模更快、更高效地運行。」

該公司將採取「多晶片策略」，AWS、Google、Nvidia和AMD的硬體仍將是其擴大規模的核心。一則「客製化晶片團隊」的招聘啟事尋求半導體設計與驗證領域的工程師，年薪開價32萬至48.5萬美元。候選人必須證明對半導體設計的定案與量產出貨有「直接個人貢獻」。

此舉緊隨OpenAI於6月推出與博通（Broadcom）合作開發的專用晶片Jalapeño之後，顯示領先的AI實驗室正尋求掌控自身的硬體供應鏈。對於主導AI加速器市場的Nvidia而言，轉向內部自研晶片的趨勢可能對其長期資料中心營收構成壓力。

這則招聘啟事讓人得以窺見Anthropic的雄心抱負。啟事中寫道：「這個職位適合那些有過晶片量產經驗、能務實看待時程安排，並且在沒有龐大組織支援的情況下仍能做出重大決策的人。」32萬至48.5萬美元的年薪區間使這些職位位居半導體工程市場頂端，與Apple和Google客製化晶片團隊的高階職位相當。

路透社先前報導Anthropic正在探索自行設計晶片的可能性，而The Information上個月報導該公司曾與三星電子（Samsung Electronics）接洽，洽談作為潛在製造合作夥伴。三星的晶圓代工業務在先進製程節點上落後於台積電（TSMC），若能爭取到頂尖AI客戶，將有助於其角逐先進製程訂單。

此次自研晶片布局正值Anthropic應對Claude需求激增之際。由於算力限制，該公司已對模型實施使用上限，而內部晶片計畫的目的在於提升推論效率——即每次查詢的服務成本——分析師日益將此視為AI經濟中的決定性指標。

自研晶片威脅Nvidia的AI加速器主導地位

Anthropic是最新一家跨足晶片設計的AI實驗室。OpenAI與博通合作開發的Jalapeño是首家大型AI公司推出的專用半導體。Google長期以來自行設計TPU供內部使用，而Amazon的Trainium晶片則為AWS的AI基礎設施提供部分運算能力。

垂直整合的趨勢對更廣泛的半導體供應鏈具有深遠影響。儘管Nvidia和AMD仍是AI加速器的主要供應商，但AI實驗室的自研晶片長期來看可能會侵蝕其可及市場規模。博通作為OpenAI Jalapeño的合作夥伴，隨著更多AI公司尋求客製化ASIC設計，有望從中受益。台積電與三星晶圓代工將爭奪製造合約。

推論的經濟效益——而非訓練——將決定勝負。正如分析師所指出的，長期而言，每次查詢的服務成本比建構模型的成本更為重要。針對特定模型架構調校的自研晶片可大幅降低推論成本，這正是Anthropic和OpenAI儘管面臨龐大工程開支仍投入晶片設計的原因。

多晶片策略意味著Nvidia、AMD、AWS和Google的硬體在可預見的未來仍將是Anthropic算力策略的核心。但方向已然明確：AI實驗室希望擁有自己的晶片。對投資人而言，關鍵問題在於Anthropic和OpenAI的自研晶片能否在每瓦效能上匹敵Nvidia最新加速器，以及它們能多快實現規模化。

本文僅供參考，不構成投資建議。