人工智慧模型競爭持續推升資料中心與加速器需求，AI 新創 Anthropic 正逐步加大對半導體與運算基礎設施的投入。公司於週五宣布，延攬 Alphabet 旗下 Google 客製化晶片計畫核心人物之一 Amir Salek 加入運算團隊，外界因此解讀，Anthropic 正為推進Anthropic 自研 AI 晶片計畫建立人才與技術基礎。
不過，截至目前，Anthropic 尚未公開自研晶片的具體架構、製程、產品名稱、量產時程或效能數據。現有資訊主要顯示，公司正在組建相關團隊，同時透過多家供應商與資料中心合作夥伴，確保自有晶片正式推出前的算力供應。
延攬 Google TPU 核心人物
Amir Salek 在 2022 年離開 Google 前，曾負責 Google TPU 業務，並主導交付前七代 TPU 晶片的開發。加入 Anthropic 後，他將向 James Bradbury 匯報。
Salek 的經歷也涵蓋其他半導體與投資機構。他曾在 Cerberus Capital Management 擔任高級常務董事，該公司由美國國防部副部長 Stephen Feinberg 共同創立；此外，他也曾任職於 Nvidia，具備 GPU 與 Tegra 晶片設計經驗。這些經歷使他同時熟悉 AI 加速器、消費性晶片與企業資本運作。
Anthropic 仍高度依賴外部晶片供應
目前 Anthropic 主要向 Nvidia、Google 及 Amazon 採購運算晶片與相關服務。來源資料指出，Anthropic 過去在晶片與融資方面，也與 Google 及 AMD 存在高度依存關係；其中 Google 曾提供高達 350 億美元的晶片融資。
在 AI 服務規模持續擴張的情況下，自研客製化晶片可能帶來幾項潛在效益，包括降低對單一供應商的依賴、改善晶片取得的可預測性，以及針對 Anthropic 的模型訓練與推論工作負載進行最佳化。不過，自行設計晶片也涉及架構開發、軟體堆疊、封裝、量產與供應鏈管理等長期挑戰，短期內不代表能立即取代現有外部加速器。
同步招募工程人才並尋找算力合作
Anthropic 已開始招募晶片相關工程人員，部分工程職位年薪最高達 48.5 萬美元。這項招募行動顯示，公司不只是在高階管理層補進晶片人才，也可能正逐步建立涵蓋設計與開發的工程團隊。
在自研晶片尚未落地前，Anthropic 也透過合作方式補足短期及中期算力需求：
- 與英國晶片新創 Fractile 簽署協議，首批訂購金額約 2.5 億美元的晶片，並有意在未來擴大合約規模。
- 與 Riot Platforms 及 Volta Infra 簽署運算量能協定，以取得資料中心與相關算力支援。
這些合作可協助 Anthropic 在自研晶片上市前維持模型訓練與服務部署所需的運算資源，但合作內容、部署規模與實際上線時間仍須以公司後續公告為準。
AI 業者競相推動客製化晶片
Anthropic 的動作也反映 AI 產業逐漸從單純採購通用 GPU，轉向探索客製化加速器的趨勢。來源指出，主要競爭對手、ChatGPT 開發商 OpenAI 同樣推動自研晶片計畫，並與 Broadcom 及 Celestica 合作推出名為「Jalapeno」的客製化晶片，預計於 2026 年底開始投入使用。
若 OpenAI 與 Anthropic 的相關計畫持續推進，AI 晶片競爭可能不再只集中於 Nvidia、Google 與 AMD 等傳統供應商，也將延伸至模型業者自身的晶片架構、軟體工具鏈及資料中心整合能力。
潛在資金支援仍待確認
資金也是 Anthropic 推動晶片計畫的重要因素。最新消息指出，Broadcom 傳出正與金融機構進行談判，計畫籌集 700 億至 800 億美元，用於支援企業 AI 晶片建置計畫，Anthropic 被列為可能的主要受惠者之一。
目前上述融資仍屬傳聞與談判階段，金額、交易結構及 Anthropic 實際取得的資源尚未獲得完整確認。因此，Anthropic 能否以該資金加速晶片設計、驗證與量產，仍有待後續公開資訊。
Anthropic 自研 AI 晶片的後續觀察重點
| 觀察面向 | 目前資訊 | 尚待確認事項 |
|---|---|---|
| 人才 | 延攬 Amir Salek，並招募晶片工程人員 | 完整研發團隊規模與職能分工 |
| 供應 | 持續依賴 Nvidia、Google 及 Amazon，並與 Fractile 合作 | 自研晶片何時能承擔實際工作負載 |
| 資金 | 市場傳出 Broadcom 可能籌集 700 億至 800 億美元支援 AI 晶片計畫 | 融資是否完成，以及 Anthropic 的實際受益程度 |
| 競爭 | OpenAI 也在推動名為「Jalapeno」的客製化晶片 | 不同業者的產品效能、成本與軟體生態差異 |
整體而言，Anthropic 已透過延攬 Google TPU 人才、招募工程師、擴大外部算力合作及尋求資金支援，逐步搭建自有 AI 晶片計畫的條件。然而，真正能否降低對外部晶片供應商的依賴，仍取決於產品設計、軟體相容性、量產能力與資料中心部署進度。
Reference Link : finance.technews.tw
