Anthropic разрабатывает собственные чипы для ускорения ИИ-моделей Claude

Американская технологическая компания Anthropic приступила к формированию инженерной команды для создания специализированных микросхем, предназначенных для обучения и работы нейросетей. Разработка собственных ИИ-чипов призвана оптимизировать производительность языковых моделей семейства Claude и усилить технологическую независимость стартапа в условиях растущего дефицита вычислительных мощностей.

Стратегия диверсификации и снижение зависимости от поставщиков

Основной задачей новой инициативы является сокращение операционных расходов и зависимости от доминирующих игроков рынка, в частности корпорации Nvidia. Согласно официальному заявлению представителя Anthropic, компания планирует реализовать «многочиповую стратегию», которая позволит гибко комбинировать внутренние разработки с существующими решениями.

  • Увеличение скорости инференса (вывода данных) моделей Claude;
  • Оптимизация энергопотребления центров обработки данных;
  • Снижение себестоимости обучения крупномасштабных нейросетей;
  • Минимизация рисков, связанных с цепочками поставок полупроводников.

Интеграция с существующей инфраструктурой

Несмотря на запуск собственного производства, Anthropic не планирует полного отказа от стороннего оборудования. В компании подчеркивают, что вычислительные ресурсы AWS, Google, Nvidia и AMD останутся важной частью инфраструктуры. Ранее Anthropic уже получила многомиллиардные инвестиции от Amazon и Google, что обеспечивает ей доступ к облачным мощностям и специализированным ускорителям, таким как Google TPU и AWS Trainium.

Компания ищет талантливых инженеров для проектирования специализированных интегральных схем (ASIC), которые будут адаптированы под архитектурные особенности наших алгоритмов.

Подобный шаг ставит Anthropic в один ряд с такими гигантами, как OpenAI и Microsoft, которые также ведут разработки в области проприетарного «железа». Создание кастомных чипов в 2026 году становится необходимым условием для поддержания конкурентоспособности на рынке генеративного ИИ, где эффективность аппаратного обеспечения напрямую определяет возможности программных продуктов.

Материал соответствует редакционной политике Techimo Все публикации проходят проверку фактов и соответствуют стандартам независимой журналистики.
Подробнее

Techimo в Telegram

Самые свежие новости технологий, инсайды и обзоры гаджетов раньше, чем на сайте. Без спама.

Подписаться на канал