Anthropic объявила о создании внутренней команды по разработке чипов, которая займётся совместным проектированием собственных ASIC-процессоров для задач ИИ-инференса.
По данным Business Insider, компания начала нанимать инженеров для разработки чипов вместе с неназванным партнёром. Судя по описанию вакансии, работа идёт в быстром темпе, ведь потенциальным сотрудникам придётся укладываться в жёсткий график и довести дизайн чипа до финала.
Это не первая крупная ИИ-компания, объявившая о разработке собственного оборудования. На фоне глобального дефицита, сжимающего поставки чипов, и растущей ставки моделей на оптимизации ради эффективности и прибыльности, создание кастомного кремния для собственных дата-центров выглядит логично. Anthropic присоединяется к Google, Microsoft, Amazon и OpenAI, которые уже строят собственные чипы под эти задачи.
Ни для кого не секрет, что для обучения продвинутой ИИ-модели нужны GPU от Nvidia. Даже китайские ИИ-разработчики, на которых давит правящая партия и у которых ограничен доступ к оборудованию Nvidia, всё равно используют её GPU, пусть иногда их приходится ввозить контрабандой.
Однако если задача сводится к инференсу для агентных и генеративных ИИ-моделей, подойдёт куда более широкий спектр оборудования. GPU от Nvidia хороши, но дороги и прожорливы. Кастомный кремний способен снизить совокупную стоимость владения до 65 процентов, а на рынке доступны и более эффективные варианты. Китайские лаборатории применяют отечественное оборудование, а многие западные разработчики создают собственные решения, если их ещё нет.
Google строит свои чипы Tensor Processing Unit (TPU) уже 12 лет, разрабатывая каждое поколение вместе с Broadcom. У Amazon есть чипы Trainium и Inferentia, а Meta* недавно представила несколько новых дизайнов MTIA для развёртывания вплоть до 2027 года. У Microsoft есть линейка Maia, а Tesla после многих лет разработки Dojo переключилась на дизайны AI5 и AI6.
Теперь в игру вступает и Anthropic по тем же причинам. Компания сообщила Business Insider, что участвует в проектировании чипов, чтобы Claude работал быстрее и эффективнее в масштабах, необходимых её клиентам.
За прошлый год Anthropic показала взрывной рост, серьёзно расширилась в потребительском сегменте и получила крупные государственные контракты. Кроме того, агентный ИИ требует куда больше токенов, чем традиционные взаимодействия по одному запросу.
Anthropic не раскрыла, с какой фирмой работает над дизайном и разработкой. Хотя Broadcom и Marvell остаются двумя крупнейшими компаниями на рынке совместного проектирования ASIC, занимая около 95 процентов, издание The Information в прошлом месяце сообщило, что Anthropic ведёт переговоры о производстве с Samsung.
Проектирование, упаковка и производство собственного кастомного ASIC для ИИ-инференса стоят дорого и даются нелегко. Помимо самого оборудования нужен программный стек для его использования, а также модели, оптимизированные под него ради раскрытия всех преимуществ. Для большинства компаний проще применять оборудование других фирм и более универсальные GPU. Но крупным ИИ-компаниям с достаточным запасом денег и возможностью масштабироваться ради выигрыша в эффективности такие вложения оправданы.
Выгоду получают не только разработчики ИИ. Nvidia остаётся одной из немногих компаний, извлекающих огромную прибыль из ИИ-бума, тогда как Meta, Google, Microsoft и OpenAI теряют колоссальные суммы на своих ИИ-инициативах. Настоящие победители на рынке проектирования и производства кастомных ASIC тоже есть, это TSMC, Broadcom и Marvell.
Broadcom годами выступает партнёром Google по совместному проектированию, а недавно её привлекли к созданию чипов для инференса OpenAI. Она также работает с Meta над дизайном MTIA и держит контракты на другие кастомные ASIC с ByteDance и Fujitsu.
Кроме того, Broadcom производит мощное оборудование для межсоединений и сетей, что позволяет предлагать клиентам более комплексное решение. Компания заявляет о портфеле заказов на 73 миллиарда долларов и рассчитывает выйти на годовую выручку от ИИ-чипов свыше 100 миллиардов долларов к концу 2027 года.
Marvell держит масштабные контракты с Amazon по чипам Trainium и с Microsoft по Maia, и ожидается, что в 2026 году заработает на этих задачах более 11 миллиардов долларов.
Если Samsung всё же станет партнёром Anthropic, она окажется относительно небольшим игроком именно в этой нише, но принесёт огромный опыт в производстве и проектировании чипов, а также доступ к столь важной памяти, которой сейчас остро не хватает в мире.
Самый большой победитель среди всех этих инициатив, пожалуй, TSMC. Тайваньская компания производит большую часть передового кремния в мире и участвует в изготовлении почти всех упомянутых здесь чипов. Им нужны технологии продвинутой упаковки CoWoS от TSMC для интеграции с HBM. TSMC также занимается значительной частью упаковки GPU от Nvidia и AMD и выпускает большую долю базовых пластин.
Вступление Anthropic в гонку кастомных ASIC едва ли удивляет и лишь закрепляет будущее, к которому всё движется. Каждая из гиперскейл-компаний в сфере ИИ стремится обрабатывать как можно больше инференса на собственном оборудовании. Это эффективнее, проще для контроля функций и характеристик и легче масштабируется при оптимизации под внутренние модели. С точки зрения Китая это также способ обойти проблемы международных торговых блокад и тарифов.
Вряд ли кто-то из них когда-либо станет на 100 процентов зависеть только от собственных чипов, ведь спрос на ИИ слишком велик, а Nvidia безжалостно доминирует в доступе к цепочке поставок.
Но каждый новый установленный чип означает, что один GPU от Nvidia не будет использован для той же цели, что может ослабить хватку Nvidia над отраслью. Правда, не в обучении. Здесь Nvidia, скорее всего, ещё долго останется главным выбором.
*Meta – запрещена в РФ
Источник новости: shazoo.ru
