Silício personalizado para Claude
A Anthropic está construindo uma equipe para projetar seus próprios chips personalizados para cargas de trabalho de IA. A empresa confirmou a mudança na quarta-feira depois que o Business Insider noticiou o fato. Um anúncio de emprego mostra que o fabricante do chatbot Claude está procurando engenheiros com experiência em design e verificação de chips.
A descrição do cargo diz que os candidatos devem mostrar "contribuição pessoal direta" para a conclusão e envio de designs de semicondutores. A Anthropic disse que planeja co-projetar hardware e modelos para que sua tecnologia funcione mais rápido e com mais eficiência na escala que seus clientes precisam.
Por que empresas de IA estão fazendo seus próprios chips
A decisão da Anthropic vem em meio ao aumento da demanda por Claude e à competição entre empresas de IA por poder computacional limitado. A Anthropic assinou acordos com AWS, Google, Nvidia e AMD para hardware de IA, mas depender de fornecedores externos não é suficiente para escalar no ritmo que deseja.
A Anthropic não é a primeira empresa de IA a internalizar o design de chips. A OpenAI revelou seu chip "Jalapeño" construído pela Broadcom em junho, projetado para cargas de trabalho de inferência. O Google DeepMind há muito depende dos chips TPU da Alphabet. A Meta vem desenvolvendo seus próprios aceleradores MTIA. Construir chips personalizados dá a essas empresas mais controle sobre o hardware que alimenta seus modelos e pode reduzir o custo de treinar e executar grandes sistemas de IA.
Uma parceria com a Samsung em andamento
No mês passado, The Information informou que a Anthropic estava sondando a Samsung como uma potencial parceira para construir seus chips. Um acordo com a gigante sul-coreana daria à Anthropic acesso à capacidade avançada de fabricação sem construir suas próprias fábricas. A Reuters informou em abril que a empresa estava considerando projetar seus próprios chips de IA.
O esforço de chips faz parte de uma corrida mais ampla por infraestrutura de IA. À medida que os modelos crescem, as empresas que controlam seu próprio silício — e as cadeias de suprimentos por trás dele — podem ter uma vantagem em velocidade, custo e confiabilidade.