Anthropic被曝造芯，挖OpenAI老兵，密谈三星2nm

英伟达的牌桌上，最后一个玩家摸牌了。一月之内，Anthropic先挖OpenAI造芯老兵Clive Chan，再谈三星2nm。Trainium、TPU、英伟达GPU三张牌在手，偏要自己凑第四张，图什么？ 全世界最会「租芯片」的AI巨头，把手伸向了造芯这条最烧钱的路。 刚刚，The Information爆出：Anthropic已启动自研AI芯片的早期工作，并与三星电子讨论潜在的代工合作。 据知情人士称，考虑中的选项包括三星的2nm制程和先进封装。 2nm是当前最顶级的制程工艺之一，同样大小的芯片能塞进更多晶体管，跑得更快、更省电；先进封装则相当于把处理器和高速内存「拼装」在一起，两者离得越近，数据搬运越快，芯片浪费在等数据上的时间就越少。 2024年7月，三星宣布向日本AI公司Preferred Networks提供2nm GAA制程加2.5D封装的交钥匙方案，这套组合正是Anthropic考虑中的选项。（图源：Samsung官方） 这两样，都是眼下AI芯片竞赛里最抢手的硬通货。 耐人寻味的是，就在三个月前，Anthropic还在官方博客里强调：AWS Trainium、谷歌TPU、英伟达GPU仍是算力策略的核心。 「多平台、不押单一硬件」，一直是它区别于OpenAI和xAI的招牌：后两者深度绑定英伟达，Anthropic则把训练和推理押在以上三张牌上。 如今，它也想要一颗自己的芯片了。 这是要亲手打破自己的规矩吗？ 三位直接了解该项目的知情人士称，这颗芯片现在连「长什么样」都没定：要做什么、性能多强、怎么塞进服务器和集群，Anthropic都还在琢磨。 芯片设计公司倒是聊了好几家，但尚未进入详细设计、测试和制造阶段。 Anthropic的官方回应也滴水不漏——AWS的Trainium、谷歌TPU和英伟达GPU「仍将是公司扩展算力战略的核心」，路线图细节拒绝透露。 但两个动作，意图已经很明显。 第一个是招人。 就在上个月，Anthropic挖来了Clive Chan，他是OpenAI定制芯片团队的早期成员。芯片工程师的招聘岗位，也已经挂了出来。 Clive Chan，OpenAI定制芯片团队第二位硬件工程师，曾参与特斯拉Dojo超算项目，今年6月加入Anthropic。 第二个是预热。 路透社今年4月就报道过，Anthropic在考虑自研芯片，以应对芯片短缺。从「考虑」到「接触代工厂」，中间隔了不到三个月。 AI巨头的牌桌上，谷歌、亚马逊、Meta、微软早已亮出自研芯片，OpenAI也拉着博通（Broadcom）入了局。 环顾一圈，还没亮牌的头部玩家，几乎只剩Anthropic自己。 账单逼出的第四张牌 想看懂Anthropic为什么造芯，先看它的收入曲线。 2025年底，它的年化运行收入（run-rate revenue）约90亿美元。 2026年4月，超过300亿。5月底，超过470亿。五个月，翻了五倍多。 这种增长曲线放在两年前，想都不敢想。 收入涨得凶，算力账单涨得更凶。 Anthropic自己在4月的公告里承认，这种增速给基础设施带来了「不可避免的压力」。 于是过去几个月，这家公司的算力扩张近乎疯狂： 4月，与谷歌和博通签下数吉瓦的下一代TPU产能，2027年起陆续上线； Anthropic官方博客：4月6日宣布与Google和Broadcom扩展合作，获取多吉瓦下一代TPU算力 5月，官宣Series H融资650亿美元，投后估值9650亿美元。同一时间，与Amazon签下最高5吉瓦新产能，又从SpaceX手里拿到Colossus 1和Colossus 2的GPU算力。 Amazon至今仍是它的主要云和训练伙伴，Project Rainier持续推进。 据The Information报道，它甚至还在洽谈使用微软的芯片，以及英国初创公司Fractile的推理芯片。 数一数，Anthropic的芯片供应商名单已经排到了第五家。 这就有意思了：一家算力来源多元到极致、收入曲线近乎垂直、账上刚进650亿美元的公司，为什么还要下场造芯？ 答案两个字：规模。 前沿模型跑在数以万计的处理器集群上。在这个体量下，哪怕效率只提升几个百分点，省下的都是以十亿美元计的真金白银。 烧钱越猛的公司，越有动力把每一瓦电、每一块芯片的效率抠到极致。 除了算力账外，还有关键的一条：筹码。 当所有AI公司都在抢处理器、抢机房、抢电力时，租来的算力再多，议价权始终在别人手里。 一颗自己的芯片摆在桌上，跟其它供应商谈价时的底气都不一样。 所以，自研，是账单和议价权焦虑逼出的第四张牌。 Anthropic此举，并非想替代谁，而是要把成本曲线和供应链的主动权，往自己这边再拉一拉。 OpenAI三年前走过的路 这条路，OpenAI已经趟过一遍。 2024年，OpenAI找到博通（Broadcom），开始设计自研芯片。 2025年10月，双方宣布合作部署10GW定制AI加速器——大致相当于十座核电机组的装机容量，计划2026年下半年启动部署，2029年底前完成。 上个月，首款产品Jalapeño面世，这是一颗专为大模型推理打造的芯片。 OpenAI CEO奥特曼与博通CEO Hock Tan手持Jalapeño晶圆纪念板，铭牌上写着：愿我们平滑、指数级、平安无事地扩展到AGI。（图源：OpenAI） 这颗芯片从初始设计到流片只用了9个月，双方称这是高性能半导体史上最快的ASIC开发周期。有意思的是，其中一部分设计和优化工作，就是靠OpenAI自家模型加速完成的。 看，用AI设计跑AI的芯片，飞轮已经转起来了。 OpenAI披露的早期测试显示，Jalapeño的每瓦性能将大幅超越当前最先进水平。 OpenAI总裁Greg Brockman强调过这套逻辑：世界正在走向「算力驱动的经济」，自研芯片是全栈基础设施战略的一环，目的是让算力更充裕，让AI更快、更可靠、更便宜。 奥特曼更是放言：「智能廉价到无需计量，已在掌握之中。」 但别忘了时间成本。从挖人组队到芯片见光，OpenAI用了差不多三年。 而Anthropic现在站的位置，正是OpenAI三年前的起点：人刚到岗，规格未定，代工厂还在谈。 再往前数，谷歌的TPU、亚马逊的Trainium已经跑通多年，Meta和微软也各有布局。 头部玩家里，还没有自己芯片的，已经数不出几家了。 谁能掀桌英伟达 虽然，已决定下场自研芯片，但Anthropic强调Amazon仍是主要云和训练伙伴，Google TPU和英伟达GPU仍将是公司扩展算力战略的核心。 牌越多越好，一张都不扔，这才是Anthropic一贯的打法。 但这里有个值得关注的数字。 据The Information估计，尽管推理芯片市场的融资和设计活动一片火热，英伟达的份额近几年不降反升，如今约为74%。 黄仁勋放话，英伟达芯片跑推理，比任何替代方案都更高效。 GTC 2026上，黄仁勋同台展示Rubin GPU与Groq 3 LPU，后者SRAM带宽达1200TB/s，是前者的55倍。推理，正是英伟达守得最狠的阵地。（图源：英伟达） 自研芯片喊了这么多年，Google、Amazon、Meta、微软全都下了场，账面上该被抢走份额的英伟达，反而更强了。 这恰恰说明：自研芯片抢的并非英伟达的今天，而是自己的明天。 所以，Anthropic这一步要怎么看？ 对它自己，是在多供应商牌桌上多攥的一张长期筹码，换来的是议价权和效率。 挖来Clive Chan，说明它在认真搭建能力。但项目仍在早期， 从定义需求到流片、量产、集群部署，中间还隔着芯片行业最残酷的鸿沟。 上一个时代，芯片公司决定了计算的形态，软件公司在上面生长。 AI时代，做模型的公司开始反过来定义芯片。算力金字塔的权力结构，正在被从顶端向下改写。 三星能否真的接下这单，Anthropic会不会把这颗芯片推到量产，现在都没有答案。 唯一确定的是，在英伟达74%之外的那26%芯片战场上，Anthropic带着470亿美元的年化收入和9650亿美元的估值入场了。 当「智能廉价到无需计量」，超级智能才会走出巨头机房，成为每个人都用得起的日用品。 参考资料： https://www.theinformation.com/articles/anthropic-talks-samsung-manufacture-custom-ai-chip?rc=epv9gi  https://x.com/itsclivetime/status/2063356118525792542https://www.anthropic.com/news/google-broadcom-partnership-compute  本文来自微信公众号“新智元”，作者：ASI启示录，36氪经授权发布。