Anthropic формирует отдельную команду инженеров для совместной разработки кастомных ASIC-чипов под задачи инференса ИИ
Собственные чипы способны снизить совокупную стоимость владения на величину до 65% по сравнению с GPU Nvidia
К гонке за собственное «железо» для ИИ, где уже участвуют Google, Amazon, Meta*, Microsoft и OpenAI, присоединилась Anthropic
Главными бенефициарами разработки кастомных ASIC остаются TSMC, Broadcom и Marvell — Broadcom рассчитывает на выручку свыше $100 млрд от ИИ-чипов к 2027 году
Компания Anthropic, разработчик ИИ-модели Claude, объявила о создании собственной команды по проектированию чипов. Специалисты займутся совместной с внешним партнёром разработкой кастомных ASIC-процессоров, предназначенных для обработки задач инференса — то есть для «работы» уже обученных моделей, а не их обучения. По имеющимся данным, компания начала набор инженеров и намерена двигаться быстро: в описании вакансий указано, что кандидатам предстоит работать по плотному графику и довести проект чипа до финальной стадии.
Источник изображения — tomshardware.com
Зачем ИИ-гигантам собственные чипы
Anthropic становится очередной крупной ИИ-компанией, объявившей о разработке собственного «железа». На фоне глобального дефицита чипов и растущих требований к энергоэффективности моделей создание собственных микросхем для дата-центров выглядит логичным шагом. Компания присоединяется к таким гигантам, как Google, Meta, Microsoft, Amazon и OpenAI, которые уже давно занимаются разработкой собственных чипов.
Для обучения продвинутых ИИ-моделей по-прежнему практически незаменимы GPU Nvidia — даже китайские разработчики, несмотря на санкционные ограничения и урезанный доступ к оборудованию Nvidia, продолжают использовать эти чипы, в отдельных случаях ввозя их в обход экспортных ограничений.
А вот для инференса в агентных и генеративных ИИ-системах спектр подходящего оборудования гораздо шире. GPU Nvidia остаются эталоном производительности, но обходятся дорого — совокупная стоимость владения кастомными чипами может быть ниже до 65% — и потребляют много энергии, тогда как на рынке уже есть более эффективные альтернативы. Китайские лаборатории всё активнее используют отечественные разработки, а у многих западных ИИ-компаний уже есть свои решения; у тех, кто их пока не имеет, они находятся в разработке.
Google уже 12 лет совместно с Broadcom разрабатывает чипы Tensor Processing Unit (TPU) для каждого нового поколения. У Amazon есть линейки Trainium и Inferentia, Meta недавно анонсировала несколько новых дизайнов MTIA, которые планируется развернуть до 2027 года. У Microsoft есть чипы Maia, а Tesla после многолетней разработки Dojo переключилась на собственные чипы AI5 и AI6.
Кто может стать партнёром Anthropic
Теперь в эту гонку включается и Anthropic — по тем же причинам, что и остальные игроки. Компания подтвердила, что совместно проектирует чипы, чтобы Claude мог работать быстрее и эффективнее в масштабах, необходимых клиентам. За последний год Anthropic продемонстрировала стремительный рост: компания заметно расширилась в потребительском сегменте, получила крупные государственные контракты, а агентные сценарии использования ИИ требуют заметно больше токенов, чем традиционные разовые запросы.
Официально Anthropic не раскрыла имя партнёра по разработке. Broadcom и Marvell остаются двумя крупнейшими игроками рынка ASIC-кодизайна — на их долю приходится порядка 95% этого сегмента, — однако, по данным издания The Information, Anthropic ведёт переговоры с Samsung о производстве чипа. Обсуждения пока находятся на ранней стадии: окончательный дизайн, целевые задачи и характеристики будущего чипа ещё не определены. При этом Anthropic подчёркивает, что диверсифицированный парк оборудования — чипы Google, Amazon и Nvidia — по-прежнему останется основой её вычислительной стратегии. Косвенным подтверждением серьёзности намерений стал наём инженера, ранее занимавшегося разработкой кастомных чипов в OpenAI. Дополнительным фактором сближения с Samsung могло стать и участие корейского производителя в раунде финансирования Anthropic на $65 млрд в мае 2026 года — тогда Samsung вошёл в число стратегических инфраструктурных партнёров компании.
Разработка, упаковка и производство собственного ASIC для ИИ-инференса — дело дорогое и непростое. Помимо самого «железа» нужен программный стек для его использования, а также модели, оптимизированные под конкретную архитектуру, чтобы раскрыть её потенциал полностью. Поэтому большинству компаний проще использовать чужое оборудование и более универсальные GPU. Но для крупных ИИ-игроков с достаточными финансовыми ресурсами и возможностями масштабирования такие инвестиции вполне оправданы — по прогнозу TrendForce, поставки серверов с кастомными ASIC вырастут в 2026 году на 44,6%, тогда как поставки серверов с GPU общего назначения — только на 16,1%.
Кто зарабатывает на гонке ИИ-чипов
Выигрывают от этой гонки не только сами разработчики ИИ. Nvidia сейчас остаётся одной из немногих компаний, получающих ощутимую прибыль от ИИ-бума, тогда как Meta, Google, Microsoft и OpenAI фиксируют существенные убытки по своим ИИ-проектам. Реальными бенефициарами рынка кастомных ASIC при этом становятся TSMC, Broadcom и Marvell.
Broadcom много лет выступает партнёром Google по кодизайну чипов, а недавно помогла OpenAI создать собственный инференс-чип — процессор получил имя Jalapeño, и его разработка заняла всего девять месяцев, что считается рекордно быстрым сроком для проекта такого уровня сложности. Компания также работает с Meta над дизайном MTIA и имеет контракты на другие кастомные ASIC с ByteDance и Fujitsu. Помимо этого, Broadcom производит мощные межсоединения и сетевое оборудование, что позволяет предлагать клиентам комплексные решения. По собственным заявлениям компании, портфель её заказов уже достиг $73 млрд, а к концу 2027 года ежегодная выручка от ИИ-чипов может превысить $100 млрд.
Marvell имеет крупные контракты с Amazon на чипы Trainium и с Microsoft на Maia — ожидается, что в 2026 году компания заработает на этих проектах свыше $11 млрд.
Если партнёрство Anthropic и Samsung всё же состоится, корейский производитель станет относительно небольшим игроком в этой нише по сравнению с Broadcom и Marvell, но принесёт огромный опыт в производстве и проектировании чипов, включая доступ к техпроцессу 2 нм и критически дефицитной памяти HBM.
Главным же бенефициаром всех этих инициатив, пожалуй, остаётся TSMC. Тайваньская компания производит большую часть передовых полупроводников в мире и участвует в производстве почти всех перечисленных выше чипов. Для интеграции с памятью HBM практически всем игрокам требуются передовые технологии упаковки CoWoS от TSMC. Компания также занимается упаковкой GPU Nvidia и AMD и производит основную часть кремниевых пластин — всё это делает её ключевым звеном всей цепочки поставок.
Что это значит для рынка
Решение Anthropic присоединиться к гонке за собственные ASIC вряд ли можно назвать неожиданным — оно лишь укрепляет тенденцию, к которой движется вся индустрия: каждая из крупных ИИ-компаний стремится обрабатывать как можно больше задач инференса на собственном оборудовании. Это эффективнее с точки зрения затрат, проще в плане контроля характеристик и спецификаций, а также легче масштабируется при оптимизации под внутренние модели. Для китайских разработчиков подобный подход дополнительно помогает снизить риски, связанные с торговыми ограничениями и тарифами.
Впрочем, полностью отказаться от чипов Nvidia в обозримом будущем ни одна из компаний не сможет: спрос на вычислительные мощности для ИИ слишком велик, чтобы масштабироваться без доминирующего игрока цепочки поставок. Но каждый установленный кастомный чип — это GPU Nvidia, который не понадобится для тех же задач, а значит, постепенно ослабляет хватку компании на рынке инференса. На обучение моделей это, впрочем, повлияет вряд ли — в этом сегменте Nvidia ещё долго будет сохранять своё ключевое преимущество.
* Принадлежит компании Meta, деятельность которой признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации. Социальные сети Facebook и Instagram запрещены в РФ.
