Anthropic rozmawia z Samsungiem o własnym chipie AI

OpenAI ogłasza własny chip. Tydzień później Anthropic siada do rozmów z Samsungiem. Przypadek? Raczej nie. Gdy rynek AI rośnie szybciej niż podaż GPU, firmy szukają alternatyw i zaczynają projektować własne rozwiązania.

Według The Information, Anthropic - twórca Claude - prowadzi rozmowy z Samsungiem o współpracy przy dedykowanym chipie AI. Reuters już w kwietniu donosił, że Anthropic rozważa produkcję własnych procesorów jako odpowiedź na niedobory chipów na rynku. Teraz te plany nabierają konkretów.

Współpraca Anthropic z Samsungiem może zmienić układ sił na rynku chipów AI

Szczegóły wciąż w powietrzu

Rozmowy są na wczesnym etapie. Anthropic nie zdecydował jeszcze, do czego chip będzie służył. Jak wpasuje się w architekturę serwerów. Jaka będzie jego moc obliczeniowa. Wygląda na bardzo wstępne sondowanie terenu.

Kiedy TechCrunch poprosił o komentarz, Anthropic odpowiedział ogólnikowo: zdywersyfikowany stack sprzętowy to priorytet firmy. Żadnych konkretów, żadnych dat. Samsung w ogóle nie odpowiedział na prośbę o komentarz.

OpenAI tydzień wcześniej ogłosił własny chip AI we współpracy z Broadcom. Timing nie jest przypadkowy - gdy jeden z liderów rynku robi ruch, konkurencja nie może siedzieć z założonymi rękami.

Dlaczego własny chip ma sens

Niedobory chipów to nie abstrakcyjny problem. To realne ograniczenie wzrostu. Gdy trenujesz modele wielkości Claude Opus, potrzebujesz dziesiątek tysięcy GPU. A te są drogie, trudno dostępne i kontrolowane przez kilku graczy (głównie NVIDIA).

Własny chip daje trzy rzeczy: kontrolę nad łańcuchem dostaw, optymalizację pod konkretne zadania (trenowanie vs inferencja) i potencjalnie niższe koszty w długim terminie. Pytanie tylko, czy Anthropic ma zasoby, żeby to przeprowadzić.

Projektowanie własnego chipa to wieloletnia inwestycja wymagająca ogromnych zasobów

Samsung jako partner

Wybór Samsunga nie jest zaskoczeniem. Firma ma doświadczenie w produkcji chipów (choć głównie pamięci i procesorów mobilnych), własne fabryki i zasoby R&D. Dla Samsunga to szansa na wejście w segment AI, gdzie konkurencja z TSMC i NVIDIA jest zacięta.

Projektowanie chipa AI to nie sprint - to maraton. Od pierwszych rozmów do działającego produktu w serwerach mija zazwyczaj 2-3 lata. Anthropic musiałby więc liczyć się z tym, że przez najbliższy czas będzie nadal zależny od dostaw GPU od innych dostawców.

Kontekst rynkowy

Anthropic nie jest pierwszą firmą AI, która myśli o własnym sprzęcie. Google ma TPU (Tensor Processing Units) od lat. Amazon projektuje chipy Trainium i Inferentia. Meta rozwija własne akceleratory. Nawet Samsung, który właśnie wdraża ChatGPT dla wszystkich pracowników, może być zainteresowany własnym rozwiązaniem.

Różnica? Ci gracze mają ogromne zasoby i lata doświadczenia. Anthropic jest młodszą firmą, która dopiero buduje swoją pozycję. Pytanie, czy stać ich na tak kapitałochłonną inwestycję - zwłaszcza w momencie, gdy muszą konkurować z OpenAI i jego najnowszymi modelami GPT-5.6.

Rynek chipów AI staje się coraz bardziej zatłoczony - każdy duży gracz chce własnego rozwiązania

Co to zmieni w praktyce

Jeśli rozmowy przełożą się na konkretny produkt (a to duże "jeśli"), efekty zobaczymy najwcześniej za 2-3 lata. Do tego czasu Anthropic będzie musiał polegać na tym, co dostępne teraz - głównie GPU NVIDIA i ewentualnie chipy Google czy Amazon w chmurze.

Dla Ciebie, jako użytkownika Claude, to nie zmieni nic w krótkim terminie. Najnowsze modele jak Claude Sonnet 5 działają na obecnej infrastrukturze i będą działać dalej. Własny chip to inwestycja w przyszłość, nie szybkie rozwiązanie obecnych problemów.

Długoterminowo? Jeśli Anthropic uda się zbudować wydajny, tani chip zoptymalizowany pod ich modele, może to dać im przewagę konkurencyjną. Niższe koszty inferencji = niższe ceny dla Ciebie lub wyższe marże dla firmy. Albo jedno i drugie.

Najczęstsze pytania

Kiedy Anthropic wypuści własny chip AI?

Jeśli rozmowy z Samsungiem przełożą się na konkretny projekt, to najwcześniej za 2-3 lata. Projektowanie i produkcja chipów AI to proces wieloletni wymagający ogromnych zasobów.

Czy własny chip Anthropic będzie lepszy od GPU NVIDIA?

Nie wiemy - Anthropic nie zdecydował jeszcze nawet, do czego chip będzie służył. Własne chipy są zazwyczaj optymalizowane pod konkretne zadania (np. tylko inferencja), więc mogą być wydajniejsze w wąskim zakresie, ale nie uniwersalne.

Dlaczego firmy AI chcą własnych chipów?

Trzy główne powody: kontrola nad łańcuchem dostaw (brak zależności od NVIDIA), optymalizacja pod konkretne modele (wyższa wydajność) i potencjalnie niższe koszty w długim terminie. Gdy trenujesz modele za miliony dolarów, każda oszczędność się liczy.

Na podstawie: TechCrunch