Anthropic 被曝自研 AI 芯片，密谈三星 2nm 代工

Anthropic 正被曝加入自研 AI 芯片的行列。据 The Information 报道，这家估值近万亿美元的 AI 实验室已启动自研芯片的早期工作，并与三星电子讨论 2nm 制程与先进封装等潜在代工方案。与此同时，Anthropic 上月从 OpenAI 定制芯片团队挖来硬件工程师 Clive Chan，芯片工程师招聘岗位也已挂出。芯片规格、代工路径均尚未敲定，但两大动作叠加表明，Anthropic 正从「只租芯片」走向「自己造芯」的拐点。

招兵买马：从 OpenAI 挖来造芯老兵

据报道，Clive Chan 是 OpenAI 定制芯片团队的第二位硬件工程师，曾参与特斯拉 Dojo 超算项目，今年 6 月加入 Anthropic。在此之前，Anthropic 的官方立场一直是「多平台、不押单一硬件」：AWS Trainium、谷歌 TPU、英伟达 GPU 三张牌并用，与深度绑定英伟达的 OpenAI 和 xAI 形成对比。如今挖角 OpenAI 造芯团队，意味着这条原则正在松动。

知情人士透露，这颗芯片目前连规格都没有定：做什么用途、性能目标、如何集成进服务器集群，都还在内部讨论阶段。芯片设计公司已接触多家，但尚未进入详细设计、测试与制造环节。Anthropic 官方仅回应称，AWS Trainium、谷歌 TPU 和英伟达 GPU「仍将是公司扩展算力战略的核心」，对路线图细节拒绝置评。

算力账单倒逼：年化收入五个月翻五倍

推动 Anthropic 下场的，是一条近乎垂直增长的算力支出曲线。

• 2025 年底，公司年化运行收入约 90 亿美元；
• 2026 年 4 月，超过 300 亿美元；
• 2026 年 5 月底，超过 470 亿美元。五个月翻五倍多。

Anthropic 在 4 月公告中承认，这种增速给基础设施带来了「不可避免的压力」。

为应对算力缺口，Anthropic 过去数月动作密集：与谷歌和博通签下数吉瓦下一代 TPU 产能（2027 年起上线）；5 月完成 650 亿美元 Series H 融资，投后估值约 9650 亿美元；同期与亚马逊签下最高 5 吉瓦新产能，又从 SpaceX 拿到 Colossus 1 和 Colossus 2 的 GPU 算力。据报道，公司还在洽谈使用微软芯片以及英国初创公司 Fractile 的推理芯片。供应商名单已排到第五家，但 Anthropic 仍选择下场自研。核心逻辑有二：一是当模型训练跑在数万颗处理器集群上时，效率每提升几个百分点，省下的都是十亿美元级别的成本；二是当所有 AI 公司都在抢算力、抢电力时，自研芯片可以换来与供应商谈判的筹码与供应链主动权。

巨头造芯版图：OpenAI 三年前的同一条路

这条路 OpenAI 已经趟过一遍。

• 2024 年，OpenAI 与博通开始联合设计自研芯片；
• 2025 年 10 月，宣布部署 10 GW 定制 AI 加速器计划；
• 2026 年 10 月，首款产品 Jalapeño 面世，定位大模型推理，初始设计到流片仅用 9 个月，被双方称为高性能半导体史上最快的 ASIC 开发周期之一。

OpenAI 披露的早期测试显示，Jalpeño 每瓦性能将大幅超越当前最先进水平。奥特曼更直言，「智能廉价到无需计量，已在掌握之中」。从组队到产品见光，OpenAI 用了近三年。Anthropic 当前所处的位置，正是 OpenAI 三年前的起点：人到岗、规格未定、代工厂还在谈。

更早的玩家则已跑通多年：谷歌 TPU、亚马逊 Trainium 均已迭代多代，Meta 和微软也各有自研布局。环顾头部 AI 实验室，还没有自己芯片的，几乎只剩 Anthropic。

英伟达的位置：份额不降反升

自研芯片喊了多年，但英伟达的日子并未因此变差。据 The Information 估计，英伟达在 AI 芯片市场的份额近几年不降反升，现约为 74%。

2026 年 GTC 上，黄仁勋展示了与 Groq 3 LPU 的对比：后者 SRAM 带宽达 1200 TB/s，是英伟达 Rubin GPU 的 55 倍——但黄仁勋仍坚称英伟达芯片在推理上比任何替代方案都更高效。推理，正是英伟达守得最紧的阵地。

这说明，自研芯片抢的不是英伟达的今天，而是各家自己的明天。对 Anthropic 而言，这张新牌换来的是议价权与效率，但项目仍在最早期阶段，从需求定义到流片、量产再到集群部署，中间还隔着芯片行业最残酷的鸿沟。唯一确定的是：在英伟达 74% 份额之外的那 26% 战场上，Anthropic 带着 470 亿美元年化收入和 9650 亿美元估值入场了。