Anthropic увеличивает инвестиции в собственные AI-чипы: рассматривала покупку MatX за 7 миллиардов долларов и ведет переговоры с несколькими стартапами

Anthropic ускоряет реализацию стратегии по разработке собственных чипов, рассматривая это как ключевой шаг для укрепления конкурентных барьеров накануне IPO.

По последним данным агентства Reuters, Anthropic вела переговоры о покупке стартапа по производству AI-чипов MatX примерно за 7 миллиардов долларов, однако эта сделка была отменена, а обсуждения перешли в исследование потенциального партнерства. Одновременно Anthropic недавно также провела встречи с рядом AI-стартапов в сфере чипов, окончательное решение по поводу дальнейших шагов еще не принято.

Эти действия свидетельствуют о стремлении Anthropic снизить зависимость от таких внешних поставщиков аппаратного обеспечения, как Nvidia, и получить долгосрочные преимущества в стоимости и надежности поставок вычислительных мощностей за счет разработки собственных чипов. Для AI-компании, оценивающейся в 2 триллиона долларов и готовящейся к выходу на биржу, аппаратная независимость становится важнейшей частью бизнес-нарратива.

Изменения в переговорах о покупке, MatX переходит к независимому финансированию

По данным издания, две осведомленные персоны сообщили, что Anthropic вела углубленные переговоры с MatX по поводу приобретения по цене около 7 миллиардов долларов. Третий источник отметил, что обсуждения сделки перешли в обсуждение партнерства, однако Reuters не удалось узнать конкретные причины отказа от слияния.

MatX была основана бывшими инженерами Google, работавшими над Tensor Processing Unit (TPU), и в настоящее время ищет финансирование в новом раунде исходя из оценки в 4 миллиарда долларов.

Ключевое направление разработок MatX — тренировочные чипы, то есть процессоры для создания крупных AI-моделей. Это отличается от стратегии ряда других стартапов и конкурента OpenAI, которые делают упор на inference chip — чипы для процессов вывода. По словам источников, Anthropic также может выбрать одновременную разработку inference chip.

Широкие контакты с стартапами и параллельное привлечение кадров

По сообщениям Reuters, в последние недели Anthropic провела встречи с рядом AI-стартапов, работающих над чипами. Это должно помочь инженерам и руководству компании в комплексном понимании разнообразия технологий в этой сфере, однако решение о приобретении пока не принято.

В части поиска талантов Anthropic на этой неделе наняла опытного специалиста по чипам из Google Амирa Салека, а в июне этого года — бывшего инженера, участвовавшего в проекте чипов OpenAI, Клайва Чана.

В компании отметили, что сейчас расширяют собственную команду по разработке чипов, чтобы проектировать кастомные чипы для повышения скорости и эффективности работы моделей Claude, одновременно придерживаясь стратегии мультивендорного партнёрства и продолжая сотрудничество с Nvidia, Google и другими компаниями.

Стратегическая логика собственной разработки чипов: снижение затрат, повышение эффективности, минимизация рисков поставок

Реализация Anthropic стратегии кастомных кремниевых чипов обусловлена целым рядом факторов.

Первый — давление на издержки. Хотя проектирование чипов требует крупного финансирования — стоимость одного поколения разработки может доходить до сотен миллионов долларов, а от этапа проектирования до получения готовых образцов проходит больше года — в долгосрочной перспективе покупка стартапа с такими компетенциями способна существенно снизить стоимость вычислительных мощностей.

Второй — гарантия поставок. Nvidia на одном из последних отчетных звонков сообщила, что дефицит процессоров сохранится до 2027 года. На данный момент Anthropic уже заключила несколько масштабных контрактов на приобретение вычислительных ресурсов, включая закупку AI-чипов Google на сумму 36 миллиардов долларов, аренду облака от Nscale на 45 миллиардов долларов, а также ежемесячные платежи SpaceX в размере 1,25 миллиарда долларов за использование их дата-центра Colossus 1 (на базе более 220 тысяч чипов Nvidia). Разработка собственных чипов в определённой степени снижает зависимость от внешних поставщиков.

Третий — производительность и конкурентоспособность. На этой неделе OpenAI объявила на конференции, что её первый кастомный чип "Jalapeno" превосходит аналогичные продукты Nvidia по энергоэффективности в задачах вывода (inference). Разработка специализированных чипов позволяет добиться преимуществ в производительности и экономике за счет оптимизации под конкретные модели и нагрузки.

Тренды отрасли: ведущие компании по созданию крупных моделей массово инвестируют в собственное аппаратное обеспечение

Стремление Anthropic к независимости в сфере чипов отражает стратегию лидирующих AI-лабораторий. Google разработала собственную серию чипов TPU, Amazon — чипы Trainium и Inferentia; обе компании делают это с целью уменьшения зависимости от Nvidia и оптимизации производительности своих AI-систем.

Anthropic стала одной из первых AI-компаний, которые запускали модели на оборудовании разных производителей, таким образом положив начало диверсификации своей аппаратной базы. По мере дальнейшего расширения линейки моделей Claude потребность компании в вычислительных ресурсах продолжает стремительно расти.

На фоне подготовки к IPO стратегия Anthropic по чипам имеет прямое значение для финансового рынка.

Ранее Reuters сообщало, что целью Anthropic при выходе на биржу является оценка в 2 триллиона долларов, и это напрямую связано с прогнозируемой выручкой в 200 миллиардов долларов к 2028 году. Вопрос о самостоятельности в аппаратной сфере становится одним из ключевых факторов для оценки долгосрочной рентабельности компании потенциальными инвесторами.