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据三位深度参与该项目的知情人士透露，继竞争对手OpenAI自研芯片之后 ，为掌握大模型背后高昂算力系统的主动权 ，Claude研发商Anthropic已启动自研AI芯片的前期筹备工作，并与三星电子展开洽谈 ，有意将三星作为潜在芯片代工厂合作伙伴。
倘若这家AI企业正式推进自研芯片项目 ，在服务器级AI芯片自研领域，Anthropic只能算是后来者 。谷歌 、亚马逊AWS深耕多年 ，早已成功推出自研芯片；Meta 、微软也先后落地自研处理器 。OpenAI早在2024年便携手博通开启自研芯片设计 ，上月双方合作的首款产品Jalape?o推理芯片正式发布，该芯片可大幅提升大语言模型的运行效率。
三位知情人士表示 ，目前Anthropic仍处于方案规划阶段：尚未确定这款处理器的功能定位、算力规格 ，也未敲定芯片在服务器 、服务器集群中的部署方案 。公司虽已和多家芯片设计企业展开交流，但尚未进入详细设计 、测试与量产环节 。
AI处理器的研发难度极高 ，工程师需要同时兼顾运算速度、功耗 、内存 、网络传输与散热五大维度；想要实现稳定、大规模量产 ，难度更是翻倍。
该自研项目折射出行业大趋势：以Anthropic为代表的AI企业，正试图牢牢掌控大模型底层基础设施，涵盖芯片 、云服务合同 、电力供给、数据中心等全链条资源 。超大规模AI模型需要依托海量处理器集群运行 ，在这种体量下 ，哪怕算力效率小幅提升，也能显著压缩运营成本 、释放稀缺的算力资源 。自研AI芯片 ，还能让AI企业在处理器 、机房、电力资源的行业竞争中掌握更多议价主动权。
尽管Anthropic已经启动芯片工程师的招聘 ，该自研项目最终也存在搁浅的可能性 。本月初，公司成功招揽了OpenAI初代自研芯片团队核心成员克莱夫?陈 。
针对媒体的采访提问 ，Anthropic回应称 ，亚马逊AWS的Trainium芯片、谷歌张量处理器TPU以及英伟达GPU，依旧是公司算力扩容战略的核心硬件选择 ，并未披露更多自研芯片的路线细节；三星方面则拒绝对此次合作洽谈置评。
三星与Anthropic早有资本层面的渊源 。作为全球头部内存芯片厂商 ，今年5月，三星联合另外两大存储巨头SK海力士 、美光科技 ，共同参与了Anthropic总额650亿美元的融资 。彼时全球存储芯片供不应求 ，苹果等消费电子企业纷纷上调产品售价，这笔战略投资让Anthropic绑定了自身业务扩张所需的核心存储芯片供应商。
近期韩国公布千亿级十年产业投资规划，由三星集团 、SK集团（分别为三星电子、SK海力士母公司）牵头 ，两家企业合计投入5180亿美元 ，在韩国本土新建四座存储芯片工厂。
倘若双方敲定代工合作，将成为三星晶圆代工业务极具行业影响力的重磅订单 。三星虽是全球存储芯片龙头 ，却一直试图扩张AI芯片代工业务 ，缩小与台积电的差距——后者的先进制程生产线，始终是全球尖端AI处理器制造的行业标杆 。当前AI芯片订单爆满 、台积电产能紧张 ，三星迎来窗口期 ，得以向更多客户推介自家2纳米工艺。此前媒体就曾报道，谷歌正考虑选用三星代工部分下一代TPU张量处理器 。
三位知情人士中的两位透露 ，Anthropic计划采用三星2纳米制程工艺以及先进封装技术 。2纳米属于行业制程命名 ，并非物理尺寸，代表当前最顶尖的芯片制造技术之一 ，可让处理器实现更高集成度 、更低功耗；先进封装技术能够拉近主处理器与高速内存的物理距离 ，大幅提升芯片内部的数据传输速度。
长久以来，Anthropic的差异化竞争策略就是多元化采购服务器芯片，避免像OpenAI、xAI那样高度依赖英伟达硬件 。目前公司同时采用亚马逊 、谷歌 、英伟达的AI服务器芯片 ，此外还在洽谈接入微软以及英国初创企业Fractile的自研芯片方案 。
尽管当下推理芯片赛道融资火热、各家企业扎堆研发 ，但媒体测算数据显示，英伟达近年的市场份额不降反升 ，已达到74%。英伟达CEO黄仁勋坚持认为 ，自家芯片在推理场景下的综合性能依旧领先所有竞品 。
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