Anthropic запускает собственное подразделение по разработке чипов для нейросетей

Компания Anthropic официально подтвердила начало работы над созданием специализированных процессоров для поддержки своих моделей искусственного интеллекта серии Claude. Долгое время эта информация оставалась лишь на уровне слухов, которые активно обсуждались с весны, однако теперь разработчик открыто объявил о формировании профильного подразделения по разработке собственного кремния. Первые сведения о подобных планах появились в апреле благодаря сообщениям агентства Reuters, и теперь компания готова официально приступить к реализации данного проекта.

Представители компании подчеркивают, что этот шаг не означает отказ от текущих партнеров, а является логичным расширением стратегии. Anthropic продолжит придерживаться «мультичипового подхода», используя диверсифицированный стек аппаратного обеспечения, включающий ресурсы Amazon Web Services, Google, Nvidia и AMD. Главная цель создания кастомного железа заключается в синхронизации разработки процессоров и моделей, что позволит Claude работать значительно быстрее и экономичнее по мере роста пользовательской нагрузки.

Особенности кадровой политики и требования

В данный момент компания ведет активный набор инженеров, обладающих опытом работы на стыке аппаратного и программного обеспечения. Предлагаемый уровень компенсации варьируется от 320 000 до 485 000 долларов в год. В описании вакансий к кандидатам предъявляются серьезные требования: специалист должен иметь опыт самостоятельного вывода готовых полупроводниковых проектов на рынок и уметь принимать ответственные решения в условиях отсутствия поддержки со стороны огромной корпоративной структуры.

На данный момент Anthropic не раскрывает информацию о возможных партнерах по производству, сроках реализации проекта и о том, планирует ли компания самостоятельно заниматься выпуском готовых решений. Хотя ранее появлялись данные о потенциальном сотрудничестве с Samsung, эти переговоры носят исключительно исследовательский характер и не являются окончательно утвержденными.

Экономическая целесообразность кастомных решений

Внедрение ИИ-инструментов в современные приложения — от текстовых редакторов до инструментов обработки изображений — стало повсеместным. Стоимость эксплуатации таких моделей стремительно снижается, и кастомное железо играет здесь ключевую роль. Разработка чипов, оптимизированных под математические вычисления конкретных моделей, позволяет добиться такой эффективности, которую стандартное универсальное оборудование обеспечить не в состоянии. Подобную стратегию ранее успешно реализовали Apple с процессорами серии M и Google со своими тензорными процессорами (TPU). Снижение себестоимости каждого отдельного запроса делает функции ИИ доступнее для конечного пользователя.

Anthropic вступает в эту гонку довольно поздно по сравнению с конкурентами. Google уже давно использует свои TPU, Amazon развивает проект Trainium, а OpenAI в июне представила собственный чип для инференса, созданный в партнерстве с Broadcom. Meta также ведет работу над ускорителем следующего поколения. Для гигантов индустрии мотивация заключается не столько в попытке уйти от зависимости от Nvidia, сколько в сухой арифметике. При текущих масштабах операций разработка чипа, способного снизить затраты на каждый запрос, быстро окупает себя, несмотря на то что проектирование передового ИИ-процессора может стоить около полумиллиарда долларов.

Перспективы и риски

Пока собственное подразделение Anthropic находится на стадии формирования, компания не сидит сложа руки. В апреле был расширен договор с Google и Broadcom, обеспечивающий доступ к мощностям TPU следующего поколения объемом 3,5 гигаватта к 2027 году. Стоит учитывать, что программа разработки чипов — это многолетний процесс, и компания находится лишь в самом начале пути. Любая ошибка в проектировании может привести к потере месяцев работы и многомиллионным убыткам.

К команде Anthropic присоединился Клайв Чан, ранее работавший над аналогичными задачами в OpenAI. В своем аккаунте в X он отметил, что принял предложение, так как был впечатлен амбициями и ценностями коллектива. Тем не менее, станет ли этот опыт успешным и как именно он повлияет на стоимость ИИ-инструментов, которыми мы пользуемся сегодня, — это вопрос, ответ на который мы узнаем не ранее 2027 года.

Источник: fstoppers.com