来源：环球市场播报

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 ñ 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。