Anthropic a confirmé son intention de développer sa propre puce d'intelligence artificielle personnalisée, devenant ainsi le dernier laboratoire d'IA à conclure que s'appuyer sur des fournisseurs de matériel extérieurs n'est plus suffisant pour répondre à la demande galopante.

La société a révélé qu'elle constituait une « équipe de silicium personnalisée » interne pour co-concevoir un processeur parallèlement à ses futurs grands modèles linguistiques, selon une offre d'emploi et une confirmation rapportée par TechCrunch, Reuters, Quartz et Business Insider. Cette décision indique qu'Anthropic a l'intention de prendre un plus grand contrôle sur la pile matérielle qui alimente Claude, sa famille de modèles phare. Pour ceux qui suivent la couverture de l'industrie de l'IA, la décision correspond à un modèle clair : tous les grands laboratoires pionniers se battent désormais pour posséder une partie du silicium qui fait fonctionner leurs modèles.

Co-conception de puces pour Claude

Les détails suggèrent une stratégie de co-conception plutôt qu’un achat rapide dans le commerce. Comme SiliconANGLE l'a rapporté, un porte-parole a déclaré à Business Insider qu'Anthropic co-concevrait le processeur avec ses futurs grands modèles de langage. Les initiatives de co-conception se concentrent généralement sur l’adaptation d’une puce à une charge de travail spécifique – les calculs particuliers et les modèles de mémoire sur lesquels repose un modèle – et une telle personnalisation peut augmenter considérablement l’efficacité du matériel.

Les accélérateurs d’IA disponibles dans le commerce sont conçus pour servir un large éventail de clients et de charges de travail, ce qui signifie qu’ils comportent des compromis. Une puce spécialement adaptée à l'architecture de Claude pourrait, en théorie, offrir plus de performances par dollar et par watt que le matériel à usage général. Cela est extrêmement important à l’échelle d’Anthropic, où même de petits gains d’efficacité se traduisent par d’énormes économies de coûts.

Embaucher des ingénieurs, pas seulement acheter des puces

TechCrunch a rapporté qu'Anthropic recherche des ingénieurs ayant une expérience dans la conception de puces pour son équipe de silicium personnalisé, selon l'offre d'emploi. L'article indique que la société a été mise à jour pour inclure la confirmation d'Anthropic, rendant le plan officiel plutôt que spéculatif.

La poussée d’embauche intervient alors que la demande pour Claude augmente et que les entreprises d’IA se démènent pour conclure autant de contrats d’infrastructure que possible. Pour sa part, Anthropic a signé des accords avec AWS, Google, Nvidia et AMD pour accéder au matériel informatique d'IA. Mais pour véritablement évoluer et répondre au niveau de la demande, s’appuyer sur les autres n’est clairement plus suffisant – un calcul qui a désormais poussé Anthropic à concevoir son propre silicium.

Il s’agit d’un changement stratégique notable. Anthropic se positionne depuis longtemps comme un laboratoire axé sur la recherche et la sécurité, mais l'annonce de la puce montre qu'il construit également le type d'infrastructure lourde habituellement associée aux plus grands hyperscalers.

Rejoindre un terrain bondé

Anthropic n'est pas la première entreprise d'IA à décider que la construction de sa propre puce vaut le coût et la complexité énormes. L’entreprise suit une voie tracée par ses plus grands concurrents.

En juin, OpenAI a dévoilé sa puce « Jalapeño » construite par Broadcom, spécialement conçue pour les charges de travail d'inférence – l'étape où un modèle formé répond réellement aux requêtes des utilisateurs. Google DeepMind s'appuie depuis longtemps sur les unités de traitement tensoriel (TPU) personnalisées d'Alphabet pour alimenter ses modèles Gemini, ce qui lui confère l'un des programmes de silicium internes les plus matures du secteur. Meta, quant à elle, développe ses propres accélérateurs MTIA pour les charges de travail d’IA.

La tendance s’étend au-delà des laboratoires modèles. Les fournisseurs de cloud comme Amazon, avec ses puces Trainium et Inferentia, ont également investi massivement dans du silicium personnalisé pour réduire leur dépendance à l'égard de Nvidia. Le fil conducteur est le désir d’échapper aux contraintes d’un fournisseur unique dominant et de capter une plus grande partie de la chaîne de valeur.

Pourquoi du silicium personnalisé maintenant ?

Les facteurs économiques à l’origine de cette vague sont simples. Les GPU de Nvidia génèrent d'énormes marges car la demande dépasse largement l'offre, et les modèles d'IA de pointe nécessitent des quantités énormes de calcul pour être formés et utilisés. Chaque laboratoire qui dépend de ces GPU paie effectivement une taxe à un seul fournisseur tout en étant en concurrence pour le même approvisionnement limité.

Concevoir une puce personnalisée est un pari coûteux sur plusieurs années – cela peut coûter des centaines de millions de dollars et nécessiter des talents d’ingénieur rares – mais il offre trois avantages que les laboratoires considèrent de plus en plus comme existentiels. Premièrement, cela peut réduire les coûts d’inférence à long terme, qui constituent la dépense dominante pour un modèle populaire comme Claude. Deuxièmement, cela réduit la vulnérabilité stratégique aux pénuries d’approvisionnement et aux contrôles des exportations. Troisièmement, cela crée un fossé défendable : un modèle et une puce co-conçus l’un pour l’autre sont plus difficiles à reproduire pour les concurrents.

La décision d'Anthropic reflète également l'approfondissement de ses relations avec les partenaires cloud et informatiques. La société a déjà obtenu un financement à grande échelle pour l'infrastructure d'IA, et un programme de puces interne est la prochaine étape naturelle pour transformer ce financement en capacité dédiée et optimisée.

Ce qui vient ensuite

Construire une puce d'IA compétitive prend généralement des années, de la conception à la production en série, il est donc peu probable que le silicium personnalisé d'Anthropic alimente Claude dans l'immédiat. La société continuera de dépendre des accélérateurs de Nvidia, AMD et des fournisseurs de cloud pendant que sa nouvelle équipe travaille à une première sortie sur bande.

Cette annonce constitue néanmoins un signal d’intention significatif. Cela place Anthropic fermement dans la même course au matériel qu'OpenAI et Google, et cela suggère que la prochaine phase de concurrence entre les laboratoires pionniers se jouera non seulement sur les algorithmes et les données, mais aussi sur le silicium qui les sous-tend.

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