Anthropic ha assunto l’ex dirigente di Google Amir Salek per unirsi al suo team informatico mentre il laboratorio di intelligenza artificiale getta le basi per un’iniziativa interna sui semiconduttori, secondo un rapporto di Bloomberg.
Salek, che in precedenza ha guidato le attività di silicio personalizzato di Alphabet e ha fornito sette generazioni di unità di elaborazione tensore, riferirà direttamente al responsabile del calcolo antropico James Bradbury. Il reclutamento è il segnale più forte finora che il passaggio dell'azienda verso [hardware AI] proprietario (https://aibuzzwire.news) - segnalato per la prima volta da annunci di lavoro e rapporti di team building all'inizio di agosto - sta ora accelerando verso la sua fase di esecuzione.
Chi è Amir Salek
Salek arriva con uno dei curriculum più importanti nel settore dei chip. In Google, ha guidato l'organizzazione del silicio personalizzato responsabile della Tensor Processing Unit, l'acceleratore che ha alimentato più di un decennio di carichi di lavoro AI di Google ed è diventato il modello per i chip AI interni in tutto il settore. Sette generazioni di TPU sono state consegnate sotto la supervisione di quell'organizzazione.
Ha lasciato Google nel 2022 per la società di private equity Cerberus Capital Management, dove ha ricoperto il ruolo di amministratore delegato senior. Anthropic sta ora sfruttando questa combinazione di profondità dell'architettura dei chip ed esperienza operativa su larga scala mentre recluta attivamente per la sua organizzazione hardware emergente.
Perché Anthropic vuole le proprie patatine
Il produttore di Claude continua ad acquistare chip da Nvidia, Amazon e Google, e queste relazioni rimangono centrali per la sua strategia informatica a breve termine. Ma secondo il rapporto di Bloomberg, si prevede che la creazione di una divisione interna del silicio aiuterà l’azienda ad adattare la progettazione dell’hardware alle sue esigenze operative, mitigando al tempo stesso i colli di bottiglia della catena di approvvigionamento.
L’economia è semplice. I laboratori di intelligenza artificiale di frontiera sono tra i maggiori acquirenti di computer del pianeta e ogni livello dello stack che può essere posseduto anziché affittato riduce i costi e la dipendenza a lungo termine. La strategia riflette una tendenza più ampia tra i principali laboratori di intelligenza artificiale che lavorano per ridurre la dipendenza dai fornitori di hardware esterni mentre gli hyperscaler e gli sviluppatori si affrettano per le scarse infrastrutture dei data center.
Una corsa competitiva per possedere lo stack
L’antropologia non è sola. La rivale OpenAI ha adottato misure simili co-sviluppando il suo chip Jalapeno personalizzato insieme a Broadcom, la cui implementazione operativa è prevista entro la fine dell'anno. Google costruisce le proprie TPU e le mantiene al centro della sua strategia di infrastruttura AI da oltre un decennio. Amazon ha le sue linee Trainium e Inferentia che alimentano i suoi servizi AWS AI e Meta ha la sua famiglia di acceleratori MTIA in produzione. Microsoft, nel frattempo, ha sviluppato i suoi chip per data center Maia in modo da ridurre la dipendenza da Nvidia per la sua flotta Azure.
Per sostenere le sue richieste di elaborazione immediate insieme allo sviluppo hardware a lungo termine, Anthropic si è rapidamente assicurata accordi infrastrutturali multi-vendor lungo tutta la catena di fornitura. La società ha recentemente delineato un impegno iniziale di 250 milioni di dollari con la società britannica di chip Fractile, assicurandosi contemporaneamente ulteriore capacità del data center attraverso accordi con Riot Platforms e Volta Infra Holdings.
Il modello si estende oltre gli hyperscaler. La startup Etched ha costruito un chip specializzato nei trasformatori per sfidare le GPU generiche, e un'ondata di sfidanti ben finanziati ha raccolto miliardi sulla premessa che i carichi di lavoro di inferenza dell'intelligenza artificiale richiedono silicio appositamente costruito. Quella che una volta era una decisione di approvvigionamento di nicchia è diventata una corsa agli armamenti strategici, con tutti i principali attori dell’intelligenza artificiale che concludono che il vantaggio competitivo risiede sempre più a livello hardware.
L'assunzione arriva anche in un momento delicato per le ambizioni di mercato pubblico di Anthropic. La società sta preparando un’offerta pubblica iniziale di successo che potrebbe raccogliere fino a 100 miliardi di dollari, e i suoi documenti mostreranno sia la straordinaria crescita dei ricavi che l’enorme intensità di capitale dietro di essa. Gli investitori esamineranno la durabilità della sua strategia informatica con insolito rigore, perché i costi di elaborazione si collocano direttamente nel percorso tra le entrate e qualsiasi redditività futura. Possedere una parte maggiore dello stack hardware, o almeno dimostrare un percorso credibile per ottenerlo, probabilmente avrà un posto di rilievo in quella storia. Un laboratorio che progetta anche solo una parte del proprio silicio può adattare l’efficienza energetica, la larghezza di banda della memoria e la pianificazione ai propri modelli invece di accettare progetti generici realizzati per l’intero mercato. Per un'azienda i cui modelli Claude di punta sono tra i più ad alta intensità di calcolo nella produzione, questi guadagni marginali si tramutano in soldi seri.
Cosa verrà dopo
Costruire un chip da zero richiede in genere anni, e anche un team guidato da un veterano di sette generazioni di TPU non riuscirà a produrre silicio personalizzato dall’oggi al domani. Gli indicatori a breve termine da tenere d’occhio sono la velocità di assunzione nel team del silicio, le potenziali partnership con le fonderie e se il progetto di prima generazione di Anthropic si rivolge a un carico di lavoro ristretto – inferenza per i modelli Claude, ad esempio – piuttosto che a un acceleratore generico.
Ciò che è già chiaro è la direzione. L’era in cui i laboratori di intelligenza artificiale potevano considerare l’informatica come un acquisto di beni sta finendo e Anthropic ha appena acquisito le competenze per assicurarsi di non dover affittare il proprio futuro ai concorrenti.
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