ブルームバーグの報道によると、Anthropicは、AIラボが社内半導体構想の基礎を築く中、元Google幹部のアミール・サレック氏をコンピューティングチームに採用したという。

以前、Alphabet のカスタム シリコンの取り組みを率い、7 世代の Tensor Processing Unit を提供してきた Salek 氏は、Anthropic コンピューティング リードの James Bradbury に直接報告することになります。この採用は、同社の独自のAIハードウェアへの動き（8月初旬の求人情報とチーム構築レポートによって最初に示された）が現在、その実行段階に加速していることを示す最も強力な兆候である。

アミール・サレクとは誰ですか

サレクは、チップ業界で最も重要な履歴書の 1 つを持ってやって来ました。 Google では、10 年以上 Google の AI ワークロードを駆動し、業界全体の社内 AI チップのテンプレートとなったアクセラレータである Tensor Processing Unit を担当するカスタム シリコン組織を率いました。 7 世代の TPU は、その組織の監視の下で提供されました。

同氏は2022年にグーグルを退社し、プライベートエクイティ会社サーベラス・キャピタル・マネジメントに入社し、そこで専務取締役を務めた。 Anthropic は現在、チップ アーキテクチャの深さと大規模な運用経験の組み合わせを活かして、新興ハードウェア組織の採用を積極的に行っています。

Anthropic が独自のチップを必要とする理由

Claude メーカーは引き続き Nvidia、Amazon、Google からチップを購入しており、これらの関係が同社の短期的なコンピューティング戦略の中心であり続けます。しかし、ブルームバーグの報道によると、社内にシリコン部門を設立することで、同社は継続的なサプライチェーンのボトルネックを軽減しながら、運用要件に合わせてハードウェア設計を調整できると期待されているという。

経済学は単純明快です。フロンティア AI ラボは地球上で最大のコンピューティング購入者の 1 つであり、レンタルではなく所有できるスタックの各層により、長期的なコストと依存性が削減されます。この戦略は、ハイパースケーラーや開発者が希少なデータセンター インフラストラクチャを争う中、外部のハードウェア サプライヤーへの依存を減らすことに取り組んでいる大手 AI ラボの間の広範な傾向を反映しています。

スタックを所有するための競争

人間だけではありません。ライバルのOpenAIも、Broadcomと共同で自社のカスタムJalapenoチップを共同開発することで同様の措置を講じており、今年後半に運用導入が予定されている。 Google は独自の TPU を構築し、10 年以上にわたって AI インフラストラクチャ戦略の中心に据えてきました。 Amazon には、AWS AI サービスに供給する Trainium および Inferentia ラインがあり、Meta には MTIA アクセラレータ ファミリが実稼働環境にあります。一方、Microsoftは、AzureフリートのNvidiaへの依存を減らすため、Maiaデータセンターチップの開発を進めている。

長期的なハードウェア開発と並行して当面のコンピューティング需要を維持するために、Anthropic はサプライ チェーン全体でマルチベンダーのインフラストラクチャ契約を迅速に確保しています。同社は最近、英国の半導体企業フラクタイルに最初の2億5000万ドルを約束する概要を発表し、同時にライオット・プラットフォームズおよびボルタ・インフラ・ホールディングスとの契約を通じて追加のデータセンター容量を確保した。

このパターンはハイパースケーラーを超えて広がります。新興企業の Etched は、汎用 GPU に挑戦するためにトランスに特化したチップを構築しました。AI 推論ワークロードには専用シリコンが必要であるという前提で、資金豊富な挑戦者の波が数十億ドルを集めました。かつてはニッチな調達の決定であったものが、戦略的軍拡競争となり、主要な AI プレーヤーはそれぞれ、競争上の優位性がハードウェア層にますます活かされていると結論付けています。

この採用は、Anthropic の公開市場への野心にとっても微妙な時期に当たる。同社は最大1,000億ドルを調達できる大規模な新規株式公開を準備しており、その申請書類には並外れた収益成長とその背後にある巨大な資本集中の両方が示されている。コンピューティングコストは収益と将来の収益性の間に直接影響するため、投資家は同社のコンピューティング戦略の耐久性を異例の厳密さで精査するだろう。より多くのハードウェア スタックを所有すること、または少なくともそこへの信頼できる道筋を示すことは、そのストーリーで顕著に取り上げられる可能性があります。独自のシリコンの一部を設計するラボでも、市場全体向けに構築された汎用設計を受け入れるのではなく、電力効率、メモリ帯域幅、スケジュールを独自のモデルに合わせて調整できます。主力モデルである Claude モデルが生産時に最も多くの計算を必要とする企業にとって、これらのわずかな利益は積み重なると多額の利益になります。

次に何が起こるか

チップをゼロから構築するには通常何年もかかり、7 世代の TPU を経験したベテランが率いるチームであっても、一夜にしてカスタム シリコンを生産できるわけではありません。短期的に注目すべき指標は、シリコンチームの採用速度、ファウンドリパートナーシップの可能性、そしてAnthropicの第一世代の設計が汎用アクセラレータではなく狭いワークロード（例えばクロードモデルの推論）をターゲットにしているかどうかだ。

すでに明らかなのは方向性です。 AI ラボがコンピューティングを商品の購入として扱える時代は終わりを迎えており、Anthropic は競合他社から未来を借りたままにならないようにするための専門知識を取得したところです。

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