Anthropic은 맞춤형 실리콘 추진을 가속화하기 위해 Google TPU 설계자 Amir Salek를 고용합니다.

Anthropic은 사내 반도체 이니셔티브를 구축하면서 7세대 TPU를 제공한 전직 Google 칩 책임자인 Amir Salek를 고용했습니다.

Bloomberg의 보고서에 따르면 Anthropic은 AI 연구소가 사내 반도체 이니셔티브를 위한 토대를 마련함에 따라 전직 Google 임원인 Amir Salek를 컴퓨팅 팀에 합류시키기 위해 고용했습니다.

이전에 Alphabet의 맞춤형 실리콘 노력을 주도하고 7세대 Tensor 처리 장치를 제공한 Salek는 Anthropic 컴퓨팅 리더인 James Bradbury에게 직접 보고하게 됩니다. 이번 채용은 8월 초 구인 목록과 팀 구성 보고서를 통해 처음 신호를 받은 독점적인 AI 하드웨어를 향한 회사의 움직임이 이제 실행 단계로 가속화되고 있다는 가장 강력한 신호입니다.

아미르 살렉은 누구인가

Salek은 칩 업계에서 가장 중요한 이력서 중 하나를 가지고 도착합니다. Google에서 그는 10년 이상 Google의 AI 워크로드를 지원하고 업계 전반에 걸쳐 사내 AI 칩의 템플릿이 된 가속기인 Tensor 프로세싱 유닛을 담당하는 맞춤형 실리콘 조직을 이끌었습니다. 해당 조직의 감독 하에 7세대 TPU가 제공되었습니다.

그는 2022년에 Google을 떠나 사모펀드 Cerberus Capital Management에서 전무이사를 역임했습니다. Anthropic은 이제 신흥 하드웨어 조직을 위해 적극적으로 채용하면서 칩 아키텍처 깊이와 대규모 운영 경험의 조합을 활용하고 있습니다.

Anthropic이 자체 칩을 원하는 이유

Claude 제조업체는 Nvidia, Amazon 및 Google로부터 칩을 계속 구매하고 있으며 이러한 관계는 단기 컴퓨팅 전략의 핵심으로 남아 있습니다. 그러나 블룸버그 보고서에 따르면 내부 실리콘 부서를 설립하면 회사가 운영 요구 사항에 맞게 하드웨어 설계를 조정하는 동시에 지속적인 공급망 병목 현상을 완화하는 데 도움이 될 것으로 예상됩니다.

경제학은 간단합니다. Frontier AI 연구소는 지구상에서 가장 큰 컴퓨팅 구매자 중 하나이며, 임대하지 않고 소유할 수 있는 스택의 모든 계층은 장기적인 비용과 종속성을 줄입니다. 이 전략은 하이퍼스케일러와 개발자가 부족한 데이터 센터 인프라를 확보하기 위해 노력함에 따라 외부 하드웨어 공급업체에 대한 의존도를 줄이기 위해 노력하는 주요 AI 연구소 간의 광범위한 추세를 반영합니다.

스택을 차지하기 위한 경쟁

인류는 혼자가 아닙니다. 경쟁사인 OpenAI는 올해 말 운영 배포가 예정된 Broadcom과 함께 맞춤형 Jalapeno 칩을 공동 개발하여 유사한 조치를 취했습니다. Google은 자체 TPU를 구축하고 이를 10년 넘게 AI 인프라 전략의 중심으로 유지해 왔습니다. Amazon에는 AWS AI 서비스를 제공하는 Trainium 및 Inferentia 라인이 있고, Meta에는 생산 중인 MTIA 가속기 제품군이 있습니다. 한편 Microsoft는 Azure 제품군에 대한 Nvidia에 대한 의존도를 줄이기 위해 Maia 데이터 센터 칩을 개발해 왔습니다.

장기적인 하드웨어 개발과 함께 즉각적인 컴퓨팅 수요를 유지하기 위해 Anthropic은 공급망 전반에 걸쳐 다중 공급업체 인프라 계약을 신속하게 확보해 왔습니다. 이 회사는 최근 영국 칩 회사인 Fractile에 초기 2억 5천만 달러를 투자하겠다고 약속하는 동시에 Riot Platforms 및 Volta Infra Holdings와의 거래를 통해 추가 데이터 센터 용량을 확보했습니다.

패턴은 하이퍼스케일러를 넘어 확장됩니다. 스타트업 Etched는 범용 GPU에 도전하기 위해 변압기 전문 칩을 제작했으며, 자금이 넉넉한 도전자들이 AI 추론 워크로드에 특수 목적 실리콘이 필요하다는 전제 하에 수십억 달러를 모금했습니다. 한때 틈새 조달 결정이었던 것이 전략적 군비 경쟁이 되었으며, 각 주요 AI 플레이어는 경쟁 우위가 점점 더 하드웨어 계층에 있다고 결론을 내렸습니다.

채용은 또한 Anthropic의 공개 시장 야망을 위한 민감한 순간에 이루어졌습니다. 회사는 최대 1,000억 달러를 조달할 수 있는 블록버스터 기업공개(IPO)를 준비하고 있으며, 제출 자료에는 놀라운 수익 성장과 그 뒤에 숨은 막대한 자본 집약도가 모두 입증될 것입니다. 컴퓨팅 비용은 수익과 미래 수익성 사이의 경로에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 투자자들은 컴퓨팅 전략의 내구성을 유난히 엄격하게 조사할 것입니다. 더 많은 하드웨어 스택을 소유하거나 적어도 이에 대한 신뢰할 수 있는 경로를 입증하는 것이 해당 이야기에서 두드러지게 나타날 가능성이 높습니다. 자체 실리콘의 일부라도 설계하는 연구소는 전체 시장을 위해 구축된 범용 설계를 수용하는 대신 자체 모델에 맞게 전력 효율성, 메모리 대역폭 및 스케줄링을 조정할 수 있습니다. 주요 Claude 모델이 생산에서 가장 컴퓨팅 집약적인 모델 중 하나를 사용하는 회사의 경우 이러한 한계 이익은 심각한 돈으로 합쳐집니다.

다음에 나올 내용

처음부터 칩을 만드는 데는 일반적으로 수년이 걸리며, 7세대 TPU의 베테랑이 이끄는 팀이라도 하루아침에 맞춤형 실리콘을 생산할 수는 없습니다. 단기적으로 지켜봐야 할 지표는 실리콘 팀의 고용 속도, 잠재적인 파운드리 파트너십, Anthropic의 1세대 설계가 범용 가속기보다는 클로드 모델에 대한 추론과 같은 좁은 작업 부하를 대상으로 하는지 여부입니다.

이미 분명한 것은 방향이다. AI 연구소가 컴퓨팅을 상품 구매로 취급할 수 있는 시대는 끝났으며, Anthropic은 경쟁사로부터 미래를 임대하지 않도록 하는 전문 지식을 이제 막 획득했습니다.