A Anthropic confirmou planos para desenvolver seu próprio chip de inteligência artificial personalizado, tornando-se o mais recente laboratório de IA a concluir que depender de fornecedores externos de hardware não é mais suficiente para acompanhar a demanda desenfreada.

A empresa revelou que está montando uma “equipe de silício personalizada” interna para co-projetar um processador junto com seus futuros modelos de linguagem grande, de acordo com uma lista de empregos e confirmação relatada por TechCrunch, Reuters, Quartz e Business Insider. A mudança sinaliza que a Anthropic pretende assumir maior controle sobre a pilha de hardware que alimenta Claude, sua principal família de modelos. Para aqueles que acompanham a cobertura da indústria de IA, a decisão segue um padrão claro: todos os grandes laboratórios de fronteira estão agora correndo para possuir um pedaço do silício que alimenta seus modelos.

Co-projetando chips para Claude

Os detalhes apontam para uma estratégia de co-design, em vez de uma compra rápida e pronta para uso. Conforme relatado por SiliconANGLE, um porta-voz disse ao Business Insider que a Anthropic irá co-projetar o processador com seus futuros modelos de linguagem grande. As iniciativas de co-design normalmente se concentram na adaptação de um chip para uma carga de trabalho específica – os cálculos e padrões de memória específicos dos quais um modelo depende – e essa personalização pode aumentar significativamente a eficiência do hardware.

Aceleradores de IA prontos para uso são desenvolvidos para atender a uma ampla variedade de clientes e cargas de trabalho, o que significa que eles apresentam compromissos. Um chip ajustado especificamente para a arquitetura de Claude poderia, em teoria, oferecer mais desempenho por dólar e por watt do que hardware de uso geral. Isso é extremamente importante na escala em que a Anthropic opera, onde mesmo pequenos ganhos de eficiência se traduzem em enormes economias de custos.

Contratar engenheiros, não apenas comprar chips

TechCrunch informou que a Anthropic está procurando engenheiros com experiência em design de chips para sua equipe de silício customizada, de acordo com a lista de empregos. A matéria observou que a empresa foi atualizada para incluir a confirmação da Anthropic, tornando o plano oficial e não especulativo.

O impulso às contratações surge num momento em que a procura por Claude aumenta e as empresas de IA lutam para fechar o maior número possível de negócios de infraestrutura. Por sua vez, a Anthropic assinou acordos com AWS, Google, Nvidia e AMD para acessar hardware de computação de IA. Mas para realmente escalar e atender ao nível de demanda, depender de outros claramente não é mais suficiente – um cálculo que agora empurrou a Antrópica a projetar seu próprio silício.

Esta é uma mudança estratégica notável. A Anthropic há muito se posiciona como um laboratório focado em pesquisa e segurança, mas o anúncio do chip mostra que ela também está construindo o tipo de infraestrutura pesada normalmente associada aos maiores hiperescaladores.

Entrando em um campo lotado

A Anthropic não é a primeira empresa de IA a decidir que construir seu próprio chip vale o enorme custo e complexidade. A empresa está seguindo um caminho trilhado por seus maiores rivais.

Em junho, a OpenAI revelou seu chip “Jalapeño” construído pela Broadcom, que é projetado especificamente para cargas de trabalho de inferência – o estágio em que um modelo treinado realmente responde às dúvidas do usuário. O Google DeepMind há muito confia nas unidades de processamento de tensores (TPUs) personalizadas da Alphabet para alimentar seus modelos Gemini, proporcionando-lhe um dos programas internos de silício mais maduros do setor. Enquanto isso, a Meta vem desenvolvendo seus próprios aceleradores MTIA para cargas de trabalho de IA.

A tendência vai além dos laboratórios modelo. Provedores de nuvem como a Amazon, com seus chips Trainium e Inferentia, também investiram pesadamente em silício customizado para reduzir sua dependência da Nvidia. O traço comum é o desejo de escapar às restrições de um único fornecedor dominante e de capturar uma parte maior da cadeia de valor.

Por que silício personalizado agora?

A economia que impulsiona esta onda é simples. As GPUs da Nvidia geram margens enormes porque a demanda por elas excede em muito a oferta, e os modelos de IA de ponta exigem quantidades impressionantes de computação para treinar e servir. Cada laboratório que depende dessas GPUs está efetivamente pagando um imposto a um único fornecedor enquanto compete pelo mesmo fornecimento finito.

Projetar um chip personalizado é uma aposta cara e de vários anos – pode custar centenas de milhões de dólares e exigir raros talentos de engenharia – mas oferece três vantagens que os laboratórios consideram cada vez mais existenciais. Primeiro, pode reduzir os custos de inferência a longo prazo, que são a despesa dominante para um modelo popular como o de Claude. Em segundo lugar, reduz a vulnerabilidade estratégica à escassez de abastecimento e aos controlos das exportações. Terceiro, cria um fosso defensável: um modelo e um chip co-projetados um para o outro são mais difíceis de serem replicados pelos concorrentes.

A decisão da Anthropic também reflete o aprofundamento do seu relacionamento com parceiros de nuvem e computação. A empresa já garantiu financiamento em grande escala para infraestrutura de IA, e um programa interno de chips é o próximo passo natural para transformar esse financiamento em capacidade dedicada e otimizada.

O que vem a seguir

Construir um chip de IA competitivo normalmente leva anos desde o projeto até a produção em volume, portanto, é improvável que o silício personalizado da Anthropic forneça energia a Claude no prazo imediato. A empresa continuará a depender da Nvidia, AMD e aceleradores de provedores de nuvem enquanto sua nova equipe trabalha para uma primeira saída de fita.

Ainda assim, o anúncio é um sinal significativo de intenção. Isso coloca a Anthropic firmemente na mesma corrida de hardware que a OpenAI e o Google, e sugere que a próxima fase da competição entre os laboratórios de fronteira será travada não apenas por algoritmos e dados, mas pelo silício abaixo deles.

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