Anthropic正式披露公司计划研发一款定制AI芯片。

一位发言人表示，公司将与其未来的大语言模型进行芯片与软件的协同设计。通常协同设计的重点在于让芯片适配特定工作负载，这种定制化可大幅提升硬件效率。

市面上的通用AI芯片规格往往与其运行的模型不匹配。比如某款加速器的内存可能比LLM所需的略多或略少。让处理器与所运行的软件协同设计，可以消除这种效率损失。

据报道，Anthropic正在组建一支内部芯片开发团队来主导其半导体战略。公司正在招募处理器设计师和验证专家。验证是确保芯片设计按预期工作的关键流程。

一份招聘启事显示，Anthropic计划使用AI来自动化部分验证任务。根据该职位描述，公司计划开发模拟环境，让Claude学习如何测试新开发的芯片设计。这项工作将特别强调一种名为"形式化验证"的评估方法，即通过模拟芯片可能遇到的每一种运行条件组合来检查设计缺陷。

半导体工程师还会使用多种其他验证方法。在测试流程的初始阶段，他们会在模拟环境中运行芯片的虚拟版本。之后会在FPGA（现场可编程门阵列）上实现。FPGA是一种能在硬件层面模拟其他处理器的芯片，能够提供比模拟更详细的遥测数据。

OpenAI也在使用AI加速其芯片设计进程。今年6月，OpenAI与博通合作推出了一款名为Jalapeño的定制推理加速器。该芯片仅用了九个月就完成设计，因为两家公司用AI自动化了大量手工任务。

Anthropic的芯片很可能和Jalapeño一样，针对推理工作负载进行优化。推理——即模型训练完成后在生产环境中运行LLM——通常占据AI提供商最大的基础设施支出。相比通用显卡，定制芯片在成本效率上可大幅领先。

有关Anthropic芯片研发计划的传闻早在4月就已出现。6月初，媒体报道称该公司可能与三星电子合作制造其处理器。

三星在芯片代工市场的份额远小于台积电。然而，三星近期推出了一项名为zHBM的技术，据称可以显著提升AI芯片效率。与三星合作可能使Anthropic将其zHBM技术融入即将推出的加速器。

显卡的逻辑核心与HBM内存并排放置在一个共享基板上。三星表示，其zHBM技术可以将内存直接堆叠在逻辑核心上方。这种布局缩短了数据在内存和逻辑电路之间传输的距离，从而降低了功耗。