当AI竞赛进入深水区，算力已从弹药升级为命脉。Anthropic正在下一盘大棋，它不再满足于做芯片的买家，而是要成为算力的主人。
近日，AI独角兽Anthropic正式聘请谷歌Tensor Processing Unit业务创始人Amir Salek加入其计算团队，负责组建自研芯片业务。这位曾主导谷歌TPU从v1到v4共七代芯片研发的芯片架构师的加盟，标志着Anthropic的算力战略从多元采购正式迈入自研加外采双轨并行的新阶段。
从抢到造 算力焦虑倒逼战略升维
2026年的AI行业，算力短缺已从周期性瓶颈演变为结构性矛盾。Anthropic旗下Claude模型的需求呈爆发式增长，公司年化收入已从2025年底的约90亿美元飙升至超过300亿美元。业务规模的指数级扩张，让算力供给的不确定性成为悬在头顶的达摩克利斯之剑。
尽管Anthropic早已推行多芯片策略，与英伟达、谷歌、亚马逊AWS、AMD等巨头均建立了采购关系，但公司仍公开坦承，依赖他人显然不够。这种焦虑并非空穴来风。英伟达GPU的交货周期、allocation配额机制以及高昂的租赁成本，正在侵蚀AI公司的利润底线。对于即将冲刺IPO、目标估值达2万亿美元的Anthropic而言，掌握算力自主权已不仅是运营需求，更是资本市场对其长期盈利能力的关键考量。Anthropic的算力版图呈现出清晰的远近结合、软硬兼施特征，可概括为三条主线。
第一，锁定远期产能，构筑供应护城河。今年4月，Anthropic与谷歌、博通达成了总规模达3.5GW的TPU长期供应协议，预计2027年起逐步上线。同月，公司还与亚马逊AWS签署了5GW的AI算力租赁协议，涵盖Trainium芯片及数千万颗Graviton CPU。7月，AMD更宣布向Anthropic投资最高50亿美元，用于部署2GW的MI450 Helios算力集群。这些超级订单确保了未来数年的基础算力供给。
第二，拥抱创新架构，布局下一代技术。Anthropic与英国芯片初创公司Fractile达成约2.5亿美元的初始采购协议，后者专注于存内计算架构，有望在推理场景实现能效比的阶跃式提升。此外，公司还在洽谈收购以色列推理优化公司Decart，估值约60亿美元，以软件手段挖掘现有芯片的极致性能。
第三，自研芯片，掌握终极自主权。这是最具战略纵深的一步。Amir Salek的加盟，意味着Anthropic获得了从零到一构建芯片业务的核心能力。Salek在谷歌的九年里，将TPU从内部实验项目发展为支撑数十亿级推理请求的生产级基础设施。此前他还在英伟达工作八年，主导SoC设计组织。这种既懂GPU又懂TPU的复合背景，使Anthropic在自研路径上少走了数年弯路。与此同时，公司已与三星就芯片制造展开深度谈判，试图围绕Claude模型的稀疏激活机制定制ASIC架构。
行业格局 大模型公司的去英伟达化浪潮
Anthropic并非孤例。OpenAI已携手博通、台积电推出自研推理芯片Jalapeño，计划今年下半年部署。微软Maia 300预计秋季发布。谷歌TPU早已自成体系。大模型公司集体造芯的背后，是对英伟达CUDA生态路径依赖的深层警惕。
然而，自研芯片绝非一蹴而就。从架构设计、流片验证到量产部署，周期通常需要18至24个月，单项目投入可达5亿美元。更关键的是，英伟达的护城河不仅是硬件，更是围绕CUDA构建的庞大软件生态。即便自研芯片在特定场景下具备能效优势，模型迁移、框架适配、开发者习惯仍是难以逾越的壁垒。
因此，Anthropic的双轨战略本质上是一种务实主义。短期内通过多元采购确保产能安全，中期通过软硬件协同优化降本增效，长期通过自研芯片构建差异化壁垒。三条线并行，互为备份，既避免将所有筹码押在单一供应商身上，也为未来与英伟达的博弈增添了关键筹码。
结语
Anthropic从抢算力到造算力的转身，折射出AI产业竞争逻辑的深刻变迁。当模型能力差距逐渐收敛，基础设施的自主可控与成本效率将成为决定胜负的下半场变量。Salek的加盟，让Anthropic拿到了进入芯片牌局的门票，但这场豪赌的最终结果，或许要等到2027年那3.5GW TPU上线、自研芯片流片成功之时，才能见分晓。在此之前，资本市场将密切关注这家独角兽如何在烧钱造芯与冲刺上市之间走稳钢丝。
