AI领域近日爆出一则重磅消息：知名人工智能公司Anthropic成功从谷歌挖来关键人物——被誉为“TPU之父”的Amir Salek。这一举动被业内视为Anthropic加速布局自研芯片的重要信号，标志着通用人工智能（AGI）领域的竞争已从软件层面延伸至硬件底层。
据多方消息证实，Salek将直接向Anthropic计算部门负责人James Bradbury汇报工作。这位在半导体行业拥有深厚资历的技术领袖，此前在谷歌主导了七代TPU芯片的研发工作，该项目历时九年，成功帮助谷歌摆脱对英伟达GPU的依赖。更值得关注的是，Salek在2022年短暂任职于私募巨头Cerberus期间，积累了丰富的企业级芯片项目商业运作经验，这种技术与管理能力的双重背景使其成为Anthropic芯片战略的核心人选。
Anthropic的芯片人才储备远不止于此。今年6月，该公司悄然吸纳了OpenAI自研芯片项目的早期核心成员Clive Chan。作为代号“Jalapeno”项目的第二位硬件工程师，Chan的加入使得Anthropic同时掌握了谷歌TPU和OpenAI芯片研发的双重技术基因。这种人才组合策略，与苹果公司通过软硬件协同设计实现M系列芯片突破的路径异曲同工。
推动Anthropic自研芯片决策的关键因素，是居高不下的算力成本。数据显示，该公司2026年算力支出预计达190亿美元，其中2025年推理成本已超出预算23%，毛利率与预期上市目标存在37个百分点的差距。尽管背靠亚马逊AWS和谷歌云两大云服务商，但通用GPU无法完全适配Claude大模型特性的问题日益凸显。通过定制化芯片，Anthropic有望将推理速度提升数倍，同时将单位算力成本降低60%以上。
在自主研发的同时，Anthropic同步展开多维度算力布局。该公司近期向英国芯片初创公司Fractile下达2.5亿美元预订单，锁定其正在研发的低功耗LLM推理架构。更引人注目的是其基础设施扩张策略：通过与美国最大加密货币矿企Riot Platforms和数据中心运营商Volta Infra达成协议，Anthropic正在将闲置的矿场改造为AI数据中心。这种“抄底”式布局，使其在电力供应和物理空间获取上获得显著优势。
当前AI巨头的竞争格局正在发生深刻变化。OpenAI的Jalapeno项目、Anthropic的Custom Silicon部门，以及谷歌持续迭代的TPU系列，标志着AGI竞赛已进入“芯片定义智能”的新阶段。据行业分析师测算，具备自主芯片能力的企业，其模型训练效率可提升3-5倍，这种技术代差将直接决定企业在AGI赛道的领先地位。随着Anthropic完成芯片团队组建，这场涉及技术、资本与基础设施的综合较量，正进入白热化阶段。
