AI 大模型公司的「战火」，正在一路烧到芯片。
前几天，OpenAI 才高调公布首款自研推理芯片「墨西哥辣椒」跑赢英伟达，另一边，Anthropic 的芯片「野心」也浮出水面了……
据路透社独家报道，Anthropic 此前曾讨论以约 70 亿美元的价格收购 AI 芯片初创公司 MatX，希望借此加速内部芯片研发。
看到这一消息，网友也是纷纷感慨，前有 OpenAI，后有 Anthropic，「现在大模型都开始涉足芯片领域了。」
不过遗憾的是，最终这笔交易没有继续推进。据知情人士透露，双方目前的讨论已经从收购转向潜在合作。
至于收购谈判终止的具体原因，路透社尚未透露，但值得关注的是，Anthropic 对这笔交易表现出的认真程度：为了给 Claude 找到更快、更便宜的算力，这家模型公司已经开始从模型层一路向芯片层深入。
而这家能让 Anthropic 花高价收购的芯片公司到底是何方神圣？
资料显示，MatX 成立于 2023 年，联合创始人 Reiner Pope 和 Mike Gunter 都来自 Google。Reiner Pope 曾参与 Google TPU 软件以及大模型基础设施相关工作，Mike Gunter 则长期从事 TPU 硬件设计。
而在今年 2 月，MatX 完成了 5 亿美元 B 轮融资，投资方包括 Jane Street、Situational Awareness 等。
值得注意的是，MatX 专注于为大型语言模型设计芯片，主要服务于「训练」环节。
而这一点或许是 Anthropic 选择与其接触的重要原因，路透社援引知情人士称，与 MatX 的谈判表明 Anthropic 可能有意开发自己的「训练芯片」，当然，它未来也可能同时推出面向推理的芯片。
这一点，很明显与 OpenAI 最近公开的路径形成了一个颇有意思的对照：OpenAI 首款自研芯片「Jalapeño」当前强调的是推理：在模型已经训练完成后，怎样用更低的延迟、更高的吞吐量和更好的能效，把模型服务真正跑起来。Anthropic 暴露出来的兴趣，则同时深入到了训练端。
其实，对于 Anthropic 来说，之所以开始布局「训练芯片」战略并不意外。
当前，随着模型规模越来越大，模型训练也愈发接近一场超级工程。从预训练、后训练到强化学习，每一次模型迭代背后，都需要调动巨大的芯片集群。训练效率哪怕提高几个百分点，放到数万乃至数十万颗加速器的规模上，最终都可能对应相当可观的成本差距。
如果芯片、模型架构以及训练系统能够从一开始协同设计，这种优势还可能继续被放大。
这也是为什么 Google 多年前就开始建设 TPU，Amazon 有 Trainium，OpenAI 如今也紧跟着推出 Jalapeño…… 芯片，正在逐渐成为模型能力的一部分。
MatX 并非 Anthropic 唯一接触的芯片公司
其实，Anthropic 并不是只接触过 MatX 这一家芯片公司，而是真的在认真布局芯片设计。
据路透社报道，最近几周，Anthropic 已经与多家 AI 芯片初创公司展开会面，不过目前尚未决定最终收购哪家公司，也没有完全确定自研芯片将采用哪种技术路线。这些接触的一项重要目的，就是让 Anthropic 的工程师和管理层系统了解目前市场上的不同 AI 芯片架构。
与此同时，Anthropic 也在疯狂招收芯片领域的人才。
就在前几天，彭博社报出 Anthropic 正在组建内部芯片团队，并聘请前谷歌 TPU 核心负责人 Amir Salek 加入计算部门，推动自研芯片计划。
Amir Salek 是芯片行业的一名资深老兵。2013 年加入 Google，参与创立并领导其定制芯片业务，长期负责 TPU 项目，直至 2022 年离职。在此期间，他推动了 Google 前七代 TPU 产品的开发与交付，并参与建立了 Google 面向数据中心的定制芯片能力。
而在加入 Google 之前，Salek 曾在 Nvidia 工作约八年，担任高级工程总监，并创立、领导 Nvidia 的片上系统（SoC）设计部门，在 GPU、移动处理器等芯片领域积累了长期经验。
2022 年离开 Google 后，Salek 转入投资领域，加入私募股权机构 Cerberus Capital Management，担任高级董事总经理，同时出任旗下深科技投资平台 Tracker Ventures 的合伙人，重点关注半导体、AI、边缘计算等领域。
如今重返芯片研发一线加入 Anthropic 计算团队。据悉，他将向公司计算负责人 James Bradbury 汇报。
而在今年更早些，6 月的时候，Anthropic 还聘请了前 OpenAI 芯片工程师 Clive Chan，他曾参与过 OpenAI 的自研芯片项目。
如果把这些操作联系起来，综合来看，Anthropic 的芯片路线就会非常清晰了：挖芯片人才、建立内部团队、研究不同架构、接触芯片初创公司，甚至直接考虑数十亿美元级并购……
当然了，Anthropic 并不打算完全转向自研芯片，据路透社透露，它仍然计划继续采取多芯片路线，保持与 Nvidia、Google 等芯片和云计算供应商合作。
因为芯片设计本身就是一项既昂贵又耗时的大工程，即便不差钱，也并非易事。要知道，一款真正可用的先进芯片，从设计到落地可能需要一年甚至更长时间，而单代芯片的设计成本可能达到数亿美元。
所以，像 MatX 这样的收购对象对于 Anthropic 来说才十分具有吸引力，毕竟直接收购一家成熟的 AI 芯片创业公司，可以迅速获得内部芯片设计经验，也可能从长期来看降低成本。
那么你呢？如何看待 Anthropic 的这一操作？
