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2026年7月，头部大模型企业Anthropic正式启动自研AI芯片的早期筹备工作，目前正与三星电子就制造合作展开深度洽谈，初步规划采用三星2nm制程工艺落地。同时Anthropic已招揽OpenAI原自研芯片团队核心成员加入，此举标志着大模型行业竞争正式从软件算法层向硬件底层延伸，全球算力争夺战进一步升级。
从多个独立信源处获悉，目前Anthropic的自研芯片项目仍处于方案论证的起步阶段，核心研发团队正在对芯片的功能定位、算力参数、配套服务器集群部署架构做系统性规划，尚未进入具体的电路设计环节，与多家芯片设计服务商的合作也仍在评估阶段，暂未敲定最终的设计合作方。
对于大模型厂商而言，算力已经成为制约成本下降和迭代速度的核心瓶颈。业内统计显示，当前头部大模型企业的算力采购及运维成本已经占到整体运营支出的35%以上，采用英伟达等厂商的通用AI芯片，不仅需要承担高昂的采购成本，还往往面临产能不足、交期过长的问题，且通用芯片的架构设计无法完全匹配自有大模型的训练推理需求，能效比存在大量浪费空间。
此前谷歌、OpenAI、Meta等厂商已经先后启动自研AI芯片项目，其中谷歌TPU系列已经迭代到第五代，支撑了Gemini系列大模型的大部分训练需求，能效比相较同代通用GPU提升超过2倍。Anthropic此次入局自研芯片，正是头部大模型厂商“软硬一体化”布局的必经路径。
据知情人士透露，Anthropic已经基本敲定了自研芯片的技术路线，计划采用三星最新的2nm GAA制程工艺，搭配高集成度的3D先进封装技术，目标是让单芯片的AI训练性能超越当前英伟达H100芯片40%以上，能效比提升50%，同时大幅降低集群部署的散热和功耗成本。
之所以选择三星而非台积电作为潜在制造合作伙伴，核心原因在于台积电3nm以下的先进制程产能已被苹果、英伟达等厂商包下近80%，新客户的交期长达18个月以上，而三星不仅给出了更短的交付周期，还愿意为Anthropic开放定制化的工艺调整权限，匹配其AI芯片的特殊设计需求。
为了推进自研芯片项目，Anthropic已经在人才储备上提前布局，本月初刚刚招揽了3名OpenAI原自研芯片团队的核心成员加入，均拥有超过8年的高性能计算芯片设计经验，曾深度参与OpenAI自研芯片项目的架构设计工作。
从行业发展来看，大模型的竞争已经从前两年的参数竞赛、场景落地竞赛，逐步延伸到底层算力的自主可控层面。预计到2029年，头部大模型厂商的自研AI芯片占总算力的比例将从当前的不足10%提升至35%，自研芯片将成为头部企业的核心竞争力之一。按照当前的规划，Anthropic的自研芯片最快有望在2028年实现量产，首先用于支撑自家Claude系列大模型的训练和推理需求，后续不排除对外供应的可能性。
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