绝命毒师第五季

新智元报道

谷歌TPU之父，跳槽Anthropic了？今天一大早，AI圈被这个消息刷屏了。外媒曝出猛料：Anthropic成功挖角前谷歌高管、大名鼎鼎的「TPU之父」Amir Salek！

看来，Anthropic要自己造芯片了。此前，Anthropic就从OpenAI那里挖来了自研芯片骨干。很显然，现在真正的AGI决战，已经从软件层杀到了芯片上！

TPU之父+OpenAI叛将，这阵容太吓人了要想自研芯片，最核心的永远是「天才大脑」。

B | Anthropic这次的挖人，可谓精准打击。在半导体和AI算力圈，Amir Salek这个名字是如雷贯耳。

C |     (ECNS) -- Researchers at The University of Hong Kong (HKU) have developed a minimalist analogue content-addressable memory (CAM) chip that performs complex searches directly where data are stored, the university said Tuesday.    When tasked with calculating the analogue Hamming distance for machine learning classification, the new analogue CAM performed the task approximately 108 (100 million) times faster than a standard CPU, scoring exceptionally high accuracy across multiple datasets, according to the university.    The chip is designed to reduce the slow and energy-intensive transfer of data between memory and processors, known as the “von Neumann bottleneck.” Its architecture can compare incoming search data with all stored data simultaneously in a single step.    Led by professor Li Can from the Department of Electrical and Computer Engineering of the Faculty of Engineering and the Centre for Advanced Semiconductors and Integrated Circuits (CASIC), the team built each analogue CAM cell with just two transistors, compared with up to 16 in a conventional digital CAM cell. The design reduces chip area and allows continuous analogue signals to be processed directly.    Li said the team is exploring how the technology could support search mechanisms in large AI models. The findings were published in Nature Nanotechnology.    (By Intern Yang Hongran, Zhang Dongfang)                    。他，就是大名鼎鼎的谷歌TPU之父，是这个项目长达9年的核心灵魂人物。

在加入谷歌之前，Salek就曾在老黄麾下效力，领导了Nvidia的SoC设计团队，深谙GPU和复杂芯片架构的底层逻辑。2013年，他加入谷歌。在这9年里，他不仅从零到一建立起了谷歌的定制硅片团队，更是一口气主导交付了前七代TPU！要知道，TPU是谷歌当年为了摆脱英伟达依赖、专门为AI机器学习打造的「算力神器」。正是因为有了TPU，谷歌才有跟英伟达叫板的底气。2022年离开谷歌后，Salek并没有闲着，加入全球顶尖的私募股权公司Cerberus Capital Management担任高级董事总经理。

D | 这让他不仅懂技术，更懂资本运作，以及企业级芯片项目的商业扩张。

E | 如今，这位集技术、管理与商业嗅觉于一身的「TPU之父」，正式向Anthropic的计算主管James Bradbury汇报。而且，Anthropic不光是挖了谷歌的墙角，连OpenAI的底牌也没放过。就在今年6月，Clive Chan悄无声息地跳槽到了Anthropic。他是OpenAI自研芯片团队的第二位硬件员工，更是OpenAI内部高度机密的自研芯片项目（代号Jalapeno）的早期核心成员。

现在Anthropic的芯片团队，已经完美集齐了「Google TPU的创始负责人」 + 「OpenAI自研芯片的核心大牛」。正巧，本月Anthropic刚刚宣告本月正式组建内部的Custom Silicon部门，看来，他们已经准备掀桌子了。

为什么要自己造芯？话说，Anthropic融了那么多钱，背后还有亚马逊AWS和谷歌云撑腰，为什么非要吃力不讨好地去自己造芯？直接买英伟达的H100不香吗？答案就是：买得起，但耗不起；受制于人，不如自己成神。

F | 老黄的显卡固然好用，但机器昂贵，供不应求。据报道，Anthropic在2026年的算力支出估计为190亿美元，而其推理成本在2025年超出预算 23%。该公司2025年的毛利率为40%，与其告知投资者计划在预期纳斯达克上市前达到的77%毛利率目标之间存在显著差距。对Anthropic这种立志AGI的巨头来说，「英伟达税」能少交点就少交点。自己造芯，才是王道。而且，通用GPU毕竟不是为Claude量身定制的。

G | 苹果的M芯片能秒杀一众传统PC处理器，就是因为软硬件协同设计。

Anthropic也想对Claude做通用的事。

H | 如果让懂Claude大模型算法的人，和设计底层芯片的人坐在一起，就能让「模型+芯片」深度绑定。

I | 未来的Claude，可能会以更低的成本，达到远超同行的推理速度和智能水平。而且，有了内部的芯片部门，Anthropic就不用为了稀缺的数据中心设施抢破头排队了。这让他们不仅能根据自身需求定制硬件，还能有效缓解供应链瓶颈。

不止卷硅片

Anthropic的「基建狂魔」图鉴而且，在招揽Amir Salek的同时，Anthropic正在全球开展一场惊人的「算力基建大扫货」。首先，他们的第一手准备，是稳住现有巨头。Anthropic并没有一刀切断与现有供应商的联系。据透露，他们依然在大量购买英伟达、亚马逊和谷歌的芯片。第二手准备，就是重金押注外部初创，买下未来产能。Anthropic还极其罕见地向外部芯片公司砸下重金。近期，他们向英国的一家AI芯片初创公司Fractile开出了一笔高达2.5亿美元的初始承诺订单。

据悉，Fractile正在开发一种全新的硬件架构，号称能以极低的功耗实现LLM推理。Anthropic这波操作，等于是既自己造芯片，又买断了极具潜力的第三方芯片初创产能。

J | 第三手准备，就是疯狂圈地，抢夺数据中心和电力。

K | 近期，Anthropic悄悄达成了一系列基础设施协议，合作对象甚至包括了Riot Platforms Inc.（美国最大挖矿公司之一）和 Volta Infra Holdings Ltd.。某市场的周期波动，让大量矿场正在谋求转型。

L | Anthropic正在下场，疯狂抄底。

M | 显然，他们正在以激进的姿态，构建起自己独属的算力堡垒。如今，大模型巨头之间的竞争，已经完全变味了。以前拼的是算法和数据，后来拼的是融资。到现在，战火已经烧到了芯片制造上。谁能率先完成「模型架构+底层硅片」的闭环，谁就能在推理成本上断崖式领先。

N | 如今，OpenAI有Jalapeno芯片，Anthropic有Amir Salek带队打造的Claude专属TPU。谁掌握了算力，谁就能定义AGI。

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