A Anthropic pode se tornar a próxima gigante da inteligência artificial a investir em um chip próprio. Segundo informações publicadas pelo The Information, a empresa mantém conversas com a Samsung para avaliar a fabricação de um acelerador de IA personalizado, em um projeto que ainda está nos estágios iniciais.
Até o momento, não existe um desenho definitivo do processador. A Anthropic ainda analisa qual será a finalidade do chip, qual nível de desempenho pretende atingir e como ele será integrado à infraestrutura de seus data centers. O projeto pode inclusive ser abandonado antes de chegar à fase de desenvolvimento.
Se avançar, a iniciativa colocará a criadora do Claude ao lado de outras empresas que decidiram desenvolver silício próprio para reduzir custos de operação e diminuir a dependência da NVIDIA, hoje dominante no mercado de aceleradores para inteligência artificial. Google já utiliza seus Tensor Processing Units (TPUs), a Amazon desenvolve os chips Trainium para a AWS e a OpenAI anunciou recentemente seu primeiro processador dedicado para inferência em parceria com a Broadcom.
A Samsung surge como candidata natural para fabricar esse eventual chip por combinar capacidade de produção em processos avançados e tecnologias de empacotamento. Para a empresa sul-coreana, conquistar um contrato com a Anthropic representaria mais um cliente de peso para sua divisão de fundição de semicondutores, área em que disputa espaço principalmente com a TSMC.
Um detalhe pouco comentado é que a Anthropic continua expandindo sua equipe de engenharia de hardware. A empresa contratou recentemente Clive Chan, que participou dos esforços da OpenAI para desenvolver chips próprios, movimento interpretado por analistas como um sinal de que os estudos deixaram de ser apenas exploratórios e ganharam prioridade interna. Ainda assim, não há confirmação de cronograma, especificações técnicas ou início da fabricação.
Questionada sobre o assunto, a Anthropic afirmou que sua estratégia de computação continuará baseada em uma combinação de GPUs da NVIDIA, TPUs do Google e chips Trainium da Amazon Web Services, sem comentar diretamente as negociações com a Samsung. A fabricante sul-coreana também não confirmou as conversas.
Na prática, a movimentação mostra uma tendência cada vez mais clara no setor: conforme os modelos de IA exigem mais capacidade computacional, empresas como Anthropic, OpenAI, Google e Amazon buscam controlar parte da própria infraestrutura de hardware. Desenvolver chips específicos pode reduzir custos de longo prazo, melhorar eficiência energética e diminuir a dependência de fornecedores externos, embora o investimento necessário seja bilionário e os resultados levem anos para aparecer.
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