我们已进入这样一个时代：时代潮流不再是授人以渔，而是教会 AI 模型“如何捕鱼”，好让 AI 实验室——这里是 Anthropic——此后能一直享用定制芯片。
Anthropic 目前给负责教 AI 模型设计芯片的研究工程师开价 50 万至 85 万美元，而给真正在做这些芯片的硅工程师的薪酬却只有其中一部分；而两边岗位的技能要求几乎一样
我们在 5 月曾报道，Anthropic 谈及与三星不断演进的合作时顺口提到“逻辑芯片”，引发外界对其与三星可能达成 ASIC 相关合作的大量猜测。
大约两个月后，Anthropic 本周早些时候几乎坐实了要做定制芯片的计划：公司承认正在组建内部硅设计团队，并补充称已采取、也将继续采取“多芯片策略”。
不过，随着 Anthropic 继续扩充硅设计团队，一个有意思的薪酬落差出现了：实验室愿给教 AI 模型设计芯片的研究工程师开出每年 50 万至 85 万美元，给实际设计首款 ASIC 的硅工程师却只有 32 万至 48.5 万美元。
而且，这一明显薪酬差距是在两类岗位技能高度重合的情况下出现的，包括完整 ASIC/FPGA 流程、RTL 到 tape-out、UVM/形式化验证、物理设计、PPA、DFT 以及 EDA 工具等经验。
当然，Anthropic 并不是第一家尝试用 AI 模型做芯片设计的 AI 实验室。毕竟，月之暗面（Moonshot）走红的 Kimi K3 模型近日已能在 48 小时内完全自主设计出一款可用的芯片：基于 Nangate 45nm 库、面积 4.0 mm²，全程借助开源 EDA 工具，并从零搭了 GPU 编译器。这颗虚拟芯片在仿真中解码吞吐甚至超过 8,700 tokens/秒。
看来，就连硅工程师也难逃 AI 四处蔓延的“淘汰”冲击。
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