因为公众号平台更改了推送规则。记得点右下角的大拇指“赞”和红心“推荐”。这样每次新文章推送，就会第一时间出现在订阅号列表里。
最近，Anthropic公司（Claude的幕后企业）已与三星电子展开初步磋商，计划共同制造一款定制AI芯片。此举标志着这家市值9650亿美元的AI企业成为最新一家试图摆脱对英伟达近乎完全依赖的大型实验室，可能为三星赢得其关键代工厂客户，从而在芯片生产前沿挑战台积电。
据《信息报》首次报道，此次会谈尚属探索性阶段。Anthropic尚未确定该芯片将针对何种用途进行优化、性能水平应达到多少，以及如何适配服务器机架。三位熟悉此事的消息人士向《信息报》透露，Anthropic仍在定义处理器的规格、功耗需求和集群配置。目前尚未制作任何物理原型，也不存在具体的生产时间表。
已经发生的事情比未发生的事情更具参考价值。Anthropic在《信息报》报道之前，于今年6月初聘请了Clive Chan——继任OpenAI专用定制芯片团队第二位工程师。Chan在OpenAI工作了两年半的时间，参与开发由Broadcom设计的推理加速器，并于6月24日由OpenAI发布为“Jalapeño”。在此期间，他从软件层面深入理解了设计人工智能加速器所需的关键要素，最终加入了Anthropic。
为何选择三星，以及为何选择现在
三星对Anthropic的吸引力体现在两个方面：财务契合与制造能力。
在财务层面，三星于2026年5月参与了Anthropic的650亿美元H轮融资，与SK海力士和美光共同作为战略基础设施合作伙伴。这一合作关系为更深入的合作创造了天然契机。但三星与其他两家参与者有一个关键区别：它是该轮融资中唯一一家实际运营晶圆厂的投资方。SK海力士和美光主要生产存储芯片；而三星的晶圆部门则在其自有工厂中制造其他公司的芯片设计。这种能力使其成为一种其他公司所不具备的潜在制造合作伙伴。
在制造方面，Anthropic的讨论聚焦于三星的2纳米工艺节点及其先进的封装设施。2纳米这一代际标识——正式称为三星的SF2工艺——指的是采用GAA纳米片晶体管的下一代晶体管架构，这与过去十年主导市场的FinFET晶体管相比，是一种结构上的革新。GAA晶体管使栅极能够从四个方向完全包围沟道，从而实现更紧密的电气控制，并可在相同功耗下提升15%的性能，或相比上一代显著降低功耗。三星于2025年底开始量产其SF2工艺。
三星的封装部门也具有重要意义。现代高性能AI芯片很少由单一芯片组成，而是通过2.5D和3D堆叠等先进工艺，将核心逻辑、存储接口和网络硅等多个半导体组件集成到一个封装中。三星的封装业务专门从事此类异构集成，而Anthropic正在进行的规格讨论据说涵盖了制造工艺和封装架构。
为什么推理而非训练才是真正的价值
这里的技术框架至关重要。Anthropic 的芯片对话并非主要围绕训练展开——即在海量数据集上训练模型这一资源密集型过程，目前英伟达的GPU仍占据主导地位，且尚未出现可大规模替代的可信短期方案。它们关注的是推理：即每天持续、实时地为数百万用户提供Claude 回答服务的过程。
推理芯片和训练芯片在工程目标上有着根本性的不同。训练芯片必须在海量数据集上保持极高的吞吐量，其对精度的要求更倾向于采用类似GPU的灵活架构。而推理芯片则需要在低延迟、低成本每查询一次的前提下提供快速响应，这意味着要消除通用计算带来的开销，转而使用硬件以尽可能接近理论峰值效率来执行特定的Transformer运算。
由博通设计并于6月24日发布的OpenAI“辣椒”（Jalapeño）芯片专为推理任务而打造。博通CEO Hock Tan向彭博社表示，初步测试显示，与常规用于推理工作的AI GPU相比，该芯片的成本可节省约50%。如果这一数字在实际生产规模下得以维持，就说明了为何定制化推理硅片在前沿AI规模下的经济性极具吸引力。Anthropic公司正在企业级和消费类产品中为数百万用户提供Claude服务，也面临类似的推理成本结构。一款针对Claude特定模型架构和服务模式进行优化的芯片，有望实现同等程度的成本节约。这是推理芯片的核心逻辑：当一家公司的主要工作负载是一类特定的操作——即基于Transformer的语言模型服务时，定制化的ASIC可以消除GPU所承担的全部通用性开销，并将每个晶体管都专门用于这一项任务。这种效率提升并非微不足道。
地缘政治融入硅芯片
除了成本和能力之外，三星之所以成为极具吸引力的合作伙伴，还存在结构性原因。三星在韩国本土自主研发并制造的芯片——包括其位于德克萨斯州泰勒的大型工厂，该工厂预计将于2027年开始2纳米制程生产——位于美国与中国半导体冲突最紧张的区域之外。三星的晶圆厂受韩国和美国管辖，不受中国数据共享义务或技术转让担忧的影响，这些因素常困扰其他潜在合作伙伴。对于像Anthropic这样处理企业级大规模数据的AI公司而言，这种管辖权的清晰性具有重要意义。
此外，三星正积极扩大其半导体布局。三星集团与SK集团宣布共同投资5180亿美元，历时十年，在韩国建设四座新的芯片制造工厂。这一承诺为三星提供了可靠的产能扩张能力，以支持其重要的核心客户。
OpenAI的合作变局
时机的重要性超出了Anthropic自身的战略日程。在2026年6月初因韩媒所称的两家公司战略分歧而陷入停滞之前，三星已开始为OpenAI开发一款定制AI芯片——即基于ARM架构的推理神经处理单元。随后，OpenAI CEO Sam Altman取消了原计划前往首尔的访问行程，该行程本应有助于推动双方关系的发展。
如果三星将原本用于OpenAI项目的工程资源和2纳米制程能力转向Anthropic，竞争影响将进一步加剧。Anthropic将获得一家在AI推理芯片设计方面拥有近期直接应用经验的代工厂合作伙伴；而三星则将在其代工业务努力缩小与台积电差距的关键时期，赢得一位重要客户。
三星无法回避的良率问题
三星在2纳米工艺上的雄心面临一个明确的制约因素：良率。良率指的是晶圆上通过质量检测的芯片比例；低良率意味着每片芯片的成本高，且供应难以预测。据报告，三星第一代SF2工艺在2025年大部分时间内的良率仅在50%至60%之间，远低于分析师认为具备经济可行性的大规模量产标准——70%至80%。作为竞争对手的台积电的N2工艺则据报道已实现接近65%至80%的良率，并已进入批量生产阶段，主要客户包括苹果和英伟达。
三星的SF2P节点是其2纳米路线图中性能优化的第二代产品，目前已取得进展，部分报道指出到2026年初，良率已接近70%。但这一提升是否能在大规模生产中保持稳定尚不明确。对于Anthropic而言，若无法承担芯片交付不稳定、成本不可预期的风险，这种不确定性将成为重大考量。
与三星的谈判并非唯一选择。Anthropic目前也在探讨使用微软以及英国初创公司Fractile生产的芯片。谷歌正与三星单独商谈，探讨未来为张量处理单元生产提供支持。
行业背景：英伟达占据主导地位，但局势正在变化
Anthropic 正处在一个仍由英伟达主导的AI芯片市场中。据估算，英伟达在AI芯片市场的份额达到74%，高于其在定制化芯片竞争加剧前的水平，因为对AI训练基础设施的需求增长速度超过了其他替代方案的成熟速度。从绝对意义上说，英伟达并未落后；只是其竞争对手的增长速度超过了英伟达自身的发展能力。
以如此大规模运行AI所需的基础设施负担，已体现在可持续性数据中。根据两家公司近期发布的可持续发展报告，谷歌2025年的总碳排放量上升了25%，亚马逊则上升了16%，这主要归因于数据中心扩张以及为AI工作负载所进行的硬件制造。
专为AI推理优化的芯片——无论是OpenAI的“辣椒”（Jalapeño）芯片，还是Anthropic未来推出的Claude芯片——都是实现更少能耗、服务更多用户的重要途径。这一目标正逐渐成为一种监管和环境上的必要要求，而不仅仅是经济层面的考量。
Anthropic拒绝就三星的讨论发表评论，仅向《信息报》表示：“亚马逊网络服务的Trainium芯片、谷歌的Tensor处理单元以及英伟达的GPU，将继续在公司扩展计算战略方面发挥核心作用。” 三星也拒绝就此发表评论。
该声明在技术上与并行定制芯片计划相兼容——Anthropic现有的合作伙伴关系代表了该公司目前所运行的计算层。如果三星的对话发展为工程化，并最终实现硅片层面的应用，那么三年到五年后，该公司可能将运行于定制芯片之上。
常见问题
Anthropic的定制AI芯片有什么用途，目前处于什么阶段？
Anthropic与三星就芯片合作的讨论尚处于初步探索阶段。该公司尚未确定该芯片的具体用途、性能水平或在服务器中的集成方式。已知的是，Anthropic正在评估三星2纳米制程工艺及其先进的封装能力——这两项技术均适用于高性能定制推理加速器。此外，Anthropic于2026年6月初从OpenAI的芯片团队聘请了Clive Chan，他是加入该团队的第二位硬件工程师。
为什么定制AI芯片能降低Anthropic的成本？
专为支持LLM响应的数学运算而设计的定制推理芯片，可以消除NVIDIA GPU在非AI工作负载中带来的通用性开销。据称，OpenAI于2026年6月24日发布的Jalapeño推理芯片，在早期测试中相比标准GPU推理节省了约50%的成本。如果针对Claude特定的模型架构和服务模式进行优化，这种芯片也能为Anthropic带来类似的效率提升。
三星的2纳米工艺是什么，是否已准备就绪？
三星的2纳米工艺名为SF2，采用全GAA纳米片晶体管，相较于上一代FinFET晶体管实现了重大架构升级，具备更优的功耗和性能表现。三星于2025年底开始量产SF2工艺，但其第一代节点在良率方面面临挑战，而台积电的竞争对手N2工艺据称在这方面表现更佳。据报告，经过性能优化的第二代SF2P节点，到2026年初良率已接近70%，但要在商业规模上实现该水平的高产线稳定性仍需进一步验证。
Anthropic会停止使用NVIDIA、谷歌和亚马逊的芯片吗？
不会，根据现有信息，Anthropic 向The Information 表示，AWS Trainium、Google Tensor Processing Units 和Nvidia GPU 将继续在其计算战略中占据核心地位。如果定制芯片得以实现，它将为这一架构增添新一层，而非取代现有组件——该芯片可能用于大规模处理特定的Claude 推理工作负载，而现有的合作伙伴关系则负责训练及其他领域的工作负载，这些方面Nvidia 的生态系统仍无可匹敌。
原文链接：
https://www.techtimes.com/articles/319574/20260702/anthropic-talks-samsung-build-custom-ai-chip-aiming-2nm-process.htm
高端微信群介绍 | |
创业投资群 | AI、IOT、芯片创始人、投资人、分析师、券商 |
闪存群 | 覆盖5000多位全球华人闪存、存储芯片精英 |
云计算群 | 全闪存、软件定义存储SDS、超融合等公有云和私有云讨论 |
AI芯片群 | 讨论AI芯片和GPU、FPGA、CPU异构计算 |
5G群 | 物联网、5G芯片讨论 |
第三代半导体群 | 氮化镓、碳化硅等化合物半导体讨论 |
存储芯片群 | DRAM、NAND、3D XPoint等各类存储介质和主控讨论 |
汽车电子群 | MCU、电源、传感器等汽车电子讨论 |
光电器件群 | 光通信、激光器、ToF、AR、VCSEL等光电器件讨论 |
渠道群 | 存储和芯片产品报价、行情、渠道、供应链 |
< 长按识别二维码添加好友 >
加入上述群聊
带你走进万物存储、万物智能、
万物互联信息革命新时代
