Anthropic заявила, що позбулася залежності від апаратного забезпечення Nvidia, побудувавши стратегію на використанні кількох типів чипів одночасно. Ключова заява компанії полягає в тому, що їй вдалося перенести власну модель штучного інтелекту Claude на графічні процесори AMD всього за три дні — і практично без участі людини. За словами співзасновника та директора з обчислювальних потужностей Anthropic Тома Брауна, компанія тепер навчає і запускає Claude на обладнанні чотирьох основних постачальників чипів: AWS Trainium, Google TPU, Nvidia GPU та AMD GPU. Таким чином, обчислювальні ресурси з різною архітектурою та в різних географічних точках компанія розглядає як єдиний взаємозамінний пул.

Три дні замість місяців

Найсерйознішим випробуванням для Anthropic стала робота з графічними процесорами AMD. Раніше адаптація нової платформи чипів вимагала зусиль десятків інженерів протягом багатьох місяців. Цього року компанія вперше задіяла GPU від AMD і доручила виконання цього завдання власній передовій моделі ШІ — Mythos. За заявою Anthropic, модель Claude запрацювала на чипах AMD всього через три дні, майже без втручання людини: модель самостійно перенесла або написала майже 100 відсотків необхідних програмних ядер (kernels).

Нестандартна ставка на чотири платформи

За словами Брауна, ще на ранньому етапі Anthropic зробила «нестандартну ставку» на використання різних типів чипів, тоді як більшість учасників галузі вважала такі витрати зусиль невиправданими. Для кожного типу чипів потрібне власне спеціалізоване програмне забезпечення та стек для виконання обчислень та інференсу, що обходиться дорого і забирає багато часу. Проте компанія роками інвестувала в цей напрямок і, за оцінкою Брауна, досягла в ньому «неймовірних успіхів».

Подолання CUDA-бар'єра

Головна конкурентна перевага Nvidia полягає в поєднанні апаратного та програмного забезпечення, зокрема в екосистемі CUDA, яка «прив'язує» розробників до чипів компанії. Перенесення моделей ШІ на архітектури інших чипів історично вимагало таких зусиль, що багато компаній навіть не намагалися цього робити. Якщо результати Anthropic будуть незалежно підтверджені, це може означати, що програмні бар'єри, які довгий час вважалися головним козирем Nvidia, суттєво знизяться завдяки самому штучному інтелекту. Компанії отримають можливість легше перемикатися між постачальниками, обираючи найбільш доступні за ціною чи наявністю варіанти. На тлі дефіциту обладнання та маржі Nvidia вище 70 відсотків на ринку чипів для ШІ така гнучкість стає стратегічним активом: Anthropic стверджує, що отримує більше віддачі на кожен долар, вкладений в обчислення, ніж будь-яка інша передова лабораторія у сфері ШІ.

Обчислювальні множники та рекурсивне самовдосконалення

Крім мультиплатформенної стратегії, Anthropic спирається на так звані «обчислювальні множники» (compute multipliers) — наукові прориви, що дозволяють домогтися вищої продуктивності за тих же фізичних обчислювальних потужностей. За заявою компанії, ці множники доповнюють один одного: кожен новий прорыв посилює ефект попереднього. У перспективі модель Claude повинна навчитися самостійно знаходити подібні множники, що означало б перехід до рекурсивного самовдосконалення — концепції, яка активно обговорюється в середовищі дослідників ШІ, але поки не отримала практичного підтвердження.

Anthropic Direct та інвестиції конкурентів

У рамках програми «Anthropic Direct» компанія створює власні потужності в дата-центрах: замість простої оренди хмарних ресурсів вона бере чипи в користування і експлуатує їх у спеціально підготовлених центрах обробки даних, знижуючи сукупну вартість володіння. Примітно, що обидва конкуруючих виробники чипів — Nvidia і AMD — активно інвестують у саму Anthropic. Nvidia наприкінці 2025 року пообіцяла вкласти в компанію до 10 млрд доларів і бере участь у раунді приватного розміщення акцій на 26 млрд доларів перед IPO, згідно з документами SEC від 10 листопада 2026 року.