Laut drei mit dem Projekt vertrauten Personen, die tief in das Projekt involviert sind, hat Claude-Entwickler Anthropic nach dem selbst entwickelten Chip des Konkurrenten OpenAI, um die Initiative im teuren Computersystem hinter dem großen Modell zu ergreifen, mit den Vorbereitungsarbeiten für selbst entwickelte KI-Chips begonnen und Verhandlungen mit Samsung Electronics aufgenommen, um Samsung als potenziellen Chip-Foundry-Partner zu nutzen.
Wenn dieses KI-Unternehmen sein selbst entwickeltes Chip-Projekt offiziell vorantreibt, kann Anthropic nur als Nachzügler im Bereich selbst entwickelter KI-Chips auf Serverebene angesehen werden. Google und Amazon AWS arbeiten seit vielen Jahren hart daran und haben erfolgreich selbst entwickelte Chips auf den Markt gebracht; Auch Meta und Microsoft haben selbst entwickelte Prozessoren auf den Markt gebracht. OpenAI hat sich mit Broadcom zusammengetan, um bereits 2024 mit dem selbstentwickelten Chipdesign zu beginnen. Letzten Monat wurde das erste Produkt der Zusammenarbeit zwischen den beiden Parteien, der Jalapeño-Inferenzchip, offiziell veröffentlicht. Dieser Chip kann die Betriebseffizienz großer Sprachmodelle erheblich verbessern.
Drei mit der Angelegenheit vertraute Personen sagten, dass sich Anthropic noch in der Planungsphase befinde: Es habe weder die funktionale Positionierung und die Rechenleistungsspezifikationen dieses Prozessors festgelegt noch den Einsatzplan des Chips in Servern und Serverclustern fertiggestellt. Obwohl das Unternehmen den Austausch mit einer Reihe von Chipdesign-Unternehmen aufgenommen hat, ist es noch nicht in die detaillierte Design-, Test- und Massenproduktionsphase eingetreten.
Die Forschung und Entwicklung von KI-Prozessoren ist äußerst schwierig. Ingenieure müssen die fünf Dimensionen Rechengeschwindigkeit, Stromverbrauch, Speicher, Netzwerkübertragung und Wärmeableitung berücksichtigen. Es ist doppelt so schwierig, eine stabile Massenproduktion in großem Maßstab zu erreichen.
Dieses Selbstforschungsprojekt spiegelt den allgemeinen Trend der Branche wider: Von Anthropic vertretene KI-Unternehmen versuchen, die zugrunde liegende Infrastruktur großer Modelle streng zu kontrollieren und umfassen Ressourcen der gesamten Kette wie Chips, Cloud-Service-Verträge, Stromversorgung und Rechenzentren. Ultragroße KI-Modelle müssen zum Betrieb auf riesige Prozessorcluster angewiesen sein. In dieser Größenordnung kann bereits eine kleine Verbesserung der Recheneffizienz die Betriebskosten erheblich senken und knappe Rechenressourcen freisetzen. Selbst entwickelte KI-Chips können KI-Unternehmen außerdem mehr Verhandlungsmacht im Branchenwettbewerb um Prozessoren, Computerräume und Energieressourcen verschaffen.
Obwohl Anthropic damit begonnen hat, Chip-Ingenieure zu rekrutieren, könnte das Selbstforschungsprojekt irgendwann auf Eis gelegt werden. Anfang dieses Monats rekrutierte das Unternehmen erfolgreich Clive Chen, ein Kernmitglied des selbstentwickelten Chip-Teams der ersten Generation von OpenAI.
Als Antwort auf Medieninterviews und Fragen antwortete Anthropic, dass die Trainium-Chips von Amazon AWS, die Tensor-Prozessor-TPUs von Google und die Nvidia-GPUs immer noch die Kernhardwareauswahl der Strategie zur Erweiterung der Rechenleistung des Unternehmens seien, und gab keine weiteren Details über den Weg selbst entwickelter Chips bekannt. Samsung wollte sich zu dieser Kooperationsverhandlung nicht äußern.
Samsung und Anthropic haben seit langem Kapitalbeziehungen. Als weltweit führender Hersteller von Speicherchips schloss sich Samsung im Mai dieses Jahres mit zwei anderen großen Speichergiganten, SK Hynix und Micron Technology, zusammen, um sich an der Gesamtfinanzierung von Anthropic in Höhe von 65 Milliarden US-Dollar zu beteiligen. Damals überstieg das weltweite Angebot an Speicherchips die Nachfrage und Unternehmen der Unterhaltungselektronik wie Apple erhöhten die Produktpreise. Diese strategische Investition ermöglichte es Anthropic, die wichtigsten Speicherchip-Lieferanten zu binden, die für die eigene Geschäftsausweitung benötigt wurden.
Südkorea hat kürzlich einen 10-jährigen Industrieinvestitionsplan im Wert von Hunderten von Milliarden angekündigt, der von der Samsung Group und der SK Group (den Muttergesellschaften von Samsung Electronics bzw. SK Hynix) geleitet wird. Die beiden Unternehmen haben insgesamt 518 Milliarden US-Dollar in den Bau von vier neuen Fabriken für Speicherchips in Südkorea investiert.
Wenn die beiden Parteien die Foundry-Kooperation abschließen, wird es sich um einen Blockbuster-Auftrag mit großem Brancheneinfluss für Samsungs Wafer-Foundry-Geschäft handeln. Obwohl Samsung weltweit führend bei Speicherchips ist, hat das Unternehmen versucht, sein KI-Chip-Foundry-Geschäft auszubauen und den Abstand zu TSMC zu verringern – dessen fortschrittliche Prozessproduktionslinien waren schon immer der Branchenmaßstab für die weltweit führende Herstellung von KI-Prozessoren. Derzeit sind die Bestellungen für KI-Chips voll und die Produktionskapazität von TSMC ist knapp. Samsung hat eine Frist gesetzt, um seinen 2-Nanometer-Prozess bei mehr Kunden bekannt zu machen. Die Medien haben zuvor berichtet, dass Google erwägt, Samsung für die Herstellung einiger seiner TPU-Tensorprozessoren der nächsten Generation zu nutzen.
Zwei der drei mit der Angelegenheit vertrauten Personen gaben bekannt, dass Anthropic plant, die 2-nm-Prozesstechnologie und die fortschrittliche Verpackungstechnologie von Samsung zu nutzen. 2 nm ist eine Industrieprozessbezeichnung, keine physikalische Größe. Es handelt sich um eine der fortschrittlichsten Technologien zur Chipherstellung, die es Prozessoren ermöglicht, eine höhere Integration und einen geringeren Stromverbrauch zu erreichen. Fortschrittliche Verpackungstechnologie kann den physischen Abstand zwischen dem Hauptprozessor und dem Hochgeschwindigkeitsspeicher verkürzen und so die Datenübertragungsgeschwindigkeit innerhalb des Chips erheblich erhöhen.
Die differenzierte Wettbewerbsstrategie von Anthropic bestand lange Zeit darin, den Einkauf von Serverchips zu diversifizieren, um eine starke Abhängigkeit von Nvidia-Hardware wie OpenAI und xAI zu vermeiden. Das Unternehmen nutzt derzeit KI-Serverchips von Amazon, Google und NVIDIA und verhandelt zudem über den Zugriff auf selbstentwickelte Chiplösungen von Microsoft und dem britischen Start-up Fractile.
Obwohl der aktuelle Inference-Chip-Track in der Finanzierung boomt und sich verschiedene Unternehmen für Forschung und Entwicklung zusammenschließen, zeigen Medienberechnungen, dass der Marktanteil von Nvidia in den letzten Jahren gestiegen statt gesunken ist und 74 % erreicht hat. Jensen Huang, CEO von NVIDIA, besteht darauf, dass die Gesamtleistung seiner eigenen Chips in Inferenzszenarien immer noch allen Konkurrenzprodukten voraus ist.