Anche Anthropic vuole il proprio silicio. Secondo quanto riportato da The Information, l’azienda starebbe discutendo con Samsung una possibile partnership per lo sviluppo di un chip personalizzato. Una notizia che segue le indiscrezioni dello scorso aprile, quando Reuters aveva anticipato la volontà dell’azienda di Claude di dotarsi di silicio proprio per affrontare la cronica scarsità di processori dedicati all’IA.
I dettagli tecnici del progetto restano nebulosi. Stando alle informazioni disponibili, Anthropic non avrebbe ancora deciso quale sarà la destinazione d’uso del chip, come verrà integrato nell’architettura server, né quale livello di potenza dovrà raggiungere. Interpellata da TechCrunch, l’azienda ha confermato che una strategia hardware diversificata, comprendente processori di Google, Amazon e Nvidia, resterà centrale per le proprie esigenze di calcolo. Sulla presunta collaborazione con Samsung, però, nessun commento ulteriore.
Il contesto in cui si inserisce la mossa è particolarmente denso. La settimana scorsa OpenAI, principale concorrente di Anthropic, ha annunciato insieme a Broadcom un proprio processore per inferenza chiamato Jalapeño, presentato come più efficiente della concorrenza in termini di prestazioni per watt. Amazon e Google, dal canto loro, offrono da tempo i propri TPU custom all’interno dei rispettivi servizi cloud. La direzione è chiara, ovvero chi opera al vertice dell’IA generativa vuole affrancarsi, almeno parzialmente, dall’egemonia di Nvidia. Samsung, per la cronaca, è già profondamente intrecciata con l’ecosistema Nvidia, di cui è partner produttivo e utilizzatrice del software per la fabbricazione dei chip, oltre a essere impegnata nella costruzione di una fabbrica di chip IA in Corea del Sud con lo stesso Nvidia e ad aver avviato dialoghi con Google.
Difficile non leggere nella notizia un segnale strutturale. Il modello che vedeva le aziende dell’IA acquistare acceleratori standard sul mercato sta lasciando spazio a una fase di verticalizzazione, in cui ciascun grande player progetta il proprio silicio per ottimizzare specifici carichi di lavoro, in particolare l’inferenza, ovvero l’esecuzione dei modelli già addestrati. Se il training resta il dominio quasi incontrastato di Nvidia, l’inferenza è terreno più contendibile, e con volumi di elaborazione in crescita esponenziale rappresenta la vera partita economica dei prossimi anni. Per Anthropic, che ha costruito la propria reputazione sulla sicurezza e sull’affidabilità dei modelli, disporre di hardware ottimizzato vorrebbe dire anche maggiore controllo sui costi operativi. Un fattore, questo, destinato a diventare decisivo nel definire chi resterà competitivo in un mercato che si sta rapidamente consolidando, e forse a stabilire se l’indipendenza dal fornitore dominante sia davvero una scelta o piuttosto una necessità.
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