谷歌 TPU 之父加盟，Anthropic 自研芯片版图浮出水面
AI 行业再迎重磅人事变动。外媒证实，Anthropic 已成功挖角前谷歌高管、被誉为「TPU 之父」的 Amir Salek。此举标志着 Anthropic 正式进军自研芯片领域，大模型竞争的战火已从软件算法层全面蔓延至底层硬件架构。
顶尖阵容：TPU 创始人与 OpenAI 核心骨干集结
自研芯片的核心在于人才。Anthropic 此次引援策略精准且极具野心，迅速组建了顶级的硬件团队。
Amir Salek：九年磨一剑的 TPU 灵魂人物
Amir Salek 在半导体与 AI 算力领域享有盛誉。加入谷歌前，他曾在英伟达领导 SoC 设计团队，深谙 GPU 及复杂芯片架构逻辑。2013 年入职谷歌后，Salek 从零构建了谷歌定制硅片团队，主导交付了前七代 TPU。作为谷歌摆脱英伟达依赖的关键人物，TPU 的成功奠定了其行业地位。
2022 年离开谷歌后，Salek 任职于顶级私募股权公司 Cerberus Capital Management，积累了深厚的资本运作与企业级芯片商业扩张经验。如今，他以技术与商业双重背景加盟 Anthropic，直接向计算主管 James Bradbury 汇报。
Clive Chan：OpenAI 自研项目早期核心
除谷歌系人才外，Anthropic 亦吸纳了 OpenAI 的核心力量。今年 6 月，OpenAI 自研芯片项目（代号 Jalapeno）的早期核心成员、第二位硬件员工 Clive Chan 悄然加入。至此，Anthropic 芯片团队已集齐「谷歌 TPU 创始人」与「OpenAI 自研芯片骨干」，并于本月正式成立 Custom Silicon 部门。
战略动因：摆脱「英伟达税」与软硬协同
尽管拥有亚马逊 AWS 和谷歌云的支持，Anthropic 仍选择艰难的自研之路，主要基于成本与控制权的双重考量。
高昂的算力成本与供应链瓶颈
通用 GPU 价格昂贵且供不应求。数据显示，Anthropic 2026 年算力支出预计达 190 亿美元，2025 年推理成本超预算 23%。其当前 40% 的毛利率距离上市目标的 77% 仍有巨大差距。自研芯片是降低「英伟达税」、优化成本结构的关键路径。同时，自建芯片部门有助于缓解数据中心设施短缺问题，掌握供应链主动权。
专属架构带来的性能飞跃
参考苹果 M 芯片的成功经验，软硬件协同设计能释放最大效能。通过让算法团队与芯片团队深度协作，Anthropic 旨在为 Claude 大模型量身定制硬件。这种「模型 + 芯片」的深度绑定，有望在未来实现更低的推理成本与远超同行的智能水平。
基建布局：全球扫货构建算力堡垒
在组建内部团队的同时，Anthropic 正通过多维度策略加速算力基础设施布局。
多管齐下的产能保障
首先，维持现有供应稳定，继续采购英伟达、亚马逊及谷歌的芯片；其次，重金押注未来产能，向英国 AI 芯片初创公司 Fractile 开出高达 2.5 亿美元的预订单，锁定其低功耗 LLM 推理架构；最后，疯狂圈地抢电，与 Riot Platforms 等矿场转型企业达成基础设施协议，利用市场周期低成本获取数据中心资源。
大模型竞争已进入新阶段：从算法数据之争、融资能力之争，升级为底层芯片制造之争。谁能率先完成「模型架构 + 底层硅片」的闭环，谁就能在 AGI 时代掌握定义权。
参考资料：
Bloomberg: Anthropic Taps Google Chip Veteran as Part of Push into Hardware
TechTimes: Anthropic Bet $250M on Unshipped Silicon