为何 Anthropic 与三星正在设计定制 AI 芯片——以及这对边缘端意味着什么
2026/7/6
争夺芯片层的竞赛已正式打响
多年来，AI 行业一直依赖借来的硬件运转。各大实验室在 NVIDIA GPU 上训练大型模型，向亚马逊和微软租用云计算资源，把芯片当作别人的事来处理。这个时代正在迅速终结。
最新报道显示，Anthropic——Claude 系列模型背后那家专注 AI 安全的公司——正在与三星积极洽谈，计划开发一款专为其工作负载量身定制的 AI 芯片。时间节点颇为耐人寻味：这一消息出现在 OpenAI 宣布与半导体巨头 Broadcom 建立芯片合作关系约一周之后。当全球两家最具影响力的 AI 实验室在数日之内朝同一方向行动，这值得我们高度关注。
AI 实验室为何要自研芯片？
这绝非为了彰显工程实力而为之。背后有着切实的技术与经济驱动因素。
1. 通用 GPU 成本高昂，且不适合推理任务
NVIDIA 的数据中心 GPU 性能卓越，但其设计初衷是兼顾科学仿真、图形渲染、训练和推理等多种任务。这种灵活性的代价是更高的功耗、更大的资金投入和更高的延迟。当 Anthropic 每月在 Claude 上处理数十亿次推理请求时，即便是微小的效率损耗，也会累积成巨大的运营成本。
定制芯片可以围绕特定模型架构从零设计——包括 Claude 实际使用的矩阵维度、注意力机制、内存访问模式和精度需求。最终的结果是每生成一个 token 的效率大幅提升。
2. 供应链自主
目前，Anthropic 等公司高度依赖 NVIDIA 的生产排期、分配决策和定价策略。定制芯片——即便由三星或 TSMC 等第三方代工——意味着 AI 实验室可以直接与代工厂谈判，提前数年规划产能，并降低对 GPU 供应短缺的敞口风险。这一风险自 2022 年以来已多次制约 AI 发展。
3. 竞争护城河
如果你的芯片与你的模型协同设计，竞争对手就无法简单地购买相同的硬件来复制你的每美元性能表现。这在一定程度上解释了为何谷歌的 TPU 多年来一直是一项不声不响却举足轻重的竞争优势——它使谷歌能够以竞争对手难以企及的成本结构运行大规模 AI 服务。
为何选择三星？
三星是全球为数不多既能设计先进半导体、又能大规模量产的公司之一。通过三星晶圆代工（Samsung Foundry），该公司在前沿制程节点上制造芯片，同时具备深厚的封装技术积累——这对现代 AI 加速器所依赖的高带宽内存堆叠至关重要。
对 Anthropic 而言，与三星合作提供了一条实现垂直整合芯片战略的路径，而无需从头建设自有晶圆厂。三星则借此获得一位高知名度的 AI 客户，并在定制 AI 芯片市场上进一步巩固地位——该市场上，三星正与 TSMC 争夺最具价值的设计订单。
更宏观的行业格局
这显然已成为一种趋势，而非巧合：
- 谷歌的张量处理器（TPU）项目已运营近十年，以定制芯片驱动搜索、翻译和 Gemini 等服务。
- 亚马逊开发了用于训练的 Trainium 芯片和用于 AWS 推理的 Inferentia 芯片。
- Meta 一直在研发自研 AI 加速器（MTIA），以降低对第三方供应商的依赖。
- 苹果以其 M 系列芯片向业界展示了垂直芯片整合如何构建持久的产品优势。
- 微软拥有 Maia AI 加速器，部分与 AMD 合作开发。
- 如今，OpenAI（联手 Broadcom）和 Anthropic（联手三星）也加入了这一阵营。
信号已经明确：仅仅拥有模型已不再足够。那些将定义 AI 下一个十年的实验室，正在押注于同等重要的一件事——掌控计算基础设施。
这对边缘 AI 与前沿硬件意味着什么
对于我们的读者——在机器人、无人机及自主系统中部署边缘 AI 的工程师和运营者——这一发展在数据中心之外同样具有切实意义。
当基础模型提供商大力投资定制推理芯片时，下游效应通常是更快、更廉价、能力更强的模型 API。如果你正在部署一台调用云端视觉语言模型进行场景理解的机器人，或一架依赖实时自然语言任务指令的自主无人机，这一点至关重要。
但更值得长期关注的效应是架构上的启示。驱动超大规模云服务商走向定制芯片的逻辑，在边缘端同样适用。专用边缘 AI 模组——例如 NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB——已经证明了针对特定工作负载优化计算的效果：相较于在通用笔记本 GPU 上运行相同任务，每瓦性能大幅提升。随着定制芯片方法论在云端日趋成熟，我们将看到越来越多的理念渗透至面向机器人、巡检无人机和自动驾驶车辆设计的边缘硬件中。
对于希望入门端侧 AI 的开发者和研究人员，NVIDIA Jetson Orin Nano Super 开发者套件提供了一个实用的起点——可在本地运行视觉 Transformer、小型语言模型和机器人推理流水线，无需依赖云端。这是 Anthropic 正在超大规模层面追求的同一原则的小型化版本：让芯片与工作负载相匹配。
核心要点
- Anthropic 与三星的芯片合作洽谈，标志着一场更广泛的行业转变：AI 实验室正在走向掌控自身计算基础设施。
- 驱动因素包括推理规模下的成本效率、供应链韧性以及差异化竞争优势。
- 三星兼具代工能力和先进封装技术，是这项合作中可信赖的伙伴。
- 对于边缘 AI 从业者而言，这一趋势印证了一个已在优秀自主硬件中清晰可见的原则：当工作负载明确时，专用计算胜过通用计算。
- 请持续关注这一领域——无论是云端还是边缘端，驱动未来前沿模型运行的芯片，正在此刻被设计出来。
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参考资料
本文经 AI 辅助起草，并在发布前经过人工审核。