#AnthropicTapsSamsungForAIchips

A Anthropic está a construir o seu próprio chip de IA e a falar com a Samsung - A Guerra da Integração Vertical tem um novo combatente

Esta história foi publicada discretamente esta semana, mas as implicações estratégicas para todo o ecossistema de semicondutores de IA são enormes. Deixe-me explicar exatamente o que está a acontecer e por que é importante muito além das decisões de negócio da Anthropic.

A Anthropic iniciou trabalhos preliminares em chips de inferência de IA auto-desenvolvidos e está em negociações ativas com a Samsung Electronics sobre uma potencial colaboração de fabrico - especificamente o processo de 2nm e a tecnologia de empacotamento avançada da Samsung. O projeto ainda está em planeamento inicial, sem um design detalhado do chip ou cronograma de produção em massa estabelecido. Mas o sinal direcional é inconfundível.

Não se trata de a Anthropic a experimentar hardware como um projeto secundário. A empresa recrutou Clive Chan este mês - um membro central da equipa original de chips personalizados da OpenAI, a mesma equipa que construiu a iniciativa agora conhecida como Projecto Cobalto, que a Microsoft integrou nos seus centros de dados Azure. A Anthropic está a contratar as pessoas que já construíram isto uma vez para um concorrente. Esse é um tipo muito específico de aquisição de talento que sinaliza um compromisso genuíno, e não um interesse exploratório.

A lógica estratégica por detrás de todas as grandes empresas de IA que eventualmente constroem o seu próprio silício é idêntica e convincente. Neste momento, cada chamada de inferência feita no Claude, GPT-5.6, Gemini e em todos os outros modelos de IA de fronteira é executada em GPUs Nvidia H100 ou H200 a aproximadamente $2 a $3 por hora por chip. Quando se executam milhares de milhões de consultas de inferência diariamente, esse custo é enorme e cresce com cada utilizador.

Os chips de inferência personalizados, concebidos especificamente para a arquitetura do seu modelo, podem fornecer o mesmo resultado a um custo por token dramaticamente mais baixo - as TPUs da Google supostamente executam inferência do Gemini 60% mais barata do que o hardware Nvidia equivalente.

Os chips Trainium da Amazon executam inferência do Titan com poupanças semelhantes.

O Projecto Cobalto da OpenAI já está a poupar centenas de milhões anualmente, segundo relatos. A vantagem das TPUs da Google agrava-se a cada trimestre. Os chips MTIA da Meta - a mesma infraestrutura da qual a Meta está agora a vender capacidade excedente - fornecem inferência eficiente em termos de custos à escala. A Anthropic a ver os seus concorrentes a extrair estas economias enquanto continua a pagar os preços integrais da Nvidia cria uma pressão competitiva que acaba por tornar o silício personalizado não apenas atraente, mas necessário.

O ângulo Samsung é fascinante e estrategicamente deliberado. A TSMC fabrica chips para a Apple, Nvidia, AMD e praticamente todos os outros grandes players de IA - o que significa que há uma competição real por fila de espera para capacidade de nós avançados na TSMC durante períodos de pico de procura. O processo de 2nm e o empacotamento avançado da Samsung são alternativas genuinamente competitivas, e a Samsung tem procurado agressivamente relações de fabrico de chips para hyperscalers depois de perder terreno para a TSMC nos ciclos recentes. Uma parceria Anthropic-Samsung daria a ambas as partes algo que atualmente lhes falta - a Anthropic obtém acesso ao fabrico sem competir com a Nvidia por slots da TSMC, a Samsung obtém um cliente âncora para as suas capacidades de nó avançado exatamente no momento em que precisa de demonstrar viabilidade contra a TSMC.

A leitura transversal do mercado é importante para os investidores que acompanham as empresas de hardware de IA. Cada empresa de modelos de IA que consegue trazer os chips de inferência para dentro de casa é uma empresa que reduz as suas futuras compras de GPUs Nvidia na margem. Isto não ameaça o domínio dos chips de treino da Nvidia - o treino de modelos de fronteira ainda requer o ecossistema CUDA da Nvidia e nenhum chip personalizado replica isso hoje. Mas os chips de inferência representam o segmento de crescimento mais rápido dos gastos em computação de IA, e é exatamente esse mercado que a Anthropic, OpenAI, Google e Meta estão todos a visar simultaneamente com silício personalizado.

Para a Samsung especificamente, uma relação de fabrico de chips com a Anthropic confirmada seria um grande sinal positivo para a segunda metade de 2026 - particularmente valioso dada a recente fraqueza da ação devido a preocupações mais amplas com a venda massiva de semicondutores.

A competição de IA estendeu-se oficialmente das capacidades dos modelos à infraestrutura de hardware. As empresas que controlam o seu próprio silício controlam a sua economia unitária a longo prazo. A Anthropic acabou de fazer o seu movimento nessa direção.

Com a Anthropic a entrar no desenvolvimento de chips de IA personalizados através de uma potencial parceria com a Samsung após o Projecto Cobalto da OpenAI - acha que as empresas de modelos de IA que constroem chips de inferência proprietários acabam por corroer o domínio da Nvidia nas margens, e isto torna a Samsung um investimento mais interessante do que parece, dada a recente venda massiva de semicondutores?

‍#GateSquare #AI @Gate_Square