AI领域知名公司Anthropic近期在芯片设计领域动作频频，不仅公开组建内部芯片团队，还高薪招募行业顶尖人才，展现出其在芯片自主研发上的坚定决心。据悉，该公司为芯片工程师开出了最高达48.5万美元的年薪，要求应聘者在前端设计、芯片验证、物理设计等多个环节具备深厚经验，并真正参与过芯片流片和量产过程。
在芯片技术项目经理的招聘上，Anthropic同样提出了高要求。候选人需从架构定义到设计冻结、验证、物理设计、流片、首颗芯片调试和量产爬坡等全流程进行协调，同时管理芯片设计服务商、知识产权供应商、晶圆厂和封装测试伙伴等多方资源。公司明确表示，要将芯片设计主导权牢牢掌握在自己手中，并与推理、底层算子和编译器团队进行紧密的软硬件协同。
公开组建芯片团队仅16天后，Anthropic便宣布聘请了前谷歌芯片高管Amir Salek加入算力团队，向算力负责人James Bradbury汇报。Salek在谷歌期间长期领导定制芯片业务，参与推出了前七代TPU芯片，其经历与Anthropic当前的需求高度契合。加入谷歌前，Salek还曾在英伟达任职约八年，担任工程高级总监，期间创建并领导了系统级芯片设计团队，参与GPU和Tegra等芯片的研发。
在谷歌的八年半时间里，Salek取得了显著成就。他参与推动谷歌首款自研定制芯片TPUv1实现量产，建立并领导了Chip Innovation Infrastructure（CI2）组织，同时启动并交付了TPU、Edge TPU、VCU、IPU、OpenTitan等多条不同的芯片产品线。其中，TPU芯片尤为引人注目。第一代TPU于2015年开始部署在谷歌数据中心，是专门针对神经网络推理设计的ASIC。谷歌公布的测试显示，在当时的生产神经网络工作负载中，TPU的性能约为同期Intel Haswell CPU和Nvidia K80 GPU的15至30倍，单位功耗性能则高出约30至80倍。
Salek的同事对他的评价极高。一位前同事曾在LinkedIn上表示，Salek组建了他工作过的最出色的团队，是一位卓越的管理者。如果没有Salek，谷歌的TPU项目根本不会发生。他设定的愿景和目标起初看起来几乎不可能，但在他带出的团队手中，这些目标最终都变成了现实。《金融时报》甚至在一次播客节目中称他为“谷歌TPU芯片背后的核心智囊”。
离开谷歌后，Salek曾加入Cerberus Capital Management，担任高级董事总经理，转向半导体、AI和下一代计算等深科技领域的投资。如今，他重新回到科技公司内部的芯片建设中，加入Anthropic，无疑将为公司的芯片研发注入新的活力。
Salek并非Anthropic近期挖来的唯一一位定制芯片人才。今年早些时候，OpenAI定制芯片团队早期成员Clive Chan也加入了Anthropic。Chan在OpenAI期间曾参与与博通合作的芯片计划，离职时形容自己仍然有一种从山脚重新开始攀登的冲动。加入OpenAI之前，Chan还曾在Tesla工作约两年半，担任自动驾驶深度学习基础设施团队高级软件工程师，并参与Dojo超级计算机相关工作。
尽管Anthropic在自研芯片上投入巨大，但这并不意味着它将停止从外部购买算力。相反，该公司仍是AI芯片的大买家。今年早些时候，Anthropic宣布扩大与谷歌、博通的合作，将从2027年开始获得数GW下一代TPU算力。同时，该公司还扩大了与亚马逊的合作，计划获得最高5GW的AI算力，并承诺未来十年在AWS技术上投入超过1000亿美元。
值得注意的是，Anthropic在自研芯片的同时，还在训练其大模型Claude学会设计芯片。目前，公司正在招聘强化学习团队的Research Engineer, Chip Design RL，年薪高达50万至85万美元。这个岗位的任务是提升Claude设计芯片的能力，通过建立强化学习环境，让模型学习RTL生成、形式验证和物理设计优化等任务。公司甚至要求候选人具备真实的ASIC或FPGA设计经验，并参与过芯片流片。
与此同时，Anthropic在芯片工程师招聘信息中已经开始要求候选人使用Claude辅助完成RTL review、验证覆盖分析和规格一致性检查等工作。这意味着公司不仅在训练Claude变得更会设计芯片，还已经将现有的Claude能力直接嵌入到了实际的芯片设计流程中。
对于Salek来说，Anthropic的这一做法并不陌生。早在2019年参与推动成立开源硬件组织CHIPS Alliance时，他就曾判断计算机体系结构正在进入一个由专用加速器、更快的硬件开发以及开放架构推动的“新黄金时代”。他当时关注的核心问题之一就是如何降低芯片设计门槛、加速硬件开发。如今，他加入的Anthropic正在将这个问题进一步推向大模型领域。
