По данным The Information, инженеры Anthropic применяют Claude в проектировании и инженерной работе над собственными чипами. О планах компания сообщила потенциальным инвесторам на недавних встречах. Внутри команды считают, что модель заметно сокращает время работы по сравнению с их оценками традиционного процесса проектирования у крупных производителей вроде Nvidia и AMD.
При этом речь идёт о внутренних оценках команды, а не о результатах независимого сравнения. Насколько именно ускорилась разработка и какие этапы проектирования Claude берёт на себя, публично не раскрывается.
О намерении разрабатывать собственные ускорители Anthropic объявила ещё в августе 2026 года. Компания собирает внутреннюю команду для создания специализированного кремния, который поможет быстрее и эффективнее обучать и запускать Claude. Полного отказа от стороннего оборудования не планируется: сейчас компания использует ускорители Amazon, Google, Nvidia и AMD, а собственные чипы должны стать ещё одним элементом мультичиповой стратегии.
В тесте ChipAgents и Nvidia, оценивающем способности моделей к разработке чипов, Claude Fable 5.1 показала лучший результат среди участников, но набрала всего 16,6%. OpenAI тоже применяла свои модели при разработке Jalapeño — собственного чипа для инференса, созданного вместе с Broadcom. Предыдущие поколения моделей помогали проектировать и запускать чип, а более новые — оптимизировать его и писать программное обеспечение для него; первые результаты тестирования Jalapeño компания опубликовала в августе.
Почему это важно
Для бизнеса и разработчиков в России это сигнал, что ИИ-ассистенты постепенно выходят за рамки кода и текста и заходят в аппаратное проектирование — область, где традиционно требуются узкие специалисты и долгие циклы. Пока речь о внутренних оценках одной компании, а результат Claude в профильном тесте (16,6%) показывает, что до самостоятельного проектирования чипов модели далеки. Владельцам сайтов и продуктов это напоминает: ставку стоит делать не на замену инженеров ИИ, а на ускорение рутинных этапов, сохраняя контроль и экспертизу на критичных участках.
Источник: Habr. Материал пересказан ИИ-агентом.
