'Anthropic werkt aan eigen AI-chip en praat met Samsung over productie'

Anthropic is begonnen met het ontwikkelen van eigen AI-chips. Dat zeggen bronnen tegen The Information. Het bedrijf is in gesprek met Samsung, dat de chips mogelijk gaat produceren. Anthropic gaat zo de strijd aan met OpenAI. Dat AI-bedrijf liet laatst al een eigen chip zien.

Anthropics AI-chip zit nog in een vroeg stadium, zeggen drie ingewijden tegen The Information. Dat wil zeggen dat het bedrijf nog uitzoekt wat de chip precies moet doen, hoe krachtig hij moet worden en hoe hij binnen een server past.

Inmiddels voert het AI-bedrijf gesprekken met meerdere chipontwerpbedrijven, zegt de website. Maar Anthropic is nog niet daadwerkelijk begonnen met het ontwerpen, testen of produceren van de chip. Vermoedelijk zal de chip daarom nog even op zich laten wachten. Het ontwerpen en maken van een chip kan gerust een paar jaar duren.

Bron: Samuel Boivin/NurPhoto via Getty Images

Overwinning voor Samsung Foundry

Voor dat laatste praat het bedrijf dus met Samsung, een van de drie grote chipproducenten naast TSMC en Intel. Samsung en Anthropic zijn geen onbekenden van elkaar: de Zuid-Koreaanse techgigant investeerde eerder al in Anthropic tijdens een financieringsronde.

Als Anthropic inderdaad voor de chipfabrieken van Samsung kiest, is dat een grote overwinning voor dat bedrijf. Samsung levert al veel geheugenchips voor AI, maar grote concurrent TSMC uit Taiwan maakt de meeste AI-chips.

Het Zuid-Koreaanse bedrijf ziet de enorme vraag, waar TSMC niet volledig aan kan voldoen, als een opening, schrijft The Information. Samsung pitcht daarom zijn 2nm-procedé aan meer klanten. Ook Google zou overwegen om zijn toekomstige TPU-AI-chips deels door Samsung te laten maken, schreef The Information eerder al.

Iedereen een eigen chip

Er gingen al langer geruchten dat Anthropic een eigen AI-chip wil maken. Het bedrijf volgt daarmee het voorbeeld van veel andere techbedrijven. Concurrent OpenAI kondigde vorige maand zijn eerste eigen chip aan: Jalapeño. OpenAI ontwikkelt die in samenwerking met Broadcom.

Het bedrijf wil op die manier minder afhankelijk worden van de AI-chips van Nvidia en AMD. Die zijn niet aan te slepen. Anthropic zal een soortgelijke overweging hebben. Ook andere bedrijven werken steeds vaker aan eigen chips om minder afhankelijk te worden van deze chipmakers. Amazon, Google en Microsoft maken bijvoorbeeld al jarenlang eigen processors en AI-chips.

OpenAI en Broadcom presenteerden onlangs nog Jalapeño, de eerste eigen AI-chip van OpenAI. Bron: OpenAI

Reacties (44)

[dmantione]

Het is een poging om de kosten te verlagen, maar de sector leidt zo enorme verliezen dat eigen chips een zandzakje in een gebroken dijk zijn. De chips van Nvidia zijn weliswaar veel te duur, de oorzaak van de enorme verliezen zit in meer factoren: De Nvidia GPU's moeten ook in servers geplaatst worden met processoren en heel belangrijk, RAM. Plus het enorme energieverbruik.

Een GPU is al een behoorlijk ideale architectuur voor KI, dus een een eigen chip zal naar ik verwacht geen enorme energiewinst opleveren, als het al niet omgekeerd zal zijn. Kortom, het blijft een enorme zeepbel waar enorme faillisementen gaan komen.

[badflower]

Het is een poging om de kosten te verlagen

Misschien, maar als je bijvoorbeeld naar Taalas kijkt dan zie je een glimp van een toekomst die hier ook mee mogelijk wordt gemaakt, namelijk LLMs direct op chip branden die daarmee echt rete snel zijn. Taalas' chatbot Jimmy vind ik erg indrukwekkend, maar nu nog een klein model (Llama 3.1 8B) dus let niet op de nauwkeurigheid.

Probeer hier voor de grap (~17000 tokens per seconde)
https://chatjimmy.ai/

Stel je dit even voor met bijv Sonnet, Opus of GTP, en stel je voor dat deze chip echt in elk apparaat ingeplugged kan worden. Het is ook een manier om te differenteren en te concurreren met lokaal modellen draaien, want dat gaat binnenkort iedereen doen

[Recursio]

Zodra je je eigen modellen voor specifieke doeleinden kunt aanleveren om een hardwareversie van je model op maat te kunnen bestellen wordt het heel erg interessant.

[pietvelleman]

Je zegt in 1 zin iets waar een gigantische hoeveelheid techniek achter zit.
Ik begin het inmiddels een piepklein beetje te begrijpen. Maar hoop hier in de toekomst meer over te lezen.

[NoTechSupport]

Het enige dat de mailaise die AI veroorzaakt kan vergroten is alles zelf draaien. Dan daalt de benutting van GPU's en stijgt de vraag.

De verliezen van AI vallen (momenteel) beter mee dan je zou verwachten: https://www.standaard.be/economie/zeepbel-of-niet-ai-draait-bijna-break-even/157797151.html

Zowel de beurs als het bedrijfsleven is volledig in de ban van AI. Veel bedrijven tellen waanzinnige bedragen neer voor de bouw van nieuwe datacenters en chips – de teller voor dit jaar staat al op 725 miljard dollar aan geplande AI-investeringen. Wordt hier een enorme zeepbel geblazen, omdat er maar weinig inkomsten tegenover die investeringen zullen staan? Of zijn ze wel degelijk economisch verantwoord?

Een studie van onderzoeksbureau Exponential View wijst op het tweede: de inkomsten van AI-bedrijven blijken pijlsnel omhoog te schieten. In de voorbije 12 maanden boekten alle AI-aanbieders (Chinese bedrijven niet meegeteld) 110 miljard dollar aan inkomsten. Bovendien stijgen die inkomsten maand na maand

[Janusch]

Inkomsten is nog geen winst.

[siggy]

Taalas is een onmogelijkheid voor grote modellen en updates zijn onmogelijk, behalve bakken van nieuwe chips.

Concept is leuk voor edge devices, maar voor datacenters is dit totaal geen optie. De chips moeten groter worden dan de wafers, dus uitval is extreem prijzig.

[kondamin]

cloud.cerebras.ai

die hebben gemma 4 31B aan 1700TOPS gratis in demo staan.
Dat zit ook op de '''chip'''

[genosis]

Ja die ontwikkeling is echt interessant. Ik ben benieuwd of ze het ook voor elkaar krijgen met moderne modellen en binnen een beetje goede tijd.

[n4m3l355]

Al zou men super efficiente chips maken waardoor de metal beduidend goedkoper wordt, is dat nog steeds geen reden om winstgevend te worden. Het is namelijk niet alleen een kosten probleem, maar in de toekomst ook een concurrentie probleem. Zoals je eigen voorbeeld een onbekende third party die een chip produceert is niet uniek. Op termijn zullen talloze partijen dit doen, partijen die niet tientallen miljarden in metal hebben geïnvesteerd en dus geen legacy kosten hebben. Partijen zoals OpenAI, anthropic, SpaceX hebben hun eigen graf gegraven door gigantisch te investeren zonder kans ooit deze kosten terug te verdienen. Ze zitten voor eeuwig op een gigantische berg schuld van investeerders terwijl hun bedrijven in de toekomst niks waard kunnen zijn wanneer ze onderhevig zijn aan zware toekomstige goedkope concurrentie.

[Seth_Chaos]

Een GPU is ontworpen voor graphics. Neurale netwerken kunnen er goed op draaien omdat beide vooral matrixvermeningvuldigingen zijn. Maar een flink deel van de architectuur (schedulers, flexibele SIMT-cores, cache-hiërarchie) is overhead voor AI-werk. En het grootste knelpunt is de memory wall. Het heen en weer sturen van data van het geheugen naar de rekenkernen kost veel meer energie dan het rekenen zelf. De GPU is bij het gebruik van LLM's voornamelijk aan het wachten op geheugen. En dat is ontzettend inefficiënt. Dus nee grafische kaarten en zelfs de grotere DGX machines zijn verre van efficiënt. En ze zijn belachelijk duur door Nvidia's huidige monopoly.

[dmantione]

Dat uit uit het geheugen lezen meer energie kost dan het daadwerkelijke rekenwerk is een algemeen probleem dat ook geldt voor 3D-rendering en het geldt ook in de High Performance Computing. Binnen de HPC is de visie dat het opgelost moet worden door een verandering in programmeertalen: Programmeurs zien in hun broncode op dit moment alleen het rekenwerk, maar dat kost juist niet de energie. De uitdaging is om zichtbaar te maken wat energie kost, zodat programmeurs daarop kunnen optimaliseren.

Ik denk dat speciale KI-processoren dit probleem moeilijk kunnen oplossen omdat het probleem gelijk is aan het algemene geval: GPU-fabrikanten doen er reeds alles aan om het energieverbruik van het lezen uit het geheugen te minimaliseren.

[Fiander]

Ik zie zelf geheugen chips die berekeningen kunnen doen als de toekomst voor llm/ai.

Geheugen opdelen in secties van 2x 3x4k, en per sectie een zeer kleine alu. Berekening over 1e page, ondertussen 2e page geheugen vervangen waar nodig. Iets in die trend. Onze hersenen hebben ook compute en mem in een zitten.

[ANdrode]

Een GPU is al een behoorlijk ideale architectuur voor KI, dus een een eigen chip zal naar ik verwacht geen enorme energiewinst opleveren, als het al niet omgekeerd zal zijn.

Een GPU is een erg goede architectuur voor training. Voor inferentie zijn de eigen accelerators wel een interessante architectuur. Het is wel de vraag of je bij een eigen chip in de buurt komt van GPUs.

Je begint immers met een grote achterstand qua ontwerp-ervaring en mogelijk niet op een leading-edge process.

[small]Aan de andere kant: Een blue ocean strategie kan misschien een ontwerp opleveren dat juist [i]veel beter[/i] is voor inferentie. Zonder de x-jaar aan compatibiliteit en legacy features waar NVidia voor moet ontwerpen.[/small]

[Scriptkid]

Maar met een eigen chip kan je groot gedeelte vN de gpu ook weg snijden.

Shader units, RT cores, alle optimalisatie voor Dx12 etc allemaal niet nodig voor AI.

[SPee]

Dat zal nVidia ook zelf doen voor hun AI processoren. Dus daarvoor hoef je niet je eigen chip voor te maken.

[Scriptkid]

Nee want hun server versies etc kunnen ook als gpu draaien in een server voor gpu acceleratie.

[R_Zwart]

Nee, GPU's zijn/waren het beste COTS product voor AI. Een architectuur die is geoptimaliseerd voor de taak is altijd beter. Met CPU's is dat niet anders. Gemiddeld zijn EPYCs en Xeons prima, maar als je een CPU voor een specifieke taak ontwikkelt is die altijd efficiënter. Iedere workload heeft een eigen optimale architectuur.

[Henk1827]

De oorzaak van de enorme verliezen is ook de relatief beperkte vraag naar LLMs. De belofte was een zelfdenkende super-AI die alle white-collar werknemers zou vervangen. Maar de realiteit is een verbeterde zoekmachine die best aardig teksten en code kan schrijven.

[pietvelleman]

"Een GPU is al een behoorlijk ideale architectuur voor KI."

Onwaar.
Een GPU is een goede architectuur voor het trainen van taalmodellen.
Voor normaal gebruik van een taalmodel (inferentie), is een GPU zeer inefficient.

Het probleem bij een GPU is dat bij elke berekening de data van en naar de rekenkern moet.
Bij CPU's die geoptimaliseerd zijn voor AI is dat niet het geval.

Voor zover ik begrijp, en vul aan/corrigeer:
Bij een LLM staat de volgorde van de matrixberekeningen vast. En daar maken geoptimaliseerde CPU's gebruik van.
Bij een GPU wordt bij elke berekening de uitkomst eerst opgeslagen in het geheugen om vervolgens weer naar een kern te worden gestuurd voor een volgende berekening. Het verzenden van data kost veel meer energie dan die berekening zelf. Het probleem zit dus in het rondpompen van data.
Bij geoptimaliseerde cpu's wordt dit veel efficienter gedaan. De uitkomst van een berekening wordt direct naar de naastliggende kern geleid. Zeer korte afstanden, zeer snel, en veel energiezuiniger.

p.s. Het is triest dat Tweakers (en veel medetweakers) hier niet meer aandacht aan besteden. Ze vinden het leuker om over marketing/circulaire investeringen/hypes te praten, als het gaat over AI. Dit soort technische aspecten zijn m.i. zeer interessant.

[Coolstart]

Het is een poging om de kosten te verlagen, maar de sector leidt zo enorme verliezen dat eigen chips een zandzakje in een gebroken dijk zijn.

Je loopt wel wat achter en ik denk niet dat je het volledige plaatje begrijpt en wat kort door de bocht reageert. Waar nog verliest wordt gemaakt is het maken van een model en het aanbieden van frontiermodellen in apps.

Maar puur modellen draaien met tokens = Winstgevend. Als je nu een model wil maken moet je bijna altijd passeren langs CUDA = dure nvidia kaarten aan €50-100k/stuk. Een kleine rack met 8-16 kaarten kost ie makkelijk een miljoen +.

Puur inference liggen de kaarten anders en heb je geen dure Cuda nodig om een model te draaien. In de applicatie laag van AI maakt men wel winst. Denk aan Cursor. Elke paar maanden komt er wel een nieuwe inference tool die tokens goedkoper maakt met de zelfde hardware. Denk aan Caching, MoE maar ook gewoon betere modellen en fallback.

Hier heerst een enorm anti-AI sentiment. Europa belemmert AI startups. Maar het is ook de reden waarom compleet de boot mist. China en Amerika zijn de enige die technologisch mee zijn.

Wij zijn vooral dingen dingen en lopen overal achteraan. Het is een diepe schande dat Europa nog geen open energiemarkt heeft. Een schande dat onze energie zo duur is en het meeste via dure import moet. De chemische industrie loopt weg en ook AI die onze fabrieken en diensten moet draaiende houden kaN maar geen voet aan grond krijgen.

En maar klagen over die bubbel. Ik hoop echt dat al die reacties de geschiedenis ingaan an onwetende burgers in Europa die de AI-tijdperk onvoldoende begrepen hadden. Ik hoop echt dat we er terug kunnen staan en geen speelbal van de wereldorde worden en alles moeten importeren.

[CharlesND]

Hier heerst een enorm anti-AI sentiment.

Ik zal je de achtergrond uitleggen. Voor 95 procent van de bedrijven zijn de medewerkers mensen. Mensen die doorgaans trots op en loyaal aan het bedrijf zijn, nooit te beroerd om als dat nodig is een extra stapje te doen en er ook best tijd en moeite in willen steken om het bedrijf succesvol te maken. De meeste medewerkers die afscheid nemen van 'hun' bedrijf worden dan ook bedankt voor alles wat ze voor het bedrijf betekent hebben.

Voor AI zijn medewerkers een kostenpost en verder niets waard. Als om 12.00 blijkt dat deze kostenpost vervangen kan worden dankzij het gebruik van AI dan stelt AI om 12.01 de ontslagprocedure in werking.

Als er heel veel mensen van een bedrijf zo hun baan kwijt raken en je gebruikt daarvoor xAI dan kan je er voor de directe en de aandeelhouders zelfs nog een klein feestje van maken. Dan komt Elon Musk zelf met een kettingzaag het bedrijf door dansen onder het roepen van 'I cut all the costs'. Heeft hij ervaring mee.

Die 'medewerkers zijn vrijwel alleen onkosten en moeten zo snel mogelijk weggewerkt worden' -insteek van AI is toch wel reden voor een deel van dat anti-AI sentiment...

[Coolstart]

AI neemt jobs in dus AI is slecht. Die retoriek is van alle tijden. Jij gaat er vanuit dat werken en job hebben een doel op zich is. Nee, totaal niet. Het kan zingeving geven maar wat het vooral geeft is geld. Een middel om te overleven op aarde. Je kan er eten, kleren, onderdak en veiligheid met kopen.

Niemand heeft baat bij een systeem waar fabrieken draaien met robots en AI en er niemand meer is op het product of dienst te komen. Koopkracht is een belangrijk onderdeel van onze gereguleerde economie.

Efficientie is de reden waarom wij nu medicijnen hebben. Mensen konden zich focussen op onderzoek ipv aardappelen kweken. Vroeger werkte 70% van de mensen op een agrarische sector. Dankzij machines is daar verandering in gekomen.

Dat sentiment is dus niets anders gebaseerd dan op angst voor het onbekende. Mensen beginnen dat hele domme redeneringen als waarheid aan te nemen en op rare ideëen te stemmen.

Je kan ook gewoon rustig blijven, bedrijven efficienter laten worden en kijken hoe men welvaart weer verdeelt. Wie weet veel eerlijker dan nu. Je kan bedrijven taksen laten betalen en die weer naar de bevolking laten doorstromen zodat je bijvoorbeeld niet meer 8u per dag moet knokken met 10 verlofdagen per jaar om uw stulp af te betalen. Niet dat dingen goedkoper worden maar omdat je gewoon een standaardinkomen krijgt door AI winsten af te roamen.

Zo zie je maar dat niet alles kommer en kwel is. AI kan ook gewoon een gift zijn. Vroeger kon een postbde een huis betalen en een gezin onderhouden met 1 loon. Niet dat vroeger alles beter was maar sommige zaken kunnen terugkomen.

[BugsNL]

Je hebt hierin geen ongelijk, AI kan heel veel bieden en ook een 'betere wereld' waarbij er minder gewerkt hoeft te worden voor dezelfde stabiliteit/zeleeheid/veiligheid als nu.

Echter moet it dan wel gewaarborgd worden door de bedrijven en overheden.

Het vertrouwen dat dit ook gedaan wordt is denk ik momenteel heel erg laag. Als ik een reden zou moeten noemen dan denk ik dat dit komt omdat we (westerse wereld) al vanaf de jaren 80 van de vorige eeuw bezig zijn met winstoptimalisatie en efficiëntie. Ten koste van de arbeider. Het vertrouwen wordt dus al 40 jaar beetje bij beetje afgebrokkeld.

Dan komt er iets waarvan er gezegd wordt 'dit gaat je werk overnemen' of op zijn minst zo maken dat jij er eigenlijk niet toe doet en dat doet dan wat met mensen.

Al helemaal als je kijkt dat AI nog helemaal geen intelegentie heeft en niets begrijpt van waar iets over gaat. Het blijft puur een berekening van X wordt er in gegooit dan is Y het meest logische antwoord. Zonder enig besef van context.

[Coolstart]

Je leeft wel in een land met maximale mogelijkheden. Er is een functionele democratie, er zijn ondernemerskansen, je kan studeren, internet zeer toegankelijk en een stiel is bijna niet bedreigd door AI. Vervang maar eens een loodgieter door AI of robotica. Dat is niet zo vanzelfsprekend.

Sentiment hoogtij laten vieren is niet goed. Dan neemt de slechte kant van democratie het over. = Populisme. Dan gaan politici dingen zeggen om stemmen te krijgen en niet doen wat echt goed voor je is.

Er zijn veel uitdagingen maar je inlezen als burger helpt de gemoederen te bedaren. We willen vaak geen migratie maar we willen vaak ook geen AI om meer te doen met minder mensen. Iets of iemand moet de economie ondersteunen terwijl de bevolking vergrijsd. Sowieso gaan er daardoor minder mensen werken. Zonder toegankelijke AI en automatisering kom je als land ook in slechte papieren.

In Europa zouden er ook chip fabs moeten komen. Er zouden ook belangrijke spelers moeten opstaan die een deel van de AI puzzel gaan leggen.

Zeggen dat AI ‘dom is’ en geen meerwaarde kan bieden is zinloos. De meerwaarde is al bewezen. AI kan zeker niet alles maar wel heel veel. Het is meester in code schrijven bijvoorbeeld en de fold van eiwitten voorspellen zodat we vaccins kunnen maken tegen kanker of andere ziekten. Dat is echt geen klein bier.

[alie19875]

Ze willen minder afhankelijkheid van Nvidia en AMD om vervolgens bij Samsung aan te kloppen, maar dan is je productie afhankelijk van Samsung ... netto resultaat "weinig effect"

[duvekot]

Als Samsung alleen de productie doet (omdat die blijkbaar plek hebben in de fabriek?) dan kan je ook wel wisselen van fabrikant. Of een tweede er naast ze laten produceren. Het ontwerp blijft van Antropic.

[amigob2]

Dat is veel te simplisties gedacht, iedere foundry heeft zijn eigen software en tools voor reticle design. En om die reden kun je niet even van foundry wisselen, Je moet gewoon weer een lang process door om het product op het nieuwe process te kunnen fabrieseren

[watercoolertje]

Toch gebeurd het wel vaker dat chipontwerpen wat aangepast worden en op 2 verschillende manieren geproduceerd worden.

[watercoolertje]

Dus als ik onafhankelijk wil zijn van A en ik ga naar B ben ik volgens jou niet geslaagd in het onafhankelijk worden van A? Raaaaarrrrrr....

Nu zijn ze afhankelijker van B, maar dat is niet perse net zo vervelend als afhankelijk zijn van A.

[Reactie gewijzigd door watercoolertje op 4 juli 2026 11:57]

[phYzar]

Overwinning voor Samsung? Ze worden zo de ai-circle-jerk van in elkaar investerende bedrijven in getrokken.

[Dekar]

Ja behoorlijke overwinning inderdaad. De chipdivisie winst is vernegenenveertigvoudigd tov voor de rampocalypse. Ik zie niet hoe dat als iets anders kan worden bestempeld voor het bedrijf.

https://www.reuters.com/sustainability/sustainable-finance-reporting/samsung-elec-q1-profit-surges-eightfold-record-2026-04-30/

nieuws: Samsung verwacht dit kwartaal winst te verachtvoudigen

En voor de medewerkers iets van 3 ton bonus: nieuws: Vakbondsleden keuren Samsung-akkoord goed en staking gaat niet door

https://www.reuters.com/business/world-at-work/samsungs-unionised-workers-south-korea-approve-wage-deal-2026-05-27/

En aandeelhouders +400% tov een jaar geleden: https://finance.yahoo.com/quote/005930.KS/

[Reactie gewijzigd door Dekar op 4 juli 2026 10:13]

[watercoolertje]

Als maker van de tools heb je altijd de meeste zekerheid dus zo slecht is hun positie niet hoor. Ze willen gewoon hun capaciteit benutten want als je dat niet doet loop je gewoon geld mis...

[PolarWolf]

En dat terwijl Meta z'n overcapaciteit aan GPUs probeert in de markt te slijten. "Ondercapaciteit" m'n neus. "Overhype" komt eerder in de buurt.

[z1rconium]

Er zijn nog genoeg performance improvements te behalen, deepseek heeft net dspark gereleased, daar zie je +50% inference performance tov andere modellen. Er komt zoveel overcapaciteit met al die datacenters.

[armageddon_2k1]

We zitten nog aan het begin van de optimalisatie van LLM chips. Uiteindelijk zal het runnen van LLMs (niet meteen de 1 triljard params) gewoon middels local-chips te doen zijn. We zitten nu in de spreekwoordelijke fase van dat een 1MHz computer een hele woonkamer inneemt.

[Bulls]

Kunnen ze geen speciale AI geheugen chips ontwikkelen zodat niet alles van ddr chips gemaakt hoeft te worden? Zal waarschijnlijk niet veel ademruimte op de markt geven aangezien ze op dezelfde machines gemaakt zullen worden.

[Scriptkid]

Ik snap niet dat AI niet overstap op rambus achtige geheugen.

Dat heeft 4x de bandbreedte en is niet lane lengt sensitive waardoor het veeel goedkoper is.

[66JustMe819]

Ben benieuwd of Anthropic de architectuur op scaling of complexity gaat oriënteren en in hoeverre een vorm van virtuele neuroplasticiteit mogelijk gaat zijn hierbij.

[Framoes]

Als Anthropic inderdaad voor de chipfabrieken van Samsung kiest, is dat een grote overwinning voor dat bedrijf.

En een groot verlies voor de consument. Samsung gaat dan waarschijnlijk de AI chips opschalen en andere afschalen. Resultaat: duurdere chips voor ons.

[topcat1602]

Vraag me af of glassubstraten gaan doorbreken voor AI chips..

[0rbit]

Ik denk dat de goldrush voorbij is zodra de goudzoekers zelf ook scheppen gaan verkopen.