Anthropic gaat eigen chips ontwerpen voor Claude-modellen

Anthropic stelt intern een team samen om chips te ontwerpen voor zijn Claude-modellen. Het bedrijf laat onder meer aan Reuters weten dat het hardware en software samen wil ontwerpen om Claude efficiënter en sneller te laten werken.

Het bedrijf geeft tegenover Reuters aan dat het ingenieurs aanneemt om zowel hardware als software te ontwerpen. Anthropic gebruikt nu hardware van onder meer Google en Amazon, maar kan door zelf chips te ontwerpen minder afhankelijk worden van externe leveranciers. De ontwikkelaar van Claude zegt dat het ook chips van andere bedrijven blijft gebruiken.

Reuters meldde in april al dat Anthropic eigen chips wilde gaan ontwikkelen. Vorige maand schreef The Information dat het met Samsung praatte over de productie daarvan. Het is nog niet zeker of de Zuid-Koreaanse fabrikant de chip ook daadwerkelijk gaat maken.

Anthropic is niet het enige AI-bedrijf dat zijn eigen hardware ontwikkelt. In juni onthulde ChatGPT-ontwikkelaar OpenAI zijn Jalapeño-chip, die Broadcom produceert. Deze chip is vooral goed voor het inferentierekenwerk en niet voor de training. De chip levert volgens Broadcom en OpenAI 'aanzienlijk betere prestaties per watt' dan andere AI-chips.

Bron: Samuel Boivin/NurPhoto via Getty Images

Reacties (34)

[Pufster]

Laat me raden, zoals we bij zo veel andere AI bedrijven nu zien in hun circulaire financing, zullen ze dan een groot order plaatsen bij een fabrikant om hun chips te maken, die op hun beurt weer gigantische sommen zullen investeren in AI bedrijf A of B en die dan weer in C? En zo blijft de molen draaien. Of zie ik het verkeerd.

[Reactie gewijzigd door Pufster op 5 augustus 2026 19:20]

[bapemania]

Op dit moment is er geen reden om aan te nemen dat je het verkeerd ziet. Er moeten nu echt (fysieke) producten bedacht wordenwaar dikke marges op zitten om van A.I. iets rendabels te maken,et wat tokenbundle abos en deals met bedrijven laat de winstgevendheid nog wel even op zich wachten. Ook "luchtgeld" moet op een gegeven moment "echt" geld worden.

[Powerblast]

Investeerders vragen stilaan boter bij de vis inderdaad. Bodemloze put waar je op goeie hoop maar geld moet indumpen schept geen vertrouwen. Denk dat vooral de SpaceX met GrokAI beursgang wat in gang heeft gezet. Echt positief blijkt die beursgang niet. Dus dat zet waarschijnlijk investeerders wel aan het denken of nog meer geld voor AI wel de oplossing is.

De technologie is fantastische en heeft veel potentieel. De verhouding geld die daar nu echter al in gedumped is, doet mij echter serieus twijfelen of ze dit ooit nog wel terug kunnen verdienen.

[Reactie gewijzigd door Powerblast op 5 augustus 2026 19:43]

[Oudecomputer]

Het verschil is natuurlijk dat space x geen bodemloze put is, grote delen van het bedrijf maken gewoon winst . Bv Starlink 1,9 miljard en de raketten business honderden miljoenen per jaar dit zijn echte producten die echylt geld verdienen. En ook een toekomt hebben gezien sateliet telefoons een echt ding gaat worden.

Wat de wist van space x drukt is Ai grok dat kost een hoop geld.

Er is geen enkel Ai bedrijf wat winst doet maken maar de industrie heeft miljarden burn rate en elke 3-4 jaar is alle hardware af geschreven, teven moeten er jaarlijks miljoenen gestoken worden in software development anders loop je achter. En het einde van de put is niet in zicht!

[OlivierH]

"En ook een toekomt hebben gezien sateliet telefoons een echt ding gaat worden."
Sorry maar je laat je bespelen door marketing joh, satelliet telefoons bestaan al decennia en zijn de laatste 10 jaar allemaal beter geworden, heeft SpaceX helemaal niets mee te maken...?

"Wat de wist van space x drukt is Ai grok dat kost een hoop geld."
Grok is toch van twitter joh, als dat onder SpaceX geschoven is zou ik dat juist een enorm negatief iets vinden? waarom moet een relatief serieus bedrijf als SpaceX hun tijd verdoen met van die domme conversatie bots? en helemaal eentje die bekend staat om het uitkleden van fotos van vrouwen?

"Er is geen enkel Ai bedrijf wat winst doet maken"
Dit klopt niet, hoe erg we ook tegen al die lompe AI troep zijn, er zijn al genoeg partijen die winst maken met AI, dat de allergrootste/bekendste niet winst maken van normale consumenten zegt niets over de winst die ze maken van overheiden, of kleinere AI bedrijven die wel winst maken van consumenten.

[!null]

Ik zag laatst een treffende uitleg waarin duidelijk werd dat met wat handigheid SpaceX veel sneller in index fondsen is gekomen met de beursgang. SpaceX naar de beurs om de bodemloze put GrokAI te financieren, in index fondsen terecht komen waarvan pensioenfondsen maar ook particulieren en anderen veilig in investeren. En bepaalde fondsen moeten zelfs verplicht aandelen kopen want het zijn de eerste honderd bedrijven die het index fonds opbouwen. Lekker bezig om met iedereens (Amerikaanse) geld de bodemloze put te blijven voeden.

[SPee]

Voorlopig valt dat wel tegen. Na een paar dagen handelen (dus voor die verplichte opname) gaat de koers alleen nog maar naar beneden. Als men massaal verplicht in die aandelen moet handelen, dan was dat niet het geval.

[Sissors]

Fysieke producten hebben juist slechte marges vaak tov software. En het lijkt mij ook dat dat helemaal niet het doel is van Anthropic, ze willen kosten verlagen door eigen chips te gaan gebruiken voor hun eigen datacenters.

[siggy]

Appels en peren. Hardware kun je niet even kopieren met een toetsencombinatie. Marges voor digitale producten zullen altijd vele malen hoger zijn dan welk fysiek product dan ook omdat de 'maakkosten' nagenoeg volledig vooraf zijn en daarna nagenoeg gratis te dupliceren is.

Als anthropic al de marge van nvidia kan wegpoetsen, scheelt hun al flink in de kosten.


Maar dit zijn de laatste spurten van anthropic. Hun laatste kunstje wat moet lukken, maar ze gaan nooit kunnen concurreren met google die al jaren ervaring heeft met eigen chips.

[avlt]

omdat de 'maakkosten' nagenoeg volledig vooraf zijn en daarna nagenoeg gratis te dupliceren is.

Dat lijkt me niet. Software is nooit "af". De huidige AI is een wapenwedloop die waarschijnlijk nog wel even doorgaat. Dat betekent dat de ontwikkelkosten gewoon doorgaan, net als de kosten van het trainen van nieuwe modellen.

Wat betreft dat gratis dupliceren; ja dat was zo als je software als CD-ROM of download aanbiedt. In het geval van AI verstoken de gebruikers van AI (gratis en betalende) nogal wat aan kosten, energie en hardware.

[samida]

Bedrijven als Discord en Snap verliezen al sinds het bestaan geld, Discord nog steeds. Waarom mensen denken dat investeerders zo snel geld terug willen verdienen hier in de comments, blijft me verbazen.

[Amanoo]

Als je daadwerkelijk geld in het bedrijf stopt, met het idee dat je dus ook terugbetaald wordt, is het wel een logische gedachte.

Zodra je het over aandelen hebt, gaat het over mensen die vooral willen dat hun aandelen omhoog gaan, om wat voor reden dat dan ook is. Idealiter niet al te veel een bubbel, maar dat ook vooral omdat als die knapt ze hun aandeelwaarde kwijt zijn.

[Amanoo]

Fysieke producten op basis van LLM's zie ik persoonlijk nagenoeg niet gebeuren. Misschien mondjesmaat wat spraakherkenning en tekst to speech met wat extra interpretatie. Maar daar houdt het wel op, is mijn voorspelling. Ik houd de mogelijkheid open dat ik er keihard naast zit, maar ik zie toch vooral programmeertools en hier en daar wat personal assistant gebruik.

AI in het algemeen is wel groot, en die fysieke producten zijn er zeker, en worden ook steeds meer gemaakt. Maar dan denk je vooral al AI voor beeldherkenning en dergelijke. Dat zie je veel in huidige ontwikkelingen bij onder andere landbouwmachines. Maar de vereisten daarvan zijn lang niet zo spannend. Daar kom je met een consumenten GPU best nog ver mee, en je zou het zelfs haast nog op een Raspberry Pi kunnen trainen en draaien. Tokens zijn daarbij dan ook een complete non-issue, dat is meer iets uit de wereld van generatieve AI en AI as a service. Een landbouwwagen dat onkruid moet herkennen draait die applicatie gewoon lokaal op een klein embedded systeempje.

[Vipertje]

We zijn amper een paar jaar bezig. Nu gaat dit om grotere bedragen, maar het heeft 14 jaar geduurd voordat Uber winstgevend werd. Spotify 18 jaar, DoorDash 12 jaar en Netflix 6 jaar. Het niet winstgevend zijn is al jaren gemeengoed en dit kan nog prima 5 tot 10 jaar doorgaan

[theduke1989]

Dat zie je vetdomd goed. Maar wij als domme kudde volgen/gebruiken dat waardoor het rendabel is voor hun.

Want wij willen met zijn alle toch een gratis dokter/psychiater..

[ymoona]

De tijd die tussen model releases zit is nog erg kort (weken of maanden) geen jaren. Hoe gaat dit werken met modellen in hardware? Of maken ze universele ai chips die alle (nieuwe) modellen kunnen draaien?

[Teun!]

Vraag ik me inderdaad ook af. Met zo snel als de ontwikkelingen gaan lijkt het me hier te vroeg voor.

[Tomvl117]

Dit artikel lijkt het te hebben over meer algemene inference chips, die onafhankelijk zijn van het model wat je erop draait. Doet me een beetje denken aan die specialistische cryptomine chips: ASIC chips. Net zoals die mining chips, die bijvoorbeeld bijzonder efficiënt Bitcoins konden minen (en niet andere coins), zullen deze inference chips efficiënter Anthropic modellen kunnen draaien.


Tenmiste, dat hopen ze bij Anthropic.

[Powerblast]

Ik denk dat dat wel de toekomst uiteindelijk zal zijn voor AI. Speciale chips die er echt voor gemaakt zijn, net zoals dat bij crypto mining is gegaan. Met chips die hun oorsprong vinden in GPU's lijkt het vet wat van de soep te zijn. Of toch in ieder geval bij de Amerikaanse producten. China lijkt precies minder last te ondervinden om hun modellen zuiniger te krijgen. Denk dat dit vooral daardoor ingegeven is, omdat ze stilaan de hete adem van China in hun nek voelen.

Meer geld blijkt toch maar weer eens niet de oplossing voor alles te zijn, al denken ze dat in Amerika maar al te graag. Efficiëntie gaat volgens mij het grote verschil maken de komende jaren.

[Reactie gewijzigd door Powerblast op 5 augustus 2026 19:39]

[SPee]

Het grote verschil tussen crypto en LLM's, is dat met crypto je echt complexe berekeningen moet uitvoeren. Met LLM's is de berekening vrijwel hetzelfde en ook simpel (A*B+C).
Het is alleen dat een LLM heel veel data heeft om mee te berekenen. Daarom de drive naar meer geheugen en grotere chips.

Dus of ze maken chips met extra RAM (zoals AMD met hun 3D cache), maar die zijn buiten dat niet "speciaal". Of wat ze kunnen doen is de waardes van hun LLM hardcoderen in de chip. Maar dan hebben ze om de zoveel tijd een nieuwe versie nodig. Als je een chip goedkoop kan 3D printen, zou dat nog een goede optie zijn.

[barbarbar]

Als ik nu een cjip zou ontwerpen zou ik het opdelen in een kernmodel dat in de chip gebakken zit, welke nieuwe modellen kan inladen voor betere antwoorden. Een model of experts chip met veel geheugen die dus veel andere modellen kan aanspreken.

Gaat de vraag over python? Dan de chip met het uitgebreide python model erbij pakken. C#? Dan het C# specialisme erbij pakken.

Als je daar dan genoeg chips van hebt, kun je er een paar aanwijzen die een eerste selectie maken op basis van de input, en die doorzetten naar de juiste chip/server.

Het zal nog wel te duur en te foutgevoelig zijn om een heel model als opus te gaan bakken. Stel je komt er na een paar maanden achter dat het model output genereerd die je niet hebt voorzien, dan kun je die chips weggooien. Lijkt me dat daar voorlopig nog wel een controlestap tussen blijft zitten.

Maar uiteindelijk zullen de modellen wel in chips gebakken worden, vermoedelijk eerst bij zeer specifieke functies zoals bij autonoom rijden.

[Powerblast]

Zijn modellen ooit wel "uitgetrained" voor een bepaalde toepassing? Of is dat iets dat je continue moet blijven doen? Stel we zijn een jaar verder in de toekomst, dan heeft dat model niks mee van het afgelopen jaar. Bijvoorbeeld autonoom rijden als jouw voorbeeld. Dan heeft het zeg maar de verkeersregels wijzigingen van dit jaar niet mee denk ik dan.

[Amanoo]

Wellicht modulaire chips/systemen. Als je meer nodig hebt, prik je er een paar bij. Wellicht dat de onderliggende architectuur niet zo vaak revolutionair veranderd hoeft te worden, zolang de modellen een beetje iteratief veranderen. Of dat je de chiparchitectuur ook wel iteratief kan veranderen wanneer de software bepaalde nieuwe functies nodig hebben. Net zoals dat bij CPU's en GPU's grotendeels ook gebeurt. Af en toe komt er een nieuwe x86 uit die een iets hoger nummertje SSX heeft of met betere VM support ofzo.

En het is allemaal puur voor Anthropic, als ze controle hebben over zowel software als hardware, dan is het makkelijker om af en toe een nieuwe functie erin te ontwikkelen die alleen Anthropic nodig heeft (mits je kundige ingenieurs hebt met veel verstand van chipontwerp). Je bent niet afhankelijk van een extern bedrijf die het helemaal speciaal voor jou alleen erin moet bouwen.

[Reactie gewijzigd door Amanoo op 5 augustus 2026 20:41]

[cane]

Dus we hebben "AGI" behaald en we kunnen het nu vastleggen in siliconen chips?

[bursche]

Tja. Dat hele AGI verhaal is natuurlijk onzin.
Wat ik me afvraag: wanneer volgt Europa?

[siggy]

Wat ik me afvraag: wanneer volgt Europa?

Nooit.

Europa is gewoon langzaam richting de afgrond aan het gaan. Geen visie, geen zin in zelfbehoud, alleen maar eindeloos praten.

[Mic2000]

Het zou mooi zijn als Anthropic zijn modellen op chips gaat etchen zodat we vele male sneller en energie zuiniger de modellen kunnen gebruiken. Een Opus model kan je zo paar jaar mee doen als bedrijf. Daarnaast zou het de belasting op het klimaat ook enorm verlichten.

[jj71]

Ik denk niet dat het zo is dat ze specifieke modellen hard gaan inbakken op specifieke chips (d.w.z. de miljarden parameters van bijvoorbeeld Opus in ROM inbakken in een chip). Dat zou die chips wel heel erg specifiek maken voor één bepaalde versie van een Opus-model, en dan kun je ze over een half jaar weer weggooien als er een nieuwe versie van komt.

De parameters zullen gewoon in RAM worden gehouden, zodat ze makkelijk te wijzigen zullen zijn of te vervangen zullen zijn door een ander model of nieuwere versie.

Ik vraag me wel af wat er zo speciaal is aan die chips die Anthropic in gedachten heeft vergeleken met de AI-chips van NVIDIA, Google, Microsoft enz.

In principe doen die chips allemaal hetzelfde soort ding = heel veel matrix- en vectorberekeningen in parallel doen.

Dus ik vraag me af waarom Anthropic denkt dat ze dit zoveel beter en efficiënter kunnen dan wat al die andere techgiganten doen.

[Mic2000]

Binnen een half jaar is onzin. Opus kan nog wel een tijd vooruit als je ziet hoeveel kennis van zaken het heeft.

Gaat meer om dat ze dan insteek kaarten kunnen verkopen aan bedrijven en zo het AI model 'lokaal' kunnen draaien.

Als je opzoekt wat de Google Tensor cores voor voordeel geven t.o.v. NVIDIA AI Accelerators is mogelijk daar winst te behalen voor Anthropic.

Google gaat een stap verder mogelijk met wel het model etchen op een chip.

[Scriptkid]

So when are we going back to FPGA like chips,

Sounds like the Nvidia chips are to generic seen they all want there separate chips with there own optimization.

[Amanoo]

I think they're skipping that step and going straight to more specialised chips (possibly ASIC). FPGAs are nice when you're still developing, and/or don't have a definitive hardware architecture, or when you only need a small number of chips (ASIC production is expensive to set up). Once you need a lot and have a final hardware design, you want ASICs. Which are designed in a similar manner as an FPGA application, but more finalised, cheaper to mass-produce (and often also more efficient). But they may use FPGAs during development.

[Reactie gewijzigd door Amanoo op 5 augustus 2026 20:48]

[Kalief]

Anthropic: 'Claude, give me the perfect chip design'.
Claude: 'Sure, here's the recipe for fried potato slices'.

What could possibly go wrong?

[jj71]

Iedereen wil tegenwoordig zijn eigen serverchips maken, van Google, Microsoft en Amazon tot en met Anthropic.

Je eigen chips ontwerpen lijkt me superduur en moeilijk, maar blijkbaar is dit toch kostenefficiënter dan inkopen? Ik weet er te weinig vanaf maar ben wel benieuwd naar waarom een bedrijf zoals Anthropic denkt dat dit een goed idee is / goedkoper is dan bestaande chips te gebruiken.

[ymoona]

De meeste van die chips zijn op basic van een bestaande architectuur, maar wat weten we eigenlijk van deze nieuwe chips?