Anthropic 称 AI 将 Claude 移植到 AMD GPU 仅用三天

Anthropic 声称已通过多芯片战略摆脱对 Nvidia 的依赖。该公司表示，它仅用三天时间就将自家 AI 模型 Claude 移植到 AMD GPU 上，几乎无需人工干预。

Nvidia 最大的竞争优势在于硬件与软件的结合，尤其是 CUDA——这一软件生态将开发者锁定在 Nvidia 芯片上。将 AI 模型移植到其他芯片架构需要付出巨大努力，以至于许多公司甚至不愿尝试。Anthropic 现在在一份投资者演示中声称，它利用 AI 本身解决了这一问题。

据 Anthropic 联合创始人兼首席计算官 Tom Brown 称，该公司目前在所有四大芯片家族上训练和运行 Claude。Anthropic 早在多数业界认为不值得投入之时，就对多芯片战略下了一个“非常规赌注”。每种芯片都需要自己的定制软件和推理栈，这既昂贵又耗时。但 Brown 表示，Anthropic 多年来一直投资于这项工作，如今已变得“极其擅长”。

Anthropic 利用 AI 将 Claude 移植到 AMD

该公司最具体的测试来自 AMD GPU。迄今为止，搭建一个新的芯片平台需要数十名工程师忙碌数月。今年，Anthropic 首次使用 AMD GPU，并让其自家前沿模型 Mythos 完成这项工作。据 Anthropic 称，Claude 仅用三天就在 AMD 上运行起来，几乎无需人工干预。该模型自行移植或编写了近 100% 的内核。

如果这些数据准确，那么长期被视为 Nvidia 最强竞争优势的软件开销将因 AI 而大幅缩小。企业可以更轻松地在芯片供应商之间切换，选择最实惠或最容易获得的选项。

在供应紧张的计算市场中，多芯片方案让企业能够专注于最佳性价比，而不论供应商是谁。有些芯片更适合训练，另一些则更适合推理。而由于在 AI 芯片市场的主导地位，Nvidia 目前享有超过 70% 的利润率，这对硬件而言异常之高。

Anthropic 将来自不同供应商、芯片架构和位置的计算资源视为一个可互换的资源池。该公司表示，其每美元计算资源所带来的产出超过任何其他前沿 AI 实验室。

计算倍增器旨在扩大领先优势

除了多芯片战略，Anthropic 还依赖其所谓的计算倍增器——即从相同物理计算容量中榨取更多性能的研究突破。据 Anthropic 称，这些倍增器相互叠加，因此每一项新突破都会放大前一项突破的效果。

最终，Claude 应该能够自行发现这类算力倍增效应。那将等同于递归式自我改进，这一概念在 AI 研究中引发了激烈争论，但尚未得到证实。

Anthropic 还通过“Anthropic Direct”计划建设自己的数据中心容量。该公司不再仅以云服务的形式购买算力，而是租赁芯片并在专门建造的数据中心中运行这些芯片。目标是降低总拥有成本。

这些数字来自Anthropic 的投资者演示文稿，尚未经过独立核实。但它们表明，至少有一家大型 AI 实验室不再认为 Nvidia 的 CUDA 主导地位不可逾越，而且 AI 模型本身也可能成为打破硬件依赖的工具。

两家主要 GPU 制造商如今都与 Anthropic 有着深厚的财务关系。2025 年 11 月，作为与微软达成的 450 亿美元交易的一部分，Nvidia 承诺向 Anthropic 投资最多 100 亿美元。根据 Anthropic 于 2026 年 11 月 10 日向 SEC 提交的 S-1/A 注册声明，Nvidia 还参与了一项总额 260 亿美元的有条件私募配售，其中七家科技公司按 IPO 价格认购股份。

AMD 于2026 年 7 月宣布进行最多 50 亿美元的战略投资；作为回报，Anthropic 计划在 Helios 机架级系统中部署最多 2 吉瓦的 AMD Instinct MI455X GPU，第一阶段 1 吉瓦将于 2027 年上半年启动。

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