Analyse: waarom Anthropic haar eigen chips wilt maken

In dit artikel:

Anthropic richt een intern team op om eigen chips te ontwerpen voor zijn Claude-modellen. Door hardware en software op elkaar af te stemmen wil het bedrijf modellen sneller en energiezuiniger laten draaien. Het blijft voorlopig ook chips van Google, Amazon, Nvidia en AMD gebruiken.

Daarmee sluit Anthropic aan bij een bredere ontwikkeling. Google, Amazon, Microsoft, Meta en OpenAI werken eveneens aan eigen AI-versnellers. Gespecialiseerde chips hoeven minder algemene functies te ondersteunen dan bijvoorbeeld Nvidia-gpu’s en kunnen daardoor efficiënter zijn. Dat is belangrijk omdat de kosten van AI-diensten vooral ontstaan bij het beantwoorden van gebruikersvragen: een daling van 20 à 30 procent per vraag kan de winstgevendheid sterk beïnvloeden. Eigen hardware vermindert bovendien de afhankelijkheid van leveranciers en versterkt de onderhandelingspositie.

Op korte termijn verandert er niets voor Claude-gebruikers. Anthropic heeft alleen een team aangekondigd; de ontwikkeling van een chip tot productie in een datacentrum duurt jaren. Een mogelijk gesprek met Samsung over productie is nog geen bevestigde opdracht.

De stap biedt ook geen volledige oplossing voor de kostenproblematiek. Het gebruik van AI groeit snel en redeneermodellen verbruiken per vraag juist meer rekenkracht. Daarnaast zijn de chips afhankelijk van snel geheugen, waarvoor momenteel al een tekort bestaat. De concurrentie verschuift daardoor steeds meer van alleen de kwaliteit van modellen naar de vraag wie antwoorden het goedkoopst en efficiëntst kan produceren. Dat bepaalt mede of AI-diensten op abonnementsbasis houdbaar blijven.