Anthropic 聘请 Google TPU 资深专家 Amir Salek 加入其芯片推进计划(3 分钟阅读)
摘要
Anthropic 已聘请 Google TPU 资深专家 Amir Salek 来领导其内部芯片开发,旨在为类似 Claude 的 AI 工作负载构建定制芯片。
Amir Salek 是创立了 Google 定制芯片项目并运营其 Tensor Processing Unit 业务的工程师。
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缓存时间: 2026/08/25 15:50
# 聘用谷歌TPU资深专家阿米尔·萨莱克 推动自研芯片计划
来源:https://runtimewire.com/article/anthropic-hires-google-tpu-veteran-amir-salek-chip-team
**曾主导谷歌前七代TPU开发的萨莱克加入詹姆斯·布拉德伯里领导的计算团队,助力Anthropic组建内部芯片研发体系。**
· 发布于2026年8月24日,美国中部时间下午4:49
主要来源:X平台 - 迪娜·巴斯(https://x.com/dinabass/status/2090895643292082365)
## 重要性分析
AI实验室在算力成本与供给能力上的竞争日趋激烈。萨莱克为Anthropic带来了构建成熟芯片项目的经验,而该公司目前仍是英伟达、谷歌和亚马逊的重要客户。
## 聘用谷歌TPU资深专家阿米尔·萨莱克 推动自研芯片计划
曾主导谷歌前七代TPU开发的萨莱克加入詹姆斯·布拉德伯里领导的计算团队,助力Anthropic组建内部芯片研发体系。据彭博社8月21日报道,Anthropic已聘任曾创立谷歌定制芯片项目并负责张量处理单元业务的工程师阿米尔·萨莱克,这家Claude的开发者正启动自研芯片计划。萨莱克将加入Anthropic计算团队,向主管詹姆斯·布拉德伯里汇报工作。迪娜·巴斯(@dinabass)在X平台的帖子中率先披露了此次聘用(https://x.com/dinabass/status/2090895643292082365)。(business-standard.com)
萨莱克为Anthropic带来了关键经验:在软件与基础设施企业内构建半导体研发体系。据彭博社报道,他在2022年离开前已主导了谷歌七代TPU的开发。加入谷歌前,萨莱克曾创立并领导英伟达系统级芯片设计部门。他拥有南加州大学计算机工程与计算机科学博士学位。(business-standard.com)
此次聘用也标志着萨莱克在投资领域历练四年后重返芯片研发。2022年3月,他以高级董事总经理身份加入Cerberus资本管理公司,同时担任Tracker Ventures合伙人——该平台专注投资半导体、人工智能、边缘计算、航空航天等深科技领域。(cerberus.com)
### Anthropic借鉴谷歌芯片开发路径
Anthropic于8月初证实正在招募定制芯片团队,包括具备芯片量产经验的工程师。萨莱克的加入将招聘计划转化为实质性的硬件布局。谷歌当年招募他建立定制芯片能力,随后将成果部署于数据中心与云业务。Anthropic期望他能为围绕Claude构建的计算任务复制这一组织成就。(arstechnica.com)
人员引进仅是第一步,距离处理器部署尚有距离。设计具有竞争力的AI加速器需要架构、验证、软件、网络、封装、制造及多年迭代。萨莱克的价值在于其经验不止于首款芯片:他主导了多代芯片演进及数据中心规模运营所需的基础设施建设。
Anthropic已比典型软件客户更深入硬件层面。2024年,该公司表示其工程师正为亚马逊Trainium加速器编写底层内核,参与AWS Neuron软件栈开发,并与亚马逊安纳普尔纳实验室合作开发下一代芯片。这些工作使Anthropic在自研芯片投产前就获得了为Claude优化专用处理器的经验。(anthropic.com)
### 自研芯片与多平台并行策略
Anthropic的芯片自研计划并非要完全取代现有供应商。目前Claude的训练与运行横跨英伟达GPU、谷歌TPU和亚马逊Trainium芯片,这种组合旨在为不同硬件分配任务以降低对单一平台的依赖。亚马逊仍是Anthropic主要的云服务与训练合作伙伴。(anthropic.com)
对外合作仍在扩展:2025年10月Anthropic宣布将使用多达100万颗谷歌TPU,预计2026年将获得超1吉瓦算力;今年4月又与谷歌、博通达成协议,将从2027年起获得数百吉瓦的下一代TPU产能。因此Anthropic在构建内部选项的同时,持续预定大量竞争性硬件。(anthropic.com)
这种并行策略正是其战略核心:定制芯片可增强Anthropic对算力供给、能耗及Claude服务成本的控制力,而英伟达、谷歌和亚马逊则在内部设计就绪前提供所需算力。萨莱克的聘用为Anthropic带来了一位已成功构建英伟达通用AI加速器最重要替代方案的高管。下一步考验在于,Anthropic能否将经验转化为可复制的芯片研发体系,而非一场昂贵的单次实验。
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