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Anthropic está construindo seu próprio chip de IA e conversando com a Samsung - A guerra de integração vertical acaba de ganhar um novo combatente

Esta história surgiu discretamente esta semana, mas as implicações estratégicas para todo o ecossistema de semicondutores de IA são enormes. Deixe-me detalhar exatamente o que está acontecendo e por que isso importa muito além das decisões de negócios da Anthropic.

A Anthropic iniciou trabalhos em estágio inicial em chips de inferência de IA desenvolvidos internamente e está em negociações ativas com a Samsung Electronics sobre uma potencial colaboração de fabricação - especificamente o processo de 2nm da Samsung e a tecnologia de empacotamento avançado. O projeto ainda está em planejamento inicial, sem design detalhado do chip ou cronograma de produção em massa estabelecido. Mas o sinal direcional é inconfundível.

Isso não é a Anthropic experimentando com hardware como um projeto paralelo. A empresa recrutou Clive Chan este mês - um membro central da equipe original de chips personalizados da OpenAI, exatamente a equipe que construiu a iniciativa agora conhecida como Projeto Cobalt, que a Microsoft integrou em seus data centers Azure. A Anthropic está contratando as pessoas que já construíram isso uma vez para um concorrente. Esse é um tipo muito específico de aquisição de talentos que sinaliza compromisso genuíno, e não interesse exploratório.

A lógica estratégica por trás de cada grande empresa de IA eventualmente construir seu próprio silício é idêntica e convincente. Atualmente, cada chamada de inferência feita no Claude, GPT-5.6, Gemini e qualquer outro modelo de IA de fronteira é executada em GPUs Nvidia H100 ou H200 a aproximadamente US$ 2 a US$ 3 por hora por chip. Quando você está executando bilhões de consultas de inferência diariamente, esse custo é enorme e cresce a cada usuário.

Chips de inferência personalizados projetados especificamente para a arquitetura do seu modelo podem entregar a mesma saída a um custo drasticamente menor por token - os TPUs do Google supostamente executam a inferência do Gemini 60% mais baratos do que hardware Nvidia equivalente.

Os chips Trainium da Amazon executam a inferência do Titan com economias semelhantes.

O Projeto Cobalt da OpenAI supostamente já está economizando centenas de milhões anualmente. A vantagem do TPU do Google se acumula a cada trimestre. Os chips MTIA da Meta - a mesma infraestrutura da qual a Meta agora está vendendo capacidade excedente - entregam inferência eficiente em escala. A Anthropic vendo seus concorrentes extraírem essas economias enquanto continua pagando os preços integrais da Nvidia cria uma pressão competitiva que eventualmente torna o silício personalizado não apenas atraente, mas necessário.

O ângulo da Samsung é fascinante e estrategicamente deliberado. A TSMC fabrica chips para Apple, Nvidia, AMD e praticamente todos os outros grandes players de IA - o que significa que há uma concorrência real por fila para capacidade de nó avançado na TSMC durante períodos de pico de demanda. O processo de 2nm e o empacotamento avançado da Samsung são alternativas genuinamente competitivas, e a Samsung vem perseguindo agressivamente relacionamentos de fabricação de chips para hyperscalers após perder terreno para a TSMC nos ciclos recentes. Uma parceria Anthropic-Samsung daria a ambas as partes algo que atualmente lhes falta - a Anthropic obtém acesso à fabricação sem competir com a Nvidia por vagas na TSMC, a Samsung obtém um cliente âncora para suas capacidades de nó avançado exatamente no momento em que precisa demonstrar viabilidade contra a TSMC.

A leitura transversal do mercado é importante para investidores que acompanham nomes de hardware de IA. Toda empresa de modelo de IA que consegue trazer chips de inferência para dentro de casa é uma empresa que reduz suas futuras compras de GPU Nvidia na margem. Isso não ameaça o domínio de chips de treinamento da Nvidia - treinar modelos de fronteira ainda requer o ecossistema CUDA da Nvidia e nenhum chip personalizado replica isso hoje. Mas os chips de inferência representam o segmento de crescimento mais rápido dos gastos com computação de IA e é exatamente esse mercado que Anthropic, OpenAI, Google e Meta estão todos visando simultaneamente com silício personalizado.

Para a Samsung especificamente, uma relação de fabricação de chips confirmada com a Anthropic seria um sinal positivo importante para a segunda metade de 2026 - particularmente valioso dada a recente fraqueza das ações devido a preocupações com a liquidação mais ampla de semicondutores.

A competição de IA se estendeu oficialmente das capacidades dos modelos para a infraestrutura de hardware. As empresas que controlam seu próprio silício controlam sua economia unitária de longo prazo. A Anthropic acabou de fazer seu movimento nessa direção.

Com a Anthropic entrando no desenvolvimento de chips de IA personalizados através de uma potencial parceria com a Samsung após o Projeto Cobalt da OpenAI - você acha que as empresas de modelos de IA construindo chips de inferência proprietários eventualmente erodem o domínio da Nvidia nas margens, e isso torna a Samsung um investimento mais interessante do que parece, dada a recente liquidação de semicondutores?

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