TL;DR
· A Anthropic foi descoberta a explorar chips de servidor de IA desenvolvidos internamente, mas ainda não confirmou planos de design, fabricação ou produção em massa.
· A OpenAI já revelou o chip de inferência Jalapeño e iniciou testes, com planos de implantação até ao final de 2026.
· A Samsung pode beneficiar da tendência de externalização de chips de IA, mas a Anthropic ainda depende a curto prazo da capacidade de computação da AWS, Google e Nvidia.

As discussões em torno da Anthropic sobre chips de servidor de IA desenvolvidos internamente estão a aquecer, mas isto ainda não é uma linha de encomenda de chips concretizada. O foco externo reside no facto de o custo de inferência por trás do Claude, o fornecimento de GPUs, a eletricidade dos centros de dados e a capacidade dos bastidores estarem a tornar-se restrições difíceis para as empresas de grandes modelos. A OpenAI já revelou o chip de inferência Jalapeño, desenvolvido em parceria com a Broadcom, e a Anthropic também foi apanhada a avaliar chips especializados mais adequados aos seus próprios modelos. No entanto, com base nas informações públicas atuais, ainda não está confirmado se a Samsung participará na fabricação ou se o projeto entrou em design formal.

A Anthropic ainda está em exploração inicial, não na véspera da produção em massa

A direção que a Anthropic foi descoberta a explorar é a de um chip de servidor mais adequado à forma como o seu próprio modelo de IA funciona. Em comparação com GPUs de uso geral, se um chip personalizado for concebido com sucesso, pode reduzir custos e melhorar a eficiência energética em tarefas de inferência específicas, além de diminuir a dependência do fornecimento externo de chips.

A dificuldade deste tipo de chip não é apenas o desempenho de um único chip. As empresas de grandes modelos precisam de lidar simultaneamente com a velocidade de computação, largura de banda de memória, redes de interligação, consumo de energia, dissipação de calor e estabilidade dos clusters. O verdadeiro desafio é fazer com que dezenas de milhares de chips trabalhem de forma estável e coordenada num centro de dados, apoiando continuamente tarefas de treino ou inferência.

Atualmente, a descrição mais prudente é que a Anthropic ainda se encontra numa fase inicial de avaliação e definição. Que tarefas de IA o chip irá assumir principalmente, como definir os objetivos de desempenho e consumo de energia, como adaptar ao nível do servidor e do cluster, e se é necessária a participação de empresas externas de design de chips — estas questões ainda não têm respostas públicas claras.

A comunicação oficial da empresa também se mantém cautelosa. Em abril deste ano, a Anthropic anunciou a expansão da sua parceria com a Amazon, comprometendo-se a investir mais de 100 mil milhões de dólares na tecnologia AWS na próxima década, garantindo até 5 GW de capacidade, e afirmou já ter utilizado mais de 1 milhão de Trainium2 para treinar e servir o Claude. A Anthropic também enfatizou uma estratégia de hardware diversificada, mas a AWS continua a ser o seu principal fornecedor de treino e serviços cloud.

Isto significa que, mesmo que a exploração de chips desenvolvidos internamente continue, é difícil substituir os fornecedores existentes a curto prazo. O AWS Trainium, o Google TPU e as GPUs da Nvidia continuam a ser componentes importantes da infraestrutura de computação em escala da Anthropic.

A OpenAI deu o primeiro passo, e a pressão dos custos de inferência é mais direta

O facto de a Anthropic estar agora a ser incluída nas discussões sobre chips desenvolvidos internamente tem como pano de fundo importante que a OpenAI já forneceu uma referência.

O anúncio oficial da Broadcom indica que a OpenAI e a Broadcom lançaram o Jalapeño a 24 de junho de 2026, posicionando-o como um acelerador para inferência de grandes modelos de linguagem, também designado como Intelligence Processor. A OpenAI e a Broadcom afirmam que o chip demorou cerca de 9 meses desde o design inicial até à fabricação e que as amostras de engenharia já estão a funcionar no laboratório, com planos de implantação até ao final de 2026.

Aqui é necessário distinguir duas fases. O Jalapeño já foi lançado e entrou em testes, mas isso não significa que já esteja em comercialização em larga escala. Representa que as principais empresas de modelos começam a incorporar os custos de inferência num controlo de hardware mais profundo, e não que a procura por GPUs seja imediatamente substituída.

A inferência é o processo computacional em que o modelo gera respostas após os utilizadores colocarem perguntas a produtos como ChatGPT ou Claude. Comparada com o treino, a inferência ocorre com muito mais frequência e, à medida que a base de utilizadores cresce, a pressão sobre os custos aumenta continuamente. Para as empresas de grandes modelos, mesmo uma pequena redução no custo de uma única inferência, quando aplicada a um enorme volume de pedidos e despesas de centros de dados a longo prazo, pode traduzir-se em poupanças significativas.

O ritmo da Anthropic é claramente mais inicial. Não divulgou especificações do chip, nem indicadores de desempenho, lista de parceiros ou calendário de produção em massa. O avanço da OpenAI mostra apenas uma direção ao mercado: as empresas de topo de grandes modelos já não se limitam a comprar GPUs, mas também tentam colocar parte da infraestrutura de computação sob o seu próprio controlo.

A imaginação em torno da Samsung aquece, mas a encomenda não está fechada

A razão pela qual a Samsung atrai a atenção do mercado é que possui capacidades de fabricação avançadas e está a tentar angariar mais oportunidades de produção de chips de IA. Após o aparecimento de notícias sobre financiamento e parcerias de infraestrutura da Anthropic, o mercado associou naturalmente a Samsung a potenciais oportunidades de fabricação de aceleradores de IA.

Contudo, este ponto precisa de ser visto com cautela. Com base em informações públicas, é possível confirmar que empresas como Samsung, SK Hynix e Micron apareceram nas discussões sobre parceiros de infraestrutura da Anthropic. A Micron anunciou a 22 de junho de 2026 um acordo estratégico com a Anthropic, que inclui design de arquitetura de IA para memória e armazenamento, acordos de fornecimento, adoção do Claude internamente pela Micron e um investimento estratégico na Série H da Anthropic.

Estes sinais de cooperação não podem ser diretamente equiparados a uma encomenda de chips desenvolvidos internamente pela Anthropic à Samsung. Quanto à alegação de que a Anthropic já contactou a Samsung para cooperação na fabricação, as informações publicamente verificáveis são insuficientes. Uma avaliação mais prudente é que, se o projeto de chips desenvolvidos internamente da Anthropic avançar para a fase de fabricação, a Samsung poderá tornar-se um potencial participante sob o foco do mercado, mas atualmente não pode ser descrita como uma transação confirmada.

Para projetos de chips, desde a avaliação inicial até à produção em massa, há ainda a determinação da arquitetura, verificação do design, seleção do processo de fabricação, encapsulamento e teste, e coordenação da cadeia de fornecimento. Enquanto o design do chip não estiver finalizado, o papel de fabricante também dificilmente estará definido.

Recrutamento aumenta credibilidade, mas o rumo ainda não está definido

As movimentações de talentos tornaram as pistas de hardware da Anthropic mais atrativas. Segundo relatos, Clive Chan, membro inicial da equipa de chips personalizados da OpenAI, já se juntou à Anthropic. Informações públicas mostram que ele participou na construção inicial da equipa de chips da OpenAI e tem também experiência relacionada com o Tesla Dojo. Recentemente, a Anthropic também tem intensificado a contratação de engenheiros de chips.

Isto indica que a empresa está, pelo menos, a preparar-se para capacidades de hardware. Para uma empresa de modelos, uma equipa de hardware que compreenda modelos, cargas de inferência e sistemas de centros de dados pode ajudar a determinar que tarefas são adequadas para chips personalizados e quais devem continuar a depender de GPUs, TPUs ou chips de fornecedores cloud.

Mas a entrada de talentos e a expansão das contratações continuam a ser apenas sinais de investimento inicial. A continuidade do projeto depende de o chip conseguir obter vantagens suficientes em termos de custo, desempenho, consumo de energia e complexidade de implantação. Se o chip personalizado só conseguir melhorar a eficiência no papel, mas não funcionar de forma estável em grande escala, ou se os custos de fabricação e adaptação de software forem demasiado elevados, a empresa poderá continuar a depender principalmente de chips externos.

Esta é também a razão pela qual a Nvidia é difícil de substituir a curto prazo. As GPUs da Nvidia continuam a ser a principal força no treino e inferência de IA, com um ecossistema de software maduro, e os clientes de centros de dados já construíram muitos sistemas em torno da sua plataforma. Os chips personalizados serão mais prováveis de partilhar parte do trabalho em cenários específicos de inferência, em vez de substituírem completamente as GPUs.

Para os investidores, o impacto real das discussões sobre chips desenvolvidos internamente pela Anthropic é, a curto prazo, mais como um jogo de forças na cadeia de fornecimento. As principais empresas de modelos desejam obter mais opções de capacidade de computação, e fornecedores cloud, Broadcom, Samsung, TSMC, fabricantes de memória e a cadeia de fornecimento de encapsulamento avançado podem todos beneficiar desta tendência. No entanto, no caso da Anthropic, os factos claros continuam limitados: a exploração interna ainda está numa fase inicial, o papel da Samsung não foi confirmado, e a capacidade de computação em escala do Claude ainda depende da AWS, Google e Nvidia.

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