人工智能领域的竞争正进入一个新篇章。多年来，AI 公司主要围绕构建更大规模的模型、提升推理能力以及发布更强大的应用来展开竞争。如今，战场已扩展到软件之外。继 OpenAI 进军定制 AI 推理芯片之后，据报道 Anthropic 已开始早期阶段研发自己的 AI 芯片，同时探索与三星电子的潜在制造合作。尽管该项目仍处于规划阶段，尚未最终确定设计或生产时间表，但战略方向本身已表明领先 AI 公司在思考长期竞争力方面的一个重大转变。
为何这很重要 训练和部署先进的 AI 模型需要巨大的计算资源，这使得硬件成为该行业最大的开支之一。完全依赖第三方芯片供应商的公司常常面临供应限制、定价压力以及对性能优化的有限控制。开发定制芯片为 AI 公司提供了设计专门针对其工作负载的硬件的机会，从而可能提升速度、降低运营成本、减少功耗并提高整体效率。
这一策略并非人工智能领域独有。大型科技公司多年来一直在开发定制处理器，因为专用硬件相比通用设计能够带来显著优势。随着 AI 模型复杂性持续增长，专用计算基础设施的重要性正变得越来越难以忽视。
从模型到基础设施的转变 AI 行业正从单纯基于算法的竞争演变为也包含基础设施所有权的竞争。未来的领导者可能不仅仅要看谁构建了最智能的模型，还要看谁控制了最高效的计算栈——从半导体设计和制造合作伙伴关系，到网络、内存优化以及数据中心架构。
#AnthropicTapsSamsungForAIchips 人工智能芯片战争与稳定币战争正在以某种方式交汇融合，这将重塑两大行业。本周接连曝出的两则消息合在一起，揭示了科技竞争下一阶段的一条根本性事实：基础设施的主导地位不再是由单个公司赢得，而是由联盟赢得。
Claude 模型家族的开发者 Anthropic 于 7 月 2 日确认：正处于与三星电子进行早期阶段讨论的阶段，以制造一款定制型 AI 加速器芯片。据《信息报》的报道，并由 TechCrunch 证实，Anthropic 正在考虑采用三星代工厂的 2nm 工艺以及先进封装能力，打造一款专为推理工作负载设计并针对 Claude 架构优化的芯片。这并非采购谈判。更准确地说，这是硅片设计合作伙伴关系，表明 Anthropic 有意加入 OpenAI、谷歌和亚马逊的定制芯片“战场”。而这几家公司各自已投入数十亿美元，用于专用 AI 硬件。
战略计算很直接。英伟达的 H100 及其后续 GPU 仍然是主导的训练与推理平台，但其定价能力和资源分配优先级，会给任何完全依赖单一供应商的模型提供商带来供应链脆弱性。Anthropic 已经拥有多元化的硬件栈，其中包括谷歌 TPU、亚马逊 Inferentia 以及英伟达 GPU 的算力能力。再加入一款由三星代工的定制芯片，将为 Anthropic 构建第四根支柱——这根支柱可被精准定制以满足 Claude 对内存带宽和注意力机制的需求。基于定制硅在类似工作负载的专业化场景中，相较通用型 GPU 历史上所带来的效率提升，芯片一旦进入规模化量产，或可在大规模部署中将推理成本降低 20% 至 40%。
三星的作用尤为关键。与产能受限且深受英伟达和苹果大量预订的台积电不同，三星代工厂一直在积极扩充其 2nm 生产线，并寻求高知名度的“锚定客户”，以用其工艺技术去验证其相对台积电 N2 节点的竞争力。Anthropic 曾在 2025 年 5 月的 H 轮融资中，将三星与 SK hynix、Micron 一同列为“战略基础设施合作伙伴”，因此这种关系早于本周的消息。若该合作推进到更细致的设计并完成流片（tape-out），三星将获得一位“标杆级”的 AI 客户，帮助其缩小与台积电在代工信誉方面的差距；而 Anthropic 则将获得一位拥有可用产能且定价具有竞争力的制造合作伙伴。
不过，芯片这条线索只是本周基础设施叙事的一半。6 月 30 日，Open Standard 正式宣布推出 Open USD（OUSD）——一种由财团治理的稳定币，由包括 Visa、万事达卡、Stripe、BlackRock、Coinbase、American Express（美国运通）、U.S. Bank（美国银行）、BBVA、Standard Chartered（渣打银行）以及 Google 在内的 140 多家公司背书。该稳定币面向全球支付与企业结算设计，Solana 是其将进行交易的首条链。OUSD 的核心经济模型与 USDC 或 USDT 存在根本性的差异。企业可以以零费用、且不设发行规模上限的方式铸造与赎回 OUSD，并且几乎所有储备收益——即支撑每个 OUSD 代币的现金和国库（Treasury）持仓所产生的利息——会分配给参与合作的伙伴，而不是由单一发行方保留。Open Standard 由由合作伙伴机构组成的董事会治理，而非由某一家控股公司单独主导。Visa 的加密货币负责人 Cuy Sheffield 已公开确认 Visa 的参与，Stripe 的技术总裁 Will Gaybrick 表示，OUSD 将成为“在 Stripe 上运行的企业的默认稳定币”。
市场反应立刻发生。Circle 的股价因这则消息大约下跌 16%，在数小时内蒸发了约 9 美元的市值，因为 OUSD 的收益分配模式会直接冲击 USDC 的经济逻辑。Circle 目前将绝大多数储备利息作为收入保留；而它近期公开交易的股票，基于这样的预期：随着稳定币采用率增长，这些利润率将进一步扩大。OUSD 则把同一条收入流重新分配给铸造、持有并转发该代币的企业，使得在集成完成之后，除非 Circle 调整自身的分配模型，否则任何大型支付网络在经济上都不再合理由选择 USDC 而非 OUSD。
合并来看，Anthropic 的三星芯片洽谈与 OUSD 的联盟发布代表了同一种结构性变化：AI 算力与数字支付领域的最大参与者，正在从纵向一体化转向横向联盟。Anthropic 仅靠自身无法在支出上超过英伟达，但多供应商的硬件联盟会改变谈判的格局。没有任何单一稳定币发行方能够仅凭自身“嵌入”（embedded）程度就压过 USDC，但由 140 个分发伙伴组成的财团重新定义了“嵌入”的含义。两大行业下一道竞争护城河在于联盟深度，而不是产品差异化。若市场忽视这一转变，那么在 2026 年剩余时间里，半导体供应链与稳定币收入模型都将被错误定价。
@Gate_Square
AI 竞赛不再仅仅是关于更智能的模型 • 现在这是一场关于驱动它们的芯片的争夺战
Anthropic 的自定义 AI 芯片计划可能重塑全球 AI 基础设施竞赛的下一个阶段
人工智能领域的竞争正进入一个新篇章。多年来，AI 公司主要围绕构建更大规模的模型、提升推理能力以及发布更强大的应用来展开竞争。如今，战场已扩展到软件之外。继 OpenAI 进军定制 AI 推理芯片之后，据报道 Anthropic 已开始早期阶段研发自己的 AI 芯片，同时探索与三星电子的潜在制造合作。尽管该项目仍处于规划阶段，尚未最终确定设计或生产时间表，但战略方向本身已表明领先 AI 公司在思考长期竞争力方面的一个重大转变。
报告显示，Anthropic 正在评估三星先进的 **2纳米半导体工艺** 及封装技术，作为潜在的制造方案。虽然讨论仍处于初步阶段，但选择先进的制造工艺反映了行业对能够以更高能效提供更高性能的芯片的需求日益增长。本月早些时候，Anthropic 还通过聘用 **Clive Chan** 来加强其工程人才储备，他是 OpenAI 最初定制芯片计划的关键贡献者。此类人才招募表明，领先的 AI 开发者越来越将半导体专业知识视为战略优势，而不仅仅是运营上的必需。
为何这很重要
训练和部署先进的 AI 模型需要巨大的计算资源，这使得硬件成为该行业最大的开支之一。完全依赖第三方芯片供应商的公司常常面临供应限制、定价压力以及对性能优化的有限控制。开发定制芯片为 AI 公司提供了设计专门针对其工作负载的硬件的机会，从而可能提升速度、降低运营成本、减少功耗并提高整体效率。
这一策略并非人工智能领域独有。大型科技公司多年来一直在开发定制处理器，因为专用硬件相比通用设计能够带来显著优势。随着 AI 模型复杂性持续增长，专用计算基础设施的重要性正变得越来越难以忽视。
从模型到基础设施的转变
AI 行业正从单纯基于算法的竞争演变为也包含基础设施所有权的竞争。未来的领导者可能不仅仅要看谁构建了最智能的模型，还要看谁控制了最高效的计算栈——从半导体设计和制造合作伙伴关系，到网络、内存优化以及数据中心架构。
这种垂直整合可以为公司带来更大的灵活性、更快的部署周期、更强的成本控制，并减少对外部硬件供应商的依赖。因此，在决定长期竞争力方面，基础设施正迅速变得与模型质量同等重要。
更宏大的图景
对定制 AI 芯片日益增长的兴趣反映了科技行业更广泛的转型。人工智能正在扩展到医疗、金融、机器人、制造、网络安全、科学研究、教育和企业软件等领域。支撑这种扩展需要巨大的计算能力，这使得半导体创新成为全球科技行业中具有战略重要性的领域之一。
如果更多的 AI 开发者寻求专有芯片计划，竞争可能会日益超越软件公司，扩展到半导体制造商、代工厂、封装专家和云基础设施提供商。未来的 AI 生态系统可能会比今天更加垂直整合，软件和硬件开发齐头并进。
我的观点
我相信这一发展突显了一个重要的演进，而非直接的颠覆。Anthropic 的芯片计划仍处于早期规划阶段，因此最终产品或商业部署尚不确定。然而，战略方向是重要的。随着 AI 模型变得更加复杂和计算要求更高，那些成功优化软件和硬件的公司可能会在效率、可扩展性和创新方面获得显著的长期优势。
与此同时，构建先进半导体是一个昂贵、技术要求高且历时多年的过程。成功不仅取决于工程专业知识，还取决于制造合作伙伴关系、供应链韧性、软件集成和持续投资。在这些领域都表现良好的公司很可能定义下一代 AI 领导力。
最后思考
据报道，Anthropic 的定制芯片计划不仅仅代表另一个 AI 项目——它反映了整个行业向控制技术栈每一层的更广泛转变。随着领先开发者投资于专有芯片、先进制造和专用基础设施，竞争正从模型性能转向使这些模型成为可能的基础。人工智能的未来最终可能不仅属于构建最智能算法的公司，也属于构建最强大、最高效且可扩展的硬件的公司。
@Gate_Square