Anthropic использовала Claude для самостоятельной настройки полного комплекта AMD за выходные, а не оборудование Nvidia, преодолевая «человеческий барьер» CUDA.

Anthropic на конференции AdvancingAI от AMD в этом году не только официально объявила о плане по размещению вычислительных мощностей, но и раскрыла техническую деталь, способную изменить правила конкуренции на рынке AI-чипов: их инженеры с помощью одной лишь модели Claude за выходные автоматически завершили полную адаптацию и оптимизацию производительности чипа AMD Instinct MI355 под платформу ROCm.

Топ-менеджер Anthropic Том Браун публично заявил на конференции, что компания планирует развернуть вычислительные мощности AMD Helios с суммарной мощностью 2 ГВт и делает явную ставку на чипы MI355. Это заявление перевело слухи о сотрудничестве на рынке в разряд официального подтверждения от руководства. Официальный аккаунт AMD вскоре ретвитнул сторонний пост с цитатой Тома Брауна, поблагодарив его за участие в мероприятии.

Ещё большее впечатление произвёл рассказ Брауна об адаптации. Команда ожидала, что запуск модели на новом оборудовании станет «большим проектом», но всё оказалось иначе: инженер поручил Claude задачу адаптации, запустил процесс на выходных, и к понедельнику получил реальную производительность новой модели Anthropic на этом оборудовании, результаты которой "стабильно росли в течение уикенда".

Рынок тут же прокомментировал: «Эпоха китайской стены CUDA закончилась». Для инвесторов этот прорыв означает, что аппаратная блокировка в цепочке поставок AI вычислительных мощностей сталкивается с обратным давлением со стороны самих AI-систем. Когда AI уже способен заменить инженера на самом дорогом этапе аппаратной миграции, фундаментальный защитный барьер экосистемы nvidia CUDA — высокие издержки на переход — начинает разрушаться самими AI.

От слухов к официальному анонсу: детали внедрения AMD в Anthropic

Ранее сотрудничество Anthropic с AMD на рынке воспринималось лишь как предмет отраслевых догадок. Публичное выступление Тома Брауна на технической конференции AMD повысило достоверность сотрудничества от косвенных сигналов до уровня официального подтверждения.

Размещение мощностью 2 ГВт означает, что чипы AMD играют фактически значимую роль в вычислительной инфраструктуре Anthropic, а не являются символической закупкой.

Как AI-гигант с ARR в $47 млрд, оценкой в $965 млрд и поданной заявкой на IPO, Anthropic активно развивает диверсифицированную систему поставки вычислительных мощностей — ранее компания уже закупала чипы и облачные сервисы у Google, заключила почти $45 млрд соглашения со SpaceX и подписала контракт с Akamai на $1,8 млрд. Официальное подключение AMD ещё больше расширяет спектр поставщиков её вычислительных ресурсов.

AI и автоматизация аппаратной адаптации: «ахиллесова пята» барьера CUDA

Куда более долгосрочное влияние, чем масштаб заказов, оказала продемонстрированная Anthropic способность к автоматической AI-адаптации.

Традиционно перенос крупной модели на новую аппаратную платформу требует немалого числа инженеров для ручной адаптации низкоуровневых операторов, оптимизации производительности и проверки стабильности — это и является ядром оборонительного барьера CUDA-экосистемы nvidia. Зависимость разработчиков от CUDA продиктована не только техническим удобством, но и стоимостью миграции: смена платформы означает месяцы, а то и годы инженерной работы.

Однако когда Claude завершает весь процесс адаптации за выходные, основа этой логики начинает рушиться. Пояснение Брауна предельно прямо: один инженер запускает Claude, «заставляет машину работать», и процесс самостоятельно протекает в выходные. К понедельнику команда получает график производительности — "постоянно растущий". Весь процесс вовлек только одного инженера и один серверный шкаф, предоставленный AMD.

«Мы думали, что это будет большим проектом», — говорит Браун, — но на деле всё оказалось «совсем по-другому».

Почему этот сигнал по-настоящему меняет расклад сил на AI-рынке чипов

В оценке nvidia основной премией остаётся барьер экосистемы CUDA. Суть этого барьера не в технической незаменимости, а в "барьере человеческих затрат на миграцию": даже если производительность конкурирующего железа сравняется, потребуется огромный штат инженеров для переноса софта, а этот невозвратный ресурс — самая непреодолимая преграда для смены платформы.

AI-автоматизация бьёт именно по стоимости этого барьера. Если ведущие лаборатории смогут с помощью своих AI-моделей за считанные дни проводить адаптацию и оптимизацию новых железок, решения о закупке будут всё больше зависеть от производительности, цены и доступности, а не от принадлежности к экосистеме. Как выразился аналитик Остин Лайонс: «Эпоха китайской стены CUDA закончилась».

Для Anthropic это означает гораздо большую гибкость в закупках вычислительных ресурсов. По последнему анализу SemiAnalysis, валовая маржа на инфраструктуре вывода у Anthropic выросла с 38% до более чем 70%, а операционная прибыль была достигнута уже во втором квартале. Включение AMD в число поставщиков не только снижает риски цепочки поставок, но и даёт более выгодные опции для резко растущего спроса на вывод.

Для AMD получение официального коммита от такого передового AI-лаборатории — это стратегически важная веха на карте развития центров обработки данных с GPU. Кроме того, наличие инструментов AI-автоматизации адаптации снижает инженерные пороги входа для других возможных клиентов AMD — возможно, это гораздо более ценное стратегическое преимущество, чем разовая крупная закупка.

По мнению аналитиков SemiAnalysis, ранее радикальные инвестиции Anthropic в программные данные обеспечили опережающие возможности их моделей, а теперь эти возможности напрямую расширяют свободу в выборе аппаратных решений.