Клайв Чан (Clive Chan), один из ключевых специалистов команды OpenAI по разработке специализированных микросхем, перешел в штат компании Anthropic — главного соперника создателей ChatGPT на рынке больших языковых моделей. Данный трансфер происходит в период, когда оба технологических стартапа ведут активную подготовку к потенциальному выходу на биржу (IPO) и ведут ожесточенную борьбу за аппаратные ресурсы для искусственного интеллекта.
Инженер публично подтвердил смену места работы, подчеркнув, что искренне гордится своим вкладом в полупроводниковую программу OpenAI. По его мнению, концентрация талантливых специалистов в его бывшей команде была беспрецедентной, а проектируемые чипы имеют все шансы стать фундаментом для будущих систем сильного искусственного интеллекта (AGI).
Опыт в OpenAI и сотрудничество с Broadcom
В OpenAI Чан стоял у истоков проектирования кастомных чипов для нейросетей. В его обязанности также входило стратегическое взаимодействие с полупроводниковым гигантом Broadcom, отвечающим за непосредственное производство микросхем. Стоит отметить, что данное партнерство продвигалось непросто: стороны регулярно сталкивались с трудностями из-за высокой стоимости производства кремниевых пластин и колоссальных финансовых рисков при масштабировании проекта на фоне дефицита ИИ-чипов на мировом рынке.
Планы Anthropic на собственное «железо»
Переход ведущего разработчика совпал с первыми шагами Anthropic в направлении создания собственной аппаратной платформы. Как сообщает Reuters, данные намерения пока находятся на зачаточном этапе и еще не переросли в полноценную инженерную инициативу. На текущий момент Anthropic полностью полагается на облачные ресурсы Amazon, а также использует инфраструктуру Google TPU для обучения своих моделей Claude.
Параллельно стартап расширяет долгосрочное партнерство с Google и Broadcom. Эти соглашения предусматривают многомиллиардные инвестиции в развитие американских дата-центров под нужды искусственного интеллекта.
Зачем разработчикам ИИ свои процессоры?
Собственные полупроводниковые решения необходимы ИИ-компаниям в первую очередь для снижения стоимости инференса — процесса работы уже обученных нейросетей при обработке запросов пользователей. В структуре расходов современных ИИ-лабораторий именно повседневная эксплуатация моделей забирает львиную долю бюджета. Локальная оптимизация аппаратной архитектуры под конкретные программные алгоритмы способна кардинально улучшить финансовые показатели бизнеса.
Конкретные обязанности Клайва Чана в Anthropic пока не разглашаются. Однако в его профессиональном профиле особо выделен фокус на оптимизации метрики «perplexity per picojoule» (изменение недоуменности модели на пикоджоуль энергии). Это соотношение связывает точность работы алгоритма с его энергопотреблением. Такая специализация указывает на то, что Чан может заняться как тонкой программной настройкой сторонних ускорителей, так и непосредственным проектированием архитектуры собственных чипов под нужды Anthropic.
До своего прихода в OpenAI инженер успел поработать в подразделении Tesla Autopilot. Там он занимался созданием специализированных вычислительных блоков для систем автопилотирования электромобилей и разработкой энергоэффективных платформ для машинного обучения.
Событие наглядно иллюстрирует глобальный тренд: крупнейшие разработчики генеративного ИИ постепенно трансформируются в полноценные инфраструктурные корпорации. В современных реалиях технологическое превосходство определяется не только качеством кода, но и прямым доступом к огромным вычислительным мощностям и уникальному «железу». В таких условиях борьба за талантливых инженеров-схемотехников становится не менее острой, чем соперничество за ведущих исследователей в области ИИ.
