요약:
이 문제에 정통한 소식통에 따르면 인공지능 회사인 Anthropic은 약 70억 달러의 거래 가치로 AI 칩 스타트업 MatX를 인수하기 위한 협상을 시작했습니다. Anthropic은 빠르게 성장하는 AI 비즈니스를 위해 맞춤형 하드웨어 개발 프로세스의 속도를 높이기를 희망합니다.
이 문제에 정통한 두 사람은 인수 계획의 목표가 Anthropic이 자체 칩을 만드는 데 필요한 자원과 인재를 확보하도록 돕는 것이라고 말했습니다. 이 문제에 정통한 세 번째 관계자는 나중에 논의가 파트너십으로 바뀌었다고 말했지만 로이터는 아직 원래 인수 협상이 더 이상 진행되지 않는 이유에 대해 알지 못했습니다.
MatX는 Google의 TPU(텐서 프로세서) 개발에 참여한 엔지니어들이 설립했습니다. 현재 회사는 약 40억 달러 규모의 새로운 자금 조달을 모색하고 있습니다. 소식통은 논의 내용이 공개되지 않은 문제와 관련되어 있기 때문에 익명을 전제로 말했습니다. Anthropic은 MatX와의 거래 협상에 대해 논평을 거부했습니다. MatX는 의견 요청에 응답하지 않았습니다.
Claude AI 모델 제품군의 규모가 지속적으로 확장됨에 따라 Anthropic은 막대한 데이터 처리 요구 사항을 충족하고 Nvidia 칩에 대한 의존도를 줄일 수 있는 하드웨어 생산을 모색하고 있습니다. 칩 설계 과정은 수년이 걸릴 수 있습니다. Anthropic은 올해 상장될 예정이며, 회사는 칩 설계 작업 속도를 높이기 위해 엔지니어링 및 관리 인재를 모집했습니다.
Reuters는 이달 초 Anthropic이 SpaceX가 1조 달러 가치로 기업을 공개하고 약 2조 달러의 가치를 추구할 예정인 지 몇 달 만에 IPO를 할 것으로 예상된다고 보도했습니다. 이 가치 평가는 2028년 최대 2,000억 달러의 수익 목표에 따라 달라질 것으로 예상됩니다.
Anthropic은 Claude 모델이 더 빠르고 효율적으로 실행될 수 있도록 맞춤형 칩을 설계하기 위해 내부 실리콘 칩 팀을 확장하고 있다고 말했습니다. 회사는 또한 멀티 칩 공급 전략을 유지하고 Nvidia에서 Google에 이르는 공급업체와 계속 협력할 계획입니다.
칩을 설계하는 데는 비용이 많이 들고 시간도 오래 걸립니다. 작동하는 하드웨어를 개발하려면 일반적으로 1년 이상이 소요되며 단일 세대 칩의 설계 비용은 수억 달러에 달할 수 있습니다. 이 문제에 정통한 사람들은 MatX와 같은 AI 칩 스타트업을 인수하면 Anthropic이 자체 칩 설계 역량을 확보하고 장기적으로 비용을 절감할 수 있을 것이라고 말했습니다. MatX는 대규모 AI 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있는 칩을 개발하고 있습니다.
Anthropic은 수백억 달러를 투자하여 클라우드 서비스 제공업체로부터 컴퓨팅 성능을 임대하고 칩도 직접 구매할 계획입니다. 회사는 360억 달러 규모의 구글 AI 칩을 구매하고, Nscale과 450억 달러 규모의 AI 클라우드 컴퓨팅 임대 계약을 체결할 계획이다. 또한 데이터 센터 클러스터의 컴퓨팅 성능을 확보하기 위해 SpaceX에 2029년 5월까지 월 12억 5천만 달러를 지불하기로 합의했습니다.
MatX와의 접촉은 또한 Anthropic이 훈련 칩 개발에 관심이 있을 수 있음을 나타냅니다. 대조적으로, 다른 칩 스타트업과 경쟁사인 OpenAI는 챗봇 응답 생성에 적합한 추론 칩에 더 중점을 두고 있습니다. Anthropic은 추론 칩 개발을 선택할 수도 있다고 이 문제에 정통한 사람들이 말했습니다.
Anthropic은 최근 몇 주 동안 여러 AI 칩 스타트업을 만났지만 아직 인수를 결정하지 않았습니다. 이번 회담은 회사의 엔지니어와 경영진에게 다양한 칩 설계 경로에서 현재 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 감각을 제공하기 위한 것입니다.
이번 주에 Anthropic은 하드웨어 사업을 강화하기 위해 Google 칩 베테랑인 Amir Salek를 고용했습니다. 올해 6월에는 OpenAI가 올해 초 출시한 칩 개발에 참여한 전 OpenAI 칩 엔지니어인 Clive Chan도 고용했습니다.
Anthropic 및 OpenAI와 같은 선도적인 AI 연구소에서는 자체 모델과 워크로드를 최적화하여 상당한 성능과 비용 이점을 달성하기를 희망하면서 맞춤형 칩에 점점 더 많은 관심을 기울이고 있습니다. 이번 주 컨퍼런스에서 OpenAI는 자사의 첫 번째 맞춤형 칩인 "Jalapeno"가 유사한 Nvidia 프로세서보다 성능이 뛰어나고 추론 계산을 수행할 때 에너지를 덜 소비한다고 밝혔습니다.
맞춤형 칩은 Anthropic이 Nvidia 프로세서의 공급 부족을 방지하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 엔비디아는 수요일 컨퍼런스 콜에서 2027년까지 칩 공급이 부족할 것이라고 밝혔습니다. 구글은 TPU를 개발했고, 아마존은 트레이닝니움(Trainium)과 인페렌시아(Inferentia) 칩을 출시했습니다.
Anthropic은 Nvidia, Google, Amazon을 포함한 여러 공급업체의 하드웨어에서 모델을 실행하는 최초의 회사 중 하나입니다. 해당 모델에 대한 수요의 급격한 증가를 충족하기 위해 회사는 220,000개 이상의 Nvidia 칩을 수용하는 Colossus 1 시설을 사용하기 위해 SpaceX와의 계약을 포함하여 더 많은 컴퓨팅 성능을 모색해 왔습니다.
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