Anthropic проучва разработката на собствен AI чип с възможно участие на Samsung
Anthropic води разговори със Samsung относно възможно сътрудничество за разработката на собствен AI чип, съобщава The Information. Проектът все още е в ранен етап и според информацията компанията не е взела окончателно решение за предназначението на бъдещия процесор или за неговите технически характеристики.
Източници на изданието твърдят, че Anthropic все още не е определила как чипът ще бъде интегриран в сървърната инфраструктура, нито каква изчислителна производителност трябва да предлага. Това подсказва, че проектът все още е във фаза на проучване.
В отговор на запитване на TechCrunch от Anthropic заявяват, че стратегията им за изчислителна инфраструктура ще продължи да разчита на разнообразен хардуерен стек, включващ решения на Google, Amazon и Nvidia. Компанията не е коментирала конкретно информацията за евентуално партньорство със Samsung.
Интересът към собствени AI процесори се засилва сред разработчиците на големи езикови модели. Освен потенциално по-добра оптимизация за конкретни AI натоварвания, подобни чипове могат да намалят зависимостта от Nvidia, която остава водещ доставчик на графични процесори за обучение и работа на модели с изкуствен интелект.
Новината идва само седмица след като OpenAI обяви съвместно с Broadcom разработката на собствен процесор за AI изводи (inference) с кодово име Jalapeño. Според компанията той предлага по-добра енергийна ефективност и по-висока производителност на ват в сравнение с други решения на пазара.
Samsung вече е сред ключовите производители на чипове за AI индустрията. Компанията работи с Nvidia по производството на полупроводници за обучение и изпълнение на AI модели, а двете компании развиват и съвместен проект за фабрика за AI чипове в Южна Корея. Освен това Samsung е водила разговори и с Google за сътрудничество в областта на разработката на специализирани AI процесори.
Разработването на собствени чипове постепенно се превръща в една от основните тенденции сред компаниите, разработващи генеративен изкуствен интелект, като целта е да се подобри ефективността на моделите и да се осигури по-голям контрол върху критичната изчислителна инфраструктура.
Източник: TechCrunch
