Anthropic rozpoczął wstępne rozmowy z Samsung Electronics o wspólnym opracowaniu własnego chipu AI. Firma stojąca za Claude’em dołącza do grona laboratoriów, które chcą choć częściowo uniezależnić się od Nvidii.
Kluczowe fakty:
- Anthropic prowadzi wstępne rozmowy z Samsung Electronics dotyczące wspólnego opracowania własnego chipu AI, który miałby być produkowany w procesie 2 nanometrów. Projekt znajduje się na bardzo wczesnym etapie – firma nie określiła jeszcze przeznaczenia, mocy ani architektury układu.
- W czerwcu Anthropic zatrudnił Clive'a Chana, inżyniera wcześniej pracującego w OpenAI przy projekcie akceleratora inferencyjnego, który OpenAI zaprezentował 24 czerwca pod nazwą Jalapeño jako owoc współpracy z Broadcomem.
- Anthropic podkreśla, że fundamentem jej strategii obliczeniowej pozostaje zróżnicowany zestaw dostawców sprzętu, obejmujący chipy od Google, Amazona i Nvidii.
Informację jako pierwszy podał serwis The Information, powołując się na osoby zaznajomione ze sprawą. Rozmowy dotyczą wykorzystania zaawansowanego procesu produkcyjnego 2 nanometry oraz nowoczesnych linii pakowania półprzewodników, którymi dysponuje koreański koncern. Projekt jest na bardzo wczesnym etapie. Anthropic nie zdecydował jeszcze, do czego chip właściwie posłuży, jak potężny ma być ani jak wpasuje się w architekturę serwerów.
TechCrunch dotarł do oświadczenia Anthropic, w którym firma podkreśla, że zróżnicowany zestaw dostawców sprzętu z chipami od Google, Amazon i Nvidii pozostanie fundamentem jej strategii obliczeniowej. Na pytanie o Samsunga spółka odpowiedziała krótko: nie ma nic więcej do dodania.
Znajdź dostawcę, partnera lub narzędzie dla swojego biznesu, a jeśli prowadzisz firmę, która w swoim DNA ma AI, skorzystaj z możliwości bezpłatnego dodania swojej firmy.
Dlaczego Anthropic w ogóle myśli o własnym chipie
Temat nie pojawił się znikąd. Już w kwietniu Reuters informował, że Anthropic rozważa budowę własnych układów AI jako odpowiedź na niedobory mocy obliczeniowej. Teraz, jak wynika z ustaleń The Information, sprawa nabrała tempa. Firma zatrudniła w czerwcu Clive’a Chana, drugiego inżyniera, który dołączył kiedyś do zespołu OpenAI odpowiedzialnego za własny chip tej firmy. Chan spędził w OpenAI dwa i pół roku, pracując nad akceleratorem inferencyjnym zaprojektowanym z Broadcomem, który OpenAI zaprezentował pod nazwą Jalapeño 24 czerwca.
To właśnie ruch OpenAI wydaje się bezpośrednim katalizatorem. Konkurent Anthropic ogłosił tydzień wcześniej własny, zaprojektowany z Broadcomem procesor inferencyjny, chwaląc się lepszym stosunkiem wydajności do zużycia energii niż u konkurencyjnych układów. Google i Amazon od lat oferują własne układy TPU i Trainium w ramach swoich usług chmurowych. Meta i Microsoft idą podobną drogą.
Relacja Anthropic z Samsungiem nie zaczyna się zresztą od rozmów o chipie. Koreański koncern, razem z SK Hynix i Micronem, wziął udział w rundzie finansowania Anthropic wartej 65 miliardów dolarów, zamkniętej w maju tego roku. To właśnie ta wcześniejsza relacja inwestycyjna otworzyła drogę do bliższej współpracy technologicznej.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Samsung kontra TSMC, czyli walka o klienta
Samsung produkuje już chipy dla Nvidii i korzysta z jej oprogramowania do produkcji własnych układów. Obie firmy budują wspólnie fabrykę AI w Korei Południowej. Samsung rozmawiał też wcześniej z Google o partnerstwie przy produkcji przyszłych układów TPU tej firmy.
Zdobycie klienta pokroju Anthropic byłoby dla Samsunga strategicznym zwycięstwem w wyścigu z TSMC, tajwańskim gigantem kontraktowej produkcji chipów, który wciąż uchodzi za lidera najbardziej zaawansowanych procesów technologicznych. Konkurencyjny proces TSMC oznaczony jako N2 osiąga podobno wydajność produkcyjną na poziomie 65-80 procent i wszedł już w produkcję masową z klientami takimi jak Apple czy Nvidia. Węzeł Samsunga SF2P, druga iteracja jego mapy drogowej 2 nm zorientowana na wydajność, notuje według części doniesień wydajność bliską 70 procent na początek 2026 roku. Czy ten wynik utrzyma się przy produkcji na dużą skalę, pozostaje otwartym pytaniem, a dla Anthropic, który nie może pozwolić sobie na niestabilne dostawy chipów po nieprzewidywalnych kosztach, to istotne ryzyko.
Trudno nie zauważyć wzorca. Kolejne laboratorium AI dochodzi do wniosku, że uzależnienie od jednego dostawcy chipów to zbyt duże ryzyko biznesowe, nie tylko cenowe. Ale warto zachować chłodną głowę: to wciąż rozmowy na bardzo wczesnym etapie, bez konkretnego projektu i bez gwarancji, że cokolwiek z tego wyjdzie. Samsung ma za sobą historię problemów z wydajnością produkcji na najbardziej zaawansowanych węzłach, a Anthropic dopiero buduje zespół inżynierski od podstaw. Ciekawi mnie bardziej to, co to oznacza dla samej Nvidii. Firma wciąż kontroluje 74 procent rynku chipów AI, więc na razie mówimy o dywersyfikacji, nie o realnym zagrożeniu dla jej pozycji. Pytanie brzmi, czy za dwa, trzy lata ten odsetek zacznie faktycznie topnieć.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Co to oznacza dla polskich firm
Dla polskich przedsiębiorstw korzystających z Claude’a przez API bezpośrednie znaczenie tej wiadomości jest na razie ograniczone. Chip, o którym mowa, znajduje się na etapie koncepcyjnym i nawet w optymistycznym scenariuszu trafiłby do produkcji za kilka lat. Warto jednak śledzić ten wątek z innego powodu: pokazuje on, że koszt dostępu do mocy obliczeniowej AI pozostanie kluczowym czynnikiem cenowym usług takich jak Claude, ChatGPT czy Gemini również dla klientów nad Wisłą.
Polska nie zbududuje własnej fabryki na miarę TSMC czy Samsunga, ale krajowy sektor ma pole do działania w projektowaniu, integracji i zastosowaniach AI w centrach danych. Rodzime firmy korzystające z infrastruktury chmurowej powinny zwracać uwagę na to, jak rozwija się rynek dostawców chipów, bo to właśnie od niego zależy tempo spadku cen mocy obliczeniowej, a co za tym idzie, kosztów wdrożeń AI w polskich przedsiębiorstwach.
Warto dodać, że:
- Nvidia wciąż kontroluje szacunkowo 74 procent rynku chipów AI, mimo rosnącej liczby konkurencyjnych projektów
- OpenAI, Google, Amazon, Meta i Microsoft mają już własne programy chipowe, Anthropic byłby kolejnym dużym laboratorium AI z takim projektem
- Samsung i SK Group ogłosiły w tym tygodniu wspólną inwestycję rzędu 518 miliardów dolarów w budowę czterech fabryk pamięci w Korei Południowej w perspektywie dekady
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Nvidia nadal rządzi, ale presja rośnie
Rynek zareagował na doniesienia spokojnie, a wręcz optymistycznie dla całego sektora półprzewodników. Akcje Nvidii i Broadcomu zyskały w dniu publikacji informacji, podobnie jak akcje TSMC, co sugeruje, że inwestorzy traktują rosnącą konkurencję w projektowaniu chipów jako sygnał zdrowego wzrostu całej branży, a nie zagrożenie dla dotychczasowych liderów.
Anthropic zaznaczył przy tym, że plany dotyczące własnego chipu nie oznaczają odwrotu od obecnych dostawców. Firma prowadzi równolegle rozmowy o wykorzystaniu układów od Microsoftu oraz brytyjskiego startupu Fractile, co wskazuje na świadomą strategię wielu dostawców, a nie próbę zastąpienia istniejących partnerstw jednym rozwiązaniem. Znacznie bardziej prawdopodobne wydaje się to, że ewentualny własny chip Anthropic obsługiwałby wąski wycinek zadań związanych z uruchamianiem modeli Claude, podczas gdy trening i pozostałe obciążenia nadal opierałyby się na sprzęcie Nvidii, Google i Amazon.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz materiału TechCrunch autorstwa Lucasa Ropka z 2.07.2026, uzupełnionego o ustalenia The Information, Bloomberg oraz Tech Times. Kontekst rynkowy dotyczący światowego wyścigu o chipy AI zweryfikowano dodatkowo w oparciu o Rzeczpospolitą. Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl. Artykuł będzie aktualizowany w miarę rozwoju rozmów Anthropic z Samsungiem oraz pojawiania się szczegółów dotyczących specyfikacji planowanego chipu.
