Anthropic assume Amir Salek, l’architetto delle TPU di Google, per progettare i suoi chip AI

Anthropic non vuole più dipendere soltanto dai chip degli altri. Il laboratorio che sviluppa Claude ha messo a segno un colpo che dice molto sulle sue ambizioni: ha assunto Amir Salek, considerato uno dei padri delle TPU di Google, per rafforzare la squadra che dovrà progettare processori su misura per l’intelligenza artificiale. La notizia, riportata da Bloomberg, arriva mentre la corsa al silicio proprietario tra i grandi laboratori AI accelera di settimana in settimana.

Non è un semplice avvicendamento di curriculum. È il segnale che Anthropic vuole scendere di un livello nello stack tecnologico, fin dentro il chip, per controllare meglio costi e prestazioni di Claude.

Chi è Amir Salek e perché il suo arrivo pesa

Salek non è un nome qualsiasi nel mondo dei semiconduttori. Ha contribuito a fondare il programma delle TPU, i chip che Google progetta internamente per addestrare ed eseguire i suoi modelli, e ne ha guidato lo sviluppo per anni. Secondo le ricostruzioni della stampa ha diretto quel business fino al 2022, seguendo le prime generazioni di acceleratori che hanno reso Google uno dei pochi colossi capaci di fare a meno, almeno in parte, delle GPU di Nvidia.

Dopo l’uscita da Google, Salek ha ricoperto un ruolo dirigenziale nel fondo Cerberus Capital Management, e in precedenza aveva lavorato anche in Nvidia. Un profilo che unisce ingegneria del silicio, gestione di programmi complessi e conoscenza diretta di come ragiona il principale fornitore del settore.

In Anthropic entra nel team dedicato al compute, l’infrastruttura di calcolo che alimenta Claude. Le prime ricostruzioni lo collocano alle dipendenze di James Bradbury, alla guida delle attività di calcolo dell’azienda.

Il messaggio implicito è chiaro: per costruire chip competitivi non bastano le buone idee, servono persone che l’abbiano già fatto su larga scala. E poche persone al mondo possono dire di aver portato in produzione un acceleratore per l’AI meglio di chi ha lavorato alle TPU.

La scommessa sul co-design tra chip e modelli

L’assunzione di Salek si inserisce in un piano che Anthropic ha reso pubblico all’inizio di agosto, quando ha confermato la nascita di un team di silicio interno. Ne abbiamo parlato quando l’azienda ha annunciato di voler progettare chip su misura per Claude, con un obiettivo dichiarato: ridurre di circa la metà il costo di inferenza per ogni token generato.

La strategia si chiama co-design. Invece di adattare il modello a un chip già esistente, Anthropic vuole sviluppare hardware e software insieme, così che l’architettura del processore e quella di Claude si plasmino a vicenda.

È un approccio che Google pratica da anni con le sue TPU, ed è anche il motivo per cui l’arrivo di Salek ha un peso simbolico oltre che tecnico. I nuovi chip, stando alle indiscrezioni, punterebbero soprattutto sull’inferenza, cioè sulla fase in cui il modello risponde alle richieste degli utenti, più che sull’addestramento.

La ragione è economica. L’inferenza è un carico ripetitivo e prevedibile, e proprio per questo si presta a essere ottimizzata da un chip specializzato che elimina tutto ciò che non serve.

Non mancano gli ostacoli. Progettare un acceleratore avanzato costa, secondo le stime di settore, cifre vicine al mezzo miliardo di dollari, e Anthropic non ha comunicato tempi né ha chiarito se produrrà i chip in proprio. Alcune fonti parlano di contatti con Samsung per la produzione a 2 nanometri, il nodo più avanzato oggi in vista.

Dietro l’operazione c’è anche una guerra di talenti. Gli annunci di lavoro pubblicati da Anthropic per il team hardware offrono stipendi base che in alcuni casi superano i 400 mila dollari, un segnale di quanto sia rara e costosa la competenza nella progettazione di chip AI in questo momento.

La corsa al silicio proprietario è ormai generale

Anthropic non è sola, ed è questo il vero contesto della notizia. Ogni grande laboratorio sta cercando di ridurre la dipendenza da Nvidia costruendo o commissionando processori pensati per i propri modelli.

Proprio in questi giorni OpenAI ha mostrato i muscoli con il suo chip progettato insieme a Broadcom: i primi benchmark del chip Jalapeño che supera Nvidia Blackwell sull’inferenza hanno fatto rumore e hanno spostato l’attenzione sul terreno dove Anthropic vuole giocare la sua partita.

Anche Meta si è mossa da tempo, avviando la produzione del chip Iris sviluppato con Broadcom e TSMC, mentre Amazon spinge sui suoi acceleratori Trainium e Google continua a iterare sulle TPU. Persino chi vende GPU, come Nvidia, ha risposto specializzando l’offerta: lo si è visto con l’ingresso in produzione di soluzioni pensate per gli agenti, come il chip Groq 3 LPX dedicato all’inferenza.

In mezzo a questa corsa, Anthropic ha una posizione particolare. Fino a oggi si è appoggiata contemporaneamente a Nvidia, a Google e ad Amazon, usando GPU e TPU a seconda della convenienza, e ha stretto accordi importanti per garantirsi capacità di calcolo.

Vale la pena ricordare che l’azienda ha già investito molto in potenza di calcolo, arrivando a siglare intese per l’uso su vasta scala delle TPU di Google e per l’accesso ai data center dei suoi partner. Progettare un chip proprio è il passo successivo, e più ambizioso, di questo percorso.

Costruire un processore interno significa aggiungere una freccia all’arco, non necessariamente abbandonare i partner attuali. Ma è anche il modo più diretto per non restare ostaggio dei prezzi e dei tempi di consegna altrui.

Cosa cambia per Nvidia e per chi usa Claude

Per Nvidia la notizia è un altro campanello. Il dominio dell’azienda si fonda sulle GPU e su un ecosistema software difficile da replicare, ma quando i clienti più grandi iniziano ad assumere i progettisti dei chip concorrenti, il messaggio è che vogliono un’alternativa credibile nel medio periodo.

Non significa che Nvidia perderà il primato domani. Significa che la fetta di mercato più ricca, quella dell’inferenza su larga scala, diventerà sempre più contesa.

Per te che usi Claude, gli effetti sono meno visibili ma concreti. Se Anthropic riuscisse davvero a dimezzare il costo di inferenza, avrebbe più margine per abbassare i prezzi delle API, offrire limiti d’uso più generosi o far girare modelli più capaci allo stesso prezzo.

È la stessa logica che ha permesso a Google di proporre i suoi modelli a costi aggressivi grazie alle TPU. In un mercato in cui la differenza tra un servizio sostenibile e uno in perdita passa dai centesimi per milione di token, il controllo del silicio diventa un vantaggio competitivo enorme.

C’è anche un tema di indipendenza strategica. Avere una filiera propria, dal modello al chip, mette Anthropic al riparo da carenze di forniture e da improvvisi aumenti di prezzo, e le dà più libertà nel decidere dove e come far girare Claude.

Un tassello di una strategia più ampia

L’arrivo di Salek, insomma, va letto come un tassello e non come un annuncio isolato. Da solo non produce un chip, ma segnala che Anthropic fa sul serio e sta radunando le competenze necessarie per trasformare un piano in prodotti reali.

Nei prossimi mesi le domande a cui guardare sono poche ma decisive: con quale fonderia Anthropic deciderà di produrre, quando arriverà il primo silicio funzionante e quanto davvero riuscirà a comprimere i costi rispetto alle GPU tradizionali.

Se vuoi capire dove sta andando l’intera industria, tieni gli occhi su questa partita. La competizione sui modelli continuerà a fare notizia, ma è nella guerra silenziosa dei chip che si deciderà chi potrà permettersi di offrire l’AI più potente al prezzo più basso. Continua a seguirci per non perdere i prossimi sviluppi di una corsa appena entrata nel vivo.