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據Clive Chan個人X賬號動態，OpenAI自研芯片團隊成員Clive Chan近日宣布，自己已決定離開OpenAI，并于本周加入Anthropic AI。

在這條個人動態中，Clive Chan表示，自己很自豪曾參與OpenAI的custom chip program，也感謝一路共事和學習的團隊成員。他提到，OpenAI芯片團隊的硬件人才密度“非常驚人”，并認為很難找到比這更強的芯片設計團隊。按照他的說法，從2.4年前成為OpenAI第二位硬件招聘員工，到如今離開，這是一段“瘋狂的旅程”。他也表示，期待看到這些芯片成為推動AGI發展的重要引擎之一。

不過，Clive Chan同時表示，自己始終難以擺脫“從山腳重新攀登一座新山峰”的吸引力。因此，他選擇加入Anthropic。他稱，Anthropic團隊的人才、價值觀和雄心給他留下了深刻印象，而入職后的幾天里，團隊的節奏和強度也讓他感到振奮。

Clive Chan并不是普通的硬件工程師。根據其個人主頁信息，目前他的身份已經顯示為“perplexity per picojoule @ anthropic”，這一表述也暗示其工作方向仍與AI計算能效密切相關。

從履歷來看，Clive Chan此前曾深度參與AI芯片和機器學習基礎設施相關工作。Data Center Dynamics在2024年1月的報道中提到，Clive Chan當時從Tesla Dojo團隊離職并加入OpenAI；在Tesla期間，他曾在Autopilot深度學習基礎設施團隊擔任高級軟件工程師，并參與機器學習訓練ASIC、軟件框架搭建、數據中心協同設計以及高能效數值格式等方向。

這次跳槽之所以受到關注，是因為它發生在大模型公司加速爭奪底層算力控制權的關鍵階段。

OpenAI已經明確走向自研芯片路線。根據OpenAI與Broadcom此前發布的官方公告，雙方宣布合作部署10GW級別的OpenAI自研AI加速器。公告顯示，OpenAI將負責設計AI加速器和系統，Broadcom則參與開發和部署，相關機架系統計劃從2026年下半年開始部署，并在2029年底前完成。OpenAI方面還表示，通過設計自己的芯片和系統，可以把前沿模型和產品開發中積累的經驗直接嵌入硬件之中。

Clive Chan在個人動態中提到的“這些芯片將成為AGI的重要引擎之一”，也正對應了OpenAI正在推進的這條自研硬件路線。

Anthropic同樣在加速補齊算力拼圖。根據Anthropic官方信息，其算力策略采取多平臺路線，主要使用Google TPU、Amazon Trainium和NVIDIA GPU三類芯片平臺，以支持Claude模型的持續迭代。Anthropic還曾宣布擴大Google Cloud TPU使用規模，計劃使用最高達100萬顆TPU，并稱這一擴展將帶來超過1GW的算力容量。

同時，Anthropic也被曝正在評估自研芯片。路透社在2026年4月報道稱，Anthropic正在探索設計自有AI芯片的可能性，但相關計劃仍處于早期階段，公司尚未確定具體設計，也尚未組建專門團隊，未來仍可能選擇繼續采購外部芯片，而不是推進自研。

此外，據路透社相關報道，Broadcom還與Google、Anthropic達成合作，Anthropic將從2027年開始獲得約3.5GW基于Google AI處理器的算力容量。也就是說，Anthropic當前的路徑并不是單一押注自研芯片，而是在外部云算力、Google TPU、AWS Trainium、NVIDIA GPU以及潛在自研芯片之間，構建更分散的算力供應體系。

因此，Clive Chan從OpenAI轉投Anthropic，未必意味著Anthropic自研芯片項目已經正式啟動，但至少釋放出一個信號：大模型公司的競爭正在從模型參數、產品體驗和開發者生態，進一步延伸到芯片、網絡、集群、能效和供應鏈控制權。

過去兩年，NVIDIA GPU仍是AI訓練與推理基礎設施的核心。但隨著模型公司對算力成本、供應穩定性和推理效率的要求不斷提高，自研芯片正在成為頭部AI公司的戰略選項。OpenAI、Anthropic、Google、Meta等玩家的動作表明，未來的AI競爭，已經不只是“誰的模型更強”，更是“誰能更高效、更穩定、更低成本地生產智能”。

Clive Chan的這次流動，也讓外界再次看到：AI時代最稀缺的資源，不只有GPU和電力，還有真正懂模型、懂系統、也懂芯片的人。

（來源：綜合自網絡 ）

*免責聲明：本文由作者原創。文章內容系作者個人觀點，半導體行業觀察轉載僅為了傳達一種不同的觀點，不代表半導體行業觀察對該觀點贊同或支持，如果有任何異議，歡迎聯系半導體行業觀察。

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