Anthropic bygger egne AI-brikker for Claude

Anthropic har foreløpig ikke satt noen dato for når brikkene skal være klare for produksjon, noe som er normalt i en så tidlig fase .

Hvordan andre AI-giganter bygger egne brikker

OpenAI og Jalapeño-brikken

OpenAI avduket sin første spesialtilpassede AI-brikke, med kodenavnet Jalapeño, den 24. juni 2026 . Brikken er utviklet i samarbeid med Broadcom og produsert av TSMC, og er spesialisert for inferens . OpenAI startet designarbeidet tidlig i 2025 og vurderte først å bygge egne fabrikker, før de i stedet valgte en designpartner-modell . Selskapet har også inngått et strategisk samarbeid med Broadcom verdt opptil 10 milliarder dollar for å utvikle akselerator- og nettverkssystemer frem til 2029 .

Google DeepMind og åtte generasjoner TPU

Google har det lengstlevende programmet for egne AI-brikker, med over ti års utvikling. Tensor Processing Unit (TPU)-familien omfatter nå åtte generasjoner .

Ironwood TPU (7. generasjon), lansert i slutten av 2025, kan koble sammen 9 216 brikker i én enkelt pod for både trening og inferens . I april 2026 annonserte Google sine 8. generasjons TPU-er med to spesialbygde arkitekturer: TPU 8t for trening og TPU 8i for inferens . Google har også angivelig hentet inn AMD for å hjelpe til med å designe en av sine 10. generasjons TPU-er .

Det er verdt å merke seg at Google også leverer TPU-er til Anthropic i en enorm avtale verdt titalls milliarder dollar, med opptil én million brikker .

Meta og MTIA-familien

I mars 2026 la Meta frem en køreplan for fire nye internt utviklede brikker under Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)-familien . MTIA 300 er allerede i bruk; MTIA 400, MTIA 450 og MTIA 500 skal etter planen lanseres omtrent hvert halvår frem til 2027 .

Meta utvikler brikkene sammen med Broadcom og planlegger å starte produksjonen av én av dem i september 2026, som ledd i en satsing på å doble den totale datakraften sin . MTIA-familien dekker både inferens og, for første gang, spesialtilpassede treningsbrikker – tidligere stolte Meta utelukkende på Nvidia GPU-er til trening .

Sammendrag av programmene for spesialtilpassede AI-brikker

Hva betyr dette for AI-maskinvarelandskapet?

Skiftet mot spesialtilpassede brikker representerer en fundamental endring i hvordan AI-selskaper tenker rundt infrastruktur. I stedet for å konkurrere utelukkende på modellarkitektur og treningsdata, bygger bransjens ledere nå maskinvare som et konkurransefortrinn.

For Anthropic er programmet fortsatt i en tidlig fase – ingen dato for produksjon er satt, og ingen arkitektoniske detaljer eller produksjonsavtaler er offentliggjort . Men beslutningen signaliserer at Anthropic ser brikkedesign som avgjørende for den langsiktige strategien, spesielt ettersom inferenskostnadene vokser i takt med utrullingen.

For bransjen som helhet kan diversifiseringen bort fra Nvidias GPU-er få vidtrekkende konsekvenser. Hvis spesialtilpassede brikker leverer på løftet om lavere kostnader og høyere ytelse, kan økonomien i AI-inferens endre seg dramatisk, noe som vil gjøre AI-applikasjoner både billigere og mer tilgjengelige.