Anthropic, Google TPU öncüsünü kadrosuna kattı

# Anthropic, Google TPU öncüsünü kadrosuna kattı

Anthropic, özel yapay zeka donanımına yönelik hamlelerini hızlandırarak, Google'ın Tensor Processing Unit programının arkasındaki kilit isimlerden birini işe aldı. Claude'un üreticisi, kendi yarı iletken yeteneklerini geliştirmeye başlıyor.

Bloomberg'in haberine göre, Google'da özel silikon çalışmalarına liderlik eden eski yönetici Amir Salek, Anthropic'in hesaplama ekibine katılıyor.

Bu hareket, Anthropic'in Claude için optimize edilmiş özel çipler tasarlamak üzere dahili bir ekip kurduğunu doğrulaması nedeniyle önemli.

Birlikte ele alındığında, bu gelişmeler dünyanın en büyük yapay zeka şirketlerinden birinin modellerinin altındaki donanım üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmak istediğini gösteriyor.

## Anthropic, Google TPU emektarını işe aldı

Salek, Google'da yaklaşık on yıl geçirdi ve özel çip programına liderlik etti.

Bloomberg'e göre, bu süre zarfında Google'ın Tensor Processing Unit'lerinin (TPU) ilk yedi neslinin teslim edilmesinde yer aldı.

TPU'lar, makine öğrenimi iş yükleri için özel olarak tasarlanmış işlemcilerdir.

Genel amaçlı işlemcilerin aksine, yapay zeka hızlandırıcıları, sinir ağlarını eğitmek ve çalıştırmak için gereken devasa matris hesaplamaları etrafında optimize edilebilir.

Google'ın TPU geliştirme kararı, şirkete Nvidia gibi şirketlerin GPU'larına tamamen bağımlı olmama alternatifi sağladı.

Anthropic şimdi benzer bir yolculuğa başlıyor.

Bloomberg'e göre Salek, Anthropic'in hesaplama organizasyonuna katılacak ve James Bradbury'ye rapor verecek.

Google'dan önce Salek, Nvidia'da da yıllar geçirdi ve modern yapay zeka donanımındaki en önemli iki şirkette deneyim kazandı.

## Anthropic, özel çip planlarını zaten doğruladı

Bu işe alım, Anthropic'in bu ay başında yaptığı büyük bir duyurunun ardından geldi.

5 Ağustos'ta şirket, Claude AI modelleri için çip tasarlamak üzere dahili bir özel silikon ekibi oluşturduğunu doğruladı.

Anthropic, donanım ve yazılım yığınındaki mühendislerin, modelleri için özel olarak optimize edilmiş işlemciler üzerinde birlikte çalışmasını istediğini söyledi.

Amaç, Claude'u daha hızlı ve daha verimli hale getirmek ve giderek daha popüler hale gelen yapay zeka hizmetlerinin gerektirdiği devasa ölçeği desteklemek.

Anthropic'in güncel kariyer sayfası ayrıca şirketin donanımla ilgili pozisyonlar için işe alım yaptığını gösteriyor; çip tasarımı takviyeli öğrenme ve TPU çekirdek mühendisliğine odaklanan bir Araştırma Mühendisi rolü de dahil.

Bu, Salek'in işe alımını özellikle dikkat çekici kılıyor.

Anthropic artık sadece çip tasarlama fikrini araştırmıyor.

Dünyanın en başarılı yapay zeka hızlandırıcılarından bazılarını inşa etme deneyimine sahip insanları işe alıyor.

## Claude neden kendi çipine ihtiyaç duyuyor?

Sınır yapay zeka modellerini çalıştırmak muazzam miktarda hesaplama gücü gerektirir.

Claude gibi sistemler geliştiren şirketler geleneksel olarak büyük ölçüde başka şirketler tarafından tasarlanan işlemcilere güveniyordu.

Anthropic şu anda Amazon Web Services, Google, Nvidia ve AMD teknolojisini içeren çeşitlendirilmiş bir altyapı stratejisi kullanıyor.

Şirket, kendi silikonunu geliştirirken bile bu platformları kullanmaya devam etmeyi planladığını söylüyor.

Ancak özel donanım birkaç potansiyel avantaj sunuyor.

Mevcut donanıma göre yazılım tasarlamak yerine, Anthropic sonunda Claude'u ve işlemcilerini birlikte tasarlayabilir.

Bu, performansı artırabilir, güç tüketimini azaltabilir ve potansiyel olarak yapay zeka yanıtları üretmenin maliyetini düşürebilir.

Ayrıca en gelişmiş yapay zeka hızlandırıcılarının kıtlığına maruz kalmayı da azaltabilir.

Anthropic, özel silikon ekibi kurma kararının arkasındaki motivasyonlardan biri olarak sınırlı çip bulunabilirliğini gösterdi.

## Nvidia, Anthropic'in veri merkezlerinden kaybolmuyor

Özel bir yapay zeka hızlandırıcı geliştirmek, Anthropic'in Nvidia'dan veya diğer donanım ortaklarından vazgeçtiği anlamına gelmiyor.

Anthropic, girişimi açıkça çok çipli bir stratejinin parçası olarak tanımladı.

Şirket, Nvidia GPU'larının, Google'ın TPU'larının, Amazon'un Trainium işlemcilerinin ve AMD donanımının altyapısında önemli roller oynamaya devam etmesini bekliyor.

Son teknoloji bir işlemci geliştirmek de son derece pahalı.

Reuters, gelişmiş bir yapay zeka çipinin geliştirilmesinin, mühendislik, doğrulama ve üretim hazırlığı dahil edildiğinde yaklaşık 500 milyon dolara mal olabileceğini bildirdi.

Anthropic, ilk dahili tasarım işlemcisinin ne zaman ortaya çıkabileceğini veya hangi yarı iletken üreticisinin onu üreteceğini açıklamadı.

Bu, Anthropic tasarımı herhangi bir Claude hızlandırıcısının hala biraz uzakta olduğu anlamına geliyor.

## Yapay zeka şirketleri donanımları üzerinde daha fazla kontrol istiyor

Anthropic'in hamlesi, yapay zeka endüstrisindeki çok daha geniş bir değişimi yansıtıyor.

En büyük yapay zeka şirketleri giderek çipleri işlerinin stratejik bir parçası olarak görüyor, sadece satın aldıkları bir bileşen olarak değil.

Google yıllardır TPU geliştiriyor.

Amazon'un Trainium ve Inferentia'sı var.

Meta, MTIA hızlandırıcısını geliştirdi.

OpenAI da özel silikon peşinde.

Şimdi Anthropic kendi ekibini kuruyor.

Nedeni basit: Yapay zeka modelleri eğitmek ve çalıştırmak o kadar pahalı hale geliyor ki, donanım verimliliğindeki küçük iyileştirmeler bile devasa veri merkezlerinde çoğaltıldığında büyük tasarruflar sağlayabilir.

Çip tasarımı üzerinde daha fazla kontrol, yapay zeka geliştiricilerinin işlemcileri modellerinin ürettiği tam iş yükleri etrafında optimize etmesine de olanak tanıyabilir.

## Anthropic'in hesaplama hedefleri büyüyor

Şirket aynı zamanda muazzam miktarda hesaplama altyapısı güvence altına alıyor.

Reuters'e göre, Haziran ayında Apollo ve Blackstone, Anthropic ve Broadcom ile bağlantılı yaklaşık 35 milyar dolarlık hesaplama kapasitesi genişlemesini destekledi.

İlk aşama yaklaşık bir gigawatt hesaplama kapasitesi içeriyor ve uzun vadeli planlar önemli ölçüde daha büyük dağıtımlarla bağlantılı.

Bu, Anthropic'in çözmeye çalıştığı sorunun ölçeğini göstermeye yardımcı oluyor.

Claude artık sadece birkaç GPU üzerinde çalışan bir yazılım parçası değil.

Sınır yapay zeka modellerini desteklemek giderek daha fazla veri merkezi, özel ağ, güç altyapısı ve yüz binlerce gelişmiş işlemci gerektiriyor.

Google'ın TPU çalışmasının mimarlarından birini işe alarak Anthropic, bu teknoloji yığınına çok daha derinlemesine katılmak istediğinin sinyalini veriyor.

Yapay zeka şirketleri arasındaki rekabet artık sadece en iyi modele sahip olmakla ilgili değil.

Giderek, altındaki çipleri kimin kontrol ettiğiyle de ilgili.