Maliyetleri düşürmek ve rakiplerinin gerisinde kalmamak isteyen yapay zeka devi Anthropic, donanım dünyasına adım atarak kendi silikonunu üretmek için kolları sıvadı.
kritik transferler ve sıra dışı iş ilanları
Anthropic, 5 Ağustos itibarıyla kendi çipini geliştirecek özel bir donanım ekibi kurduğunu dolaylı yoldan doğruladı. Açılan yeni iş ilanlarında yıllık 320 bin ile 485 bin dolar arasında devasa maaş skalaları dikkat çekiyor. Ancak asıl çarpıcı olan detay, aranan profillerin dili. Şirket, devasa organizasyonlara sırtını dayamadan sonuç odaklı kararlar alabilen ve daha önce “silikon üretmiş” kurt mühendisler arıyor. Bu yaklaşım, şirketin hantal bir departman yerine küçük ama son derece deneyimli bir vurucu tim kurmak istediğini gösteriyor.
Bu stratejinin en net sinyali ise teknoloji dünyasının yakından tanıdığı bir isim oldu. Daha önce Tesla cephesinde Dojo programında ter döken ve ardından OpenAI’ın Broadcom ile yürüttüğü “Jalapeño” projesinin iki numaralı donanım mühendisi olan Clive Chan, haziran ayında Anthropic saflarına katıldı. Chan’in X platformundaki “İnşa etme zamanı” mesajı, bu yeni operasyonun fişekleyici unsuru niteliğinde.
üretim aşaması ve acımasız finansal matematik
Çipin üretim safhasına dair sular henüz durulmuş değil. Samsung ile 2 nanometre üretim süreci için bazı ön görüşmelerin yapıldığı kulislerde konuşulsa da ortada atılmış bir imza, bir prototip veya net bir takvim yok. Halihazırda sistemlerini Nvidia, AMD, Google TPU ve Amazon Trainium ile ayakta tutan şirket, bu yeni donanım projesini “çoklu çip stratejimizin en yeni adımı” şeklinde oldukça temkinli bir dille pazarlıyor.
İşin matematiğine bakıldığında ise Anthropic’in neden böyle bir yola girdiği çok net anlaşılıyor. Tek bir Nvidia Vera Rubin grafik işlemcisinin (GPU) maliyeti 55 bin doları buluyor. 72 adet GPU barındıran standart bir sunucu rafının fiyatı, altyapı masrafları hariç tutulduğunda bile 8 milyon doları aşıyor. Mayıs ortası verilerine göre yıllıklandırılmış geliri 47 milyar dolar bandını geçen şirket için, her gün milyarlarca token işlerken sorgu başına düşen maliyeti azaltmak sıradan bir optimizasyon değil, resmen bir hayatta kalma mücadelesi.
