人工智能（AI）行業的人才爭奪戰進入全新階段。據 Bloomberg 報道，Anthropic 已成功挖走被譽為「Google TPU 之父」的資深晶片架構師 Amir Salek，他將向 Anthropic 運算負責人 James Bradbury 匯報。這宗高調挖角發生在 Anthropic 剛宣佈成立內部 Custom Silicon（定製晶片）部門之後，標誌着 AI 巨頭之間的競爭，已從模型層正式蔓延至晶片層。
一宗挖角，改寫 AI 戰局
今次被挖走的 Amir Salek 並非一般高管。他在 2013 年加入 Google，在長達 9 年時間裏是 TPU 項目的核心靈魂人物，從零建立起 Google 的定製晶片團隊，並主導交付了首七代 TPU。TPU（Tensor Processing Unit）正是 Google 為擺脫對 Nvidia 的依賴、專為機器學習而設的「算力神器」——沒有 TPU，就沒有 Google 今日與 Nvidia 分庭抗禮的底氣。
更耐人尋味的是，Salek 的職業履歷橫跨技術與資本兩界：加入 Google 前，他曾在黃仁勳（Jensen Huang）麾下領導 Nvidia 的 SoC 設計團隊；2022 年離開 Google 後，他轉任全球頂級私募基金 Cerberus Capital Management 高級董事總經理，深諳企業級晶片項目的資本運作與商業擴張。技術、管理、商業三位一體，這樣的人選在市場上幾乎絕無僅有。
不止挖一人：OpenAI 晶片核心早已被挖走
Anthropic 的晶片佈局其實早有伏筆。今年 6 月，OpenAI 自研晶片項目（代號 Jalapeno）的第二號硬件員工 Clive Chan 已低調轉投 Anthropic。換言之，Anthropic 現在手上同時握有「Google TPU 始祖」與「OpenAI 自研晶片核心專家」兩張王牌，再配合本月剛成立的 Custom Silicon 部門，其自研晶片的意圖已昭然若揭。
為何非自研晶片不可？
Anthropic 背後有 Amazon AWS 與 Google Cloud 撐腰，融資更是源源不絕，為何還要大費周章自研晶片？答案藏在財務數字裏。
據報道，Anthropic 2026 年的算力開支估計高達 190 億美元，2025 年推理成本已超支 23%；公司 2025 年毛利率為 40%，與其向投資者承諾、在預期中的 Nasdaq 上市前要達到的 77% 毛利率目標相去甚遠。在「Nvidia 稅」高企的現實下，自研晶片成為壓縮成本、挽救毛利率的必然選擇。
另一個關鍵是軟硬件協同。正如 Apple 的 M 系列晶片之所以能以更低功耗擊敗傳統處理器，靠的是軟硬件一體化設計——Anthropic 也想為 Claude 打造「專屬 TPU」：讓最懂 Claude 演算法的人與最懂晶片設計的人緊密協作，未來版本的 Claude 有望以遠低於同儕的成本，跑出更高的推理速度與智能水平。
晶片之外：一場「算力帝國」的圈地運動
挖角只是 Anthropic 基建狂飆的一面。與此同時，公司正展開一場全球算力掃貨行動：向英國 AI 晶片初創 Fractile 開出高達 2.5 億美元的初始承諾訂單，鎖定其超低功耗 LLM 推理架構的未來產能；又與美國大型礦企 Riot Platforms 及 Volta Infra Holdings 達成一系列基建協議——趁加密礦場轉型潮，低價吸納數據中心選址與電力資源。
當然，Anthropic 並未一刀切斷現有供應鏈，目前仍大量採購 Nvidia、Amazon 與 Google 的晶片。自研、投資、掃貨三線並進，一座專屬的「算力堡壘」正在成形。
結語：掌握算力者，定義 AGI
大型模型公司的競爭邏輯已徹底改寫：過去比演算法、比數據，之後比融資規模，如今戰火已燒到晶片製造。OpenAI 有 Jalapeno，Google 有 TPU，而 Anthropic 現在有了 Amir Salek 領軍的定製晶片團隊。誰能率先跑通「模型架構 + 底層矽晶片」的閉環，誰就能在推理成本上取得斷崖式領先。
正如市場所言：誰掌握算力，誰就能定義 AGI。這場晶片戰爭，才剛剛開始。
