Anthropic mostra come fa a far girare Claude su quattro tipi di chip contemporaneamente — e lo ha fatto più velocemente quest'anno

Cosa potresti farci

• Le aziende di AI potrebbero passare da un produttore di chip a un altro, come AWS, Google, NVIDIA o AMD, se uno rimane senza scorte o alza i prezzi, il che potrebbe tenere bassi i costi di calcolo per gli utenti ¹.
• I ricercatori potrebbero costruire strumenti personalizzati come Mythos di Anthropic per far girare i modelli di AI su nuovo hardware dei chip in pochi giorni invece di richiedere dozzine di ingegneri al lavoro per mesi ¹.
• Le aziende che perseguono lo sviluppo di AI potrebbero accumulare "moltiplicatori di calcolo" — ottimizzazioni che permettono agli stessi chip fisici di fare più lavoro, riducendo l'uso del calcolo oppure consentendo di addestrare modelli più capaci a partire dallo stesso hardware ¹.

Far girareClaude su ogni chip principale

Anthropic ha avviato il suo roadshow per il listino in Borsa il 10 novembre 2026, pubblicando un video che includeva informazioni non condivise precedentemente al pubblico ¹.

In una sezione su come l'azienda gestisce il calcolo, il cofondatore Tom Brown ha spiegato che Anthropic ora addestra e serve Claude su tutte e quattro le famiglie principali di chip: AWS Trainium di Amazon, TPU di Google, GPU NVIDIA e GPU AMD ¹.

Questo è insolito. Quando Anthropic ha iniziato a farlo, molte persone nel settore pensavano che far girare modelli di AI su chip diversi non valesse lo sforzo. Ogni tipo di chip richiede il proprio stack software personalizzato sia per l'addestramento sia per l'esecuzione del modello, il che è costoso e difficile da costruire. Anthropic ha comunque mantenuto questa strategia e, dopo anni di pratica, afferma di essere diventata molto brava ¹.

L'azienda aveva già accennato a questo approccio multi-chip lo scorso settembre, quando ha pubblicato un postmortem su tre bug delle infrastrutture — alcuni dei quali riguardavano esclusivamente i loro deploy su TPU ². Quel documento sottolineava che Anthropic serve Claude attraverso la propria API, Amazon Bedrock e Vertex AI di Google Cloud, su AWS Trainium, GPU NVIDIA e TPU di Google .

Un nuovo chip ha richiesto tre giorni invece di mesi

L'esempio più eclatante è arrivato quest'anno, quando Anthropic ha iniziato a lavorare con le GPU AMD per la prima volta ¹.

In passato, portare una nuova piattaforma di chip operativa richiedeva dozzine di ingegneri al lavoro per mesi. Questa volta, Anthropic ha usato uno strumento integrato nei propri sistemi chiamato Mythos ¹. Mythos ha fatto funzionare Claude su hardware AMD in soli tre giorni, con quasi nessun aiuto umano . Secondo Brown, Claude "ha portato e scritto quasi il 100% dei kernel" — i piccoli pezzi di codice che dicono al chip esattamente cosa fare .

Moltiplicare il calcolo senza comprare più chip

Brown ha anche descritto la seconda fonte di vantaggio di Anthropic: scoprire ciò che lui chiama "moltiplicatori di calcolo" ¹. Si tratta di miglioramenti che permettono agli stessi chip fisici di fare più lavoro.

Ha offerto un esempio semplice: quando un'azienda richiede tipicamente 100 unità di potenza di calcolo per costruire un modello a un livello specifico di intelligenza, un moltiplicatore 4x apre due possibilità — può ridurre il proprio utilizzo a sole 25 unità ottenendo lo stesso risultato, oppure può impiegare le intere 100 unità per produrre un modello più capace che avrebbe richiesto 400 unità in precedenza ¹.

Questi moltiplicatori si accumulano l'uno sull'altro, creando una sorta di effetto palla di neve. Brown ritiene che il processo potrebbe accelerare ulteriormente man mano che Anthropic si avvicina al miglioramento ricorsivo autonomo — una fase in cui l'AI migliora se stessa — perché a quel punto Claude sarebbe in grado di scoprire moltiplicatori di calcolo completamente da sé ¹.

Terms to know

Moltiplicatore di calcolo: un modo per far fare ai chip più lavoro utile senza aggiungere hardware fisico · Kernel: piccoli programmi che girano direttamente su un chip per eseguire calcoli · Roadshow per il listino in Borsa: una serie di presentazioni che un'azienda fa agli investitori prima di andare quotata in borsa

Questa storia segnala un trend solo a scopo informativo. Non costituisce consiglio o incoraggiamento a fare nessuna di queste cose.

I fatti principali

• Anthropic addestra e serve Claude su quattro tipi di chip: AWS Trainium, TPU di Google, GPU NVIDIA e GPU AMD
• Aggiungere il supporto AMD ha richiesto tre giorni usando Mythos, rispetto a mesi e dozzine di ingegneri in passato
• Claude ha scritto quasi il 100% dei kernel per il porting su AMD con quasi nessun intervento umano
• Il cofondatore di Anthropic Tom Brown ha detto che l'azienda si sta avvicinando al miglioramento ricorsivo autonomo, in cui Claude potrebbe scoprire i moltiplicatori di calcolo da sé

Fonti

1. Anthropic’s IPO roadshow video — simonwillison.net
2. A postmortem of three recent issues