AI 大模型竞争正在从模型、产品，进一步蔓延到芯片和算力基础设施层。
OpenAI 自研芯片项目早期成员 Clive Chan 发布个人更新，宣布已经离开 OpenAI，并于本周加入 Anthropic。
Chan 在这次个人更新中提到，自己以 OpenAI “第二位硬件招聘”的身份加入公司，参与的是 OpenAI 定制芯片项目的早期建设。
这个身份让他的离职更具信号意义，Anthropic 获得的不只是一名工程师，而是一位参与过前沿 AI 芯片和训练基础设施早期搭建的人才。
Chan 在 2024 年 1 月从特斯拉 Dojo 团队加入 OpenAI。他曾在特斯拉工作两年半，担任自动驾驶深度学习基础设施团队高级软件工程师，相关工作包括机器学习训练 ASIC、软件框架启动、数据中心协同设计以及高能效数值格式等。
Chan 目前在 Anthropic 担任 Member of Technical Staff。他在个人主页中以“perplexity per picojoule”描述自己的工作方向，暗示其关注点可能集中在 AI 模型性能、芯片能效和训练/推理基础设施优化之间的交叉地带。
Chan 离职的背景，是 OpenAI 正在大规模推进自研芯片和多元化算力供应。
2025 年 10 月，OpenAI 与 Broadcom 宣布合作，计划部署 10GW OpenAI 设计的定制 AI 加速器；OpenAI 负责设计加速器和系统，Broadcom 负责联合开发和部署，相关机架系统计划从 2026 年下半年开始部署，并在 2029 年底前完成。
OpenAI 的硬件路线并不只依赖自研芯片。
同一阶段，OpenAI 还与 AMD 达成 6GW GPU 合作，首批 1GW AMD Instinct MI450 GPU 计划在 2026 年下半年开始部署；OpenAI 与英伟达也宣布至少 10GW 的 AI 数据中心系统合作，首批 1GW 系统同样计划在 2026 年下半年上线。
Chan 转投 Anthropic，也发生在 Anthropic 大举扩张算力版图之际。
今年 4 月，Anthropic 宣布与 Google、Broadcom 扩大合作，获得多个 GW 级别的下一代 TPU 容量，预计从 2027 年开始上线。
Anthropic 同时称，Claude 会运行在 AWS Trainium、Google TPU 和英伟达 GPU 等多种 AI 硬件上，以提升性能和供应韧性。
不久后，Anthropic 又宣布与 Amazon 扩大合作，锁定最高 5GW 新算力，包括 Trainium2 和 Trainium3 容量；Anthropic 还承诺未来十年在 AWS 技术上投入超过 1000 亿美元，并称目前正在使用超过 100 万颗 Trainium2 芯片训练和服务 Claude。
目前尚无公开信息显示 Anthropic 已正式启动完全自研芯片项目。
但 Chan 这样具有 Dojo 和 OpenAI 定制芯片经验的人才加入，至少说明 Anthropic 正在加强底层算力、芯片适配、软硬件协同优化等能力。
当前前沿模型竞争的瓶颈，已经不只是算法和数据，也包括训练效率、推理成本、芯片供应、网络架构和能耗约束。
这也是 Anthropic 近期人才争夺战的一部分。
5 月，OpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 负责人 Andrej Karpathy 也宣布加入 Anthropic 预训练团队。
Karpathy 将参与 Claude 核心能力相关的大规模训练工作；另一位 OpenAI 联合创始人 John Schulman 也已在 2024 年转投 Anthropic。
OpenAI 与 Anthropic 的竞争，已经进入“模型 + 芯片 + 数据中心 + 云平台”的全栈竞争阶段。
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