其自己的人工智能模型帮助 Claude 在三天内在 AMD 芯片上运行，加快了之前需要数月时间的工作。

该声明是在 Anthropic 拟议首次公开募股之前向投资者提出的，表明人工智能编码工具可以减轻工程负担，而工程负担使更换芯片供应商变得困难。然而，三天的结果涵盖了特定的工作量，而不是克劳德的训练和操作的完整迁移。

Anthropic 联合创始人兼首席计算官 Tom Brown 表示，该公司在今年开始使用 AMD GPU 后，使用 Mythos 模型来处理这一转变。根据演示，Mythos 编写或移植了几乎所有必要的内核，即在芯片上执行计算的专用软件例程。布朗在投资者介绍中表示：“Claude 在短短三天内就在 AMD 上运行，基本上没有人为干预。”

大约三天的时间是指在 AMD MI355X GPU 上以有用的性能水平快速处理一个 Anthropic 模型。提示处理是模型在生成响应之前读取和处理输入的阶段。

所报告的加速为 Nvidia 的竞争对手解决了一个重大障碍。 CUDA 提供了开发人员用来让 Nvidia GPU 工作的软件基础设施。围绕该生态系统构建系统的公司在将其软件适应其他供应商的硬件时可能会面临巨大的工程成本。

如果人工智能能够执行更多的适应操作，客户就可以根据可用性、性能和成本灵活地选择芯片。 Anthropic 表示，它花了数年时间打造这种灵活性。其 IPO 材料描述了跨越四个芯片系列的计算架构：Nvidia GPU、AMD GPU、Amazon Web Services Trainium 芯片和 Google 的张量处理单元。

该公司将合作伙伴的能力视为共享池，将计算资源分配给研究、模型开发、客户服务和内部人工智能使用。其投资者情况说明书将其多芯片架构和研究突破确定为该方法的基础。

随着人工智能计算需求的增长，该战略可能变得越来越重要。不同的工作负载有不同的要求，在增加容量或决定在哪里运行特定任务时，与多个供应商的联系为 Anthropic 提供了更多选择。

Anthropic 还将研究进展描述为“计算乘数”，这些改进旨在从现有硬件中提取更多功能。该公司的长期目标包括让克劳德帮助发现进一步的效率提升。这仍然是一个目标，而不是自主递归自我改进的证据。

除了这些努力之外，Anthropic 还在推行其 Anthropic Direct 计划，租赁芯片并在专用数据中心中运营它们，以降低拥有成本。它与 AMD 的关系已经超出了软件实验的范围。

AMD 今年 7 月宣布，Anthropic 将在 Helios 系统中部署高达 2 千兆瓦的 Instinct MI450 系列 GPU，首个千兆瓦的部署将于 2027 年上半年开始。AMD 还承诺进行高达 50 亿美元的战略股权投资。