Każde czołowe laboratorium chce dziś własnego krzemu

The Information poinformował 2 lipca 2026 roku, że Anthropic prowadzi wstępne rozmowy z Samsungiem o wytwarzaniu własnego układu AI, podobno przyglądając się procesowi litograficznemu 2nm oraz zaawansowanemu pakowaniu w fabrykach Samsunga. Rozmowy mają charakter rozpoznawczy - Anthropic nie zdecydował, co układ będzie robił, jak będzie wydajny ani jak wpasuje się w serwer - a Samsung już wcześniej wziął udział w rundzie finansowania Series H jako strategiczny partner infrastrukturalny.

Ten ruch domyka pewien wzorzec, a nie go rozpoczyna. Google od lat prowadzi własne TPU, Amazon ma Trainium, a pod koniec czerwca OpenAI przedstawiło zaprojektowany przez Broadcom układ do wnioskowania o nazwie Jalapeno. Reuters jako pierwszy doniósł w kwietniu, że Anthropic rozważa własny krzem. Wraz z tym ostatnie czołowe laboratorium, które polegało na komercyjnym sprzęcie Nvidii, projektuje teraz wokół własnego układu.

Dlaczego firma od modeli buduje układ

Powody to podaż i kontrola. Anthropic wskazywał na niedobory układów, a części szyte pod jedno obciążenie potrafią pobić sprzęt ogólnego przeznaczenia pod względem wydajności na wat, a to właśnie ten wskaźnik decyduje o rachunku za prąd w centrum danych. OpenAI przedstawiło dokładnie taki argument przy Jalapeno. Własny projekt rozluźnia także uchwyt Nvidii zarówno nad przydziałem, jak i nad ceną.

To dodanie, a nie zastąpienie. Własne oświadczenie Anthropic mówi, że zróżnicowany zestaw sprzętu, w tym układy Google, Amazona i Nvidii, pozostanie kluczowy dla jego strategii obliczeniowej. Własny układ to zabezpieczenie przed jednym dostawcą, a nie odejście od niego, a pierwszy działający krzem jest oddalony o lata.

Co to oznacza dla europejskich firm

Wniosek krótkoterminowy jest nudny i ważny: nic nie stanieje prędko. Własne układy potrzebują dwóch do trzech lat, by trafić do produkcji, więc siła cenowa Nvidii nad twoim rachunkiem za moc obliczeniową utrzyma się głęboko w 2028 rok. Każdy, kto modeluje koszty AI w nadziei, że integracja pionowa przyniesie mu ulgę już w tym roku, modeluje niewłaściwy rok.

Wniosek strategiczny warto zapamiętać. Moc obliczeniowa rozpada się na zestawy należące do dostawców, w których firma tworząca model tworzy także układ, co po cichu zamienia wybór modelu w zobowiązanie krzemowe. Europa, co znamienne, nie ma w tym wyścigu krzemowym żadnego laboratorium - przypomnienie, że zależność kontynentu, w tym Polski, od cudzej mocy obliczeniowej sięga głębiej niż to, który region chmury wybierzesz.

Czytaj dalej: Gdy najbardziej zaangażowany wierzący w SI robi krok wstecz, co ci mówi?  |  Nvidia finansuje laboratoria, które kupują jej układy. Czy boom AI płaci sam za siebie?