L’azienda che sviluppa Claude assume ingegneri per progettare chip proprietari, il segnale più chiaro finora che affittare potenza di calcolo non basta più. Una mossa strategica per ridurre costi, consumi e dipendenza dai fornitori.
Il 5 agosto 2026, Anthropic ha confermato di essere al lavoro per costituire un team interno dedicato alla progettazione di silicio su misura per Claude, descrivendo lo sforzo internamente come un «custom silicon team» che co-progetterà hardware e modelli insieme. Gli annunci di lavoro, con stipendi tra i 320.000 e i 485.000 dollari per candidati che abbiano già «shipped silicon», indicano un gruppo piccolo e senior, non un’organizzazione di progettazione su larga scala. Ufficialmente, l’obiettivo è l’efficienza: inferenza più veloce, minor consumo energetico, maggiore integrazione tra architettura e silicio. Ufficiosamente, l’aritmetica spiega almeno altrettanto: il fatturato annualizzato di Anthropic è passato da circa nove miliardi di dollari a fine 2025 a oltre trenta miliardi oggi, con più di mille clienti enterprise che spendono ciascuno oltre un milione di dollari l’anno.
È, in sostanza, la stessa logica che ha spinto Samsung e SK Telecom a smettere di dipendere del tutto dallo stack altrui e a costruire una propria intelligenza di rete nativa per l’IA, una svolta che abbiamo analizzato quando il RAN ha smesso di essere un costo fisso e ha iniziato a diventare uno strato che valeva la pena possedere. La mossa di Anthropic, però, parte da una posizione diversa. Samsung era già un produttore di hardware, con capacità di memoria, fonderia e packaging da ridistribuire; Google e Amazon hanno costruito i propri TPU e Trainium dopo anni passati a gestire una infrastruttura cloud verticalizzata che già controllavano dall’inizio alla fine. Anthropic oggi non controlla nulla di tutto questo: per la prima volta, un’azienda di modelli chiede anche di diventare progettista di chip.
Il precedente più vicino è Meta, i cui chip Training and Inference Accelerator (MTIA) girano internamente dal 2020, senza essere mai stati venduti o affittati a nessuno, con l’unico scopo di ridurre il costo di servire i propri carichi di ranking, raccomandazione e, più di recente, generativi. Le ambizioni di Anthropic sembrano simili per portata: silicio calibrato sui pattern di inferenza propri di Claude, non un acceleratore general purpose venduto a terzi. OpenAI ha scelto la strada più capital intensive a giugno 2026, presentando Jalapeño, un chip di inferenza costruito con Broadcom; questo rende Anthropic il quinto grande laboratorio a impegnarsi pubblicamente nel silicio proprietario, dopo Google, Amazon, Meta e OpenAI.
Ciò che rende notevole il tempismo è quanto Anthropic sia già esposta alla fornitura esterna. L’azienda dispone di circa 3,5 gigawatt di capacità TPU di Google in arrivo dal 2027, oltre a 1 gigawatt già dispiegato nel 2026, insieme a fino a 2 gigawatt di sistemi AMD Instinct MI450 legati a un investimento incrociato fino a cinque miliardi di dollari, più accordi separati con AWS e Nvidia. Quattro fornitori esterni, ciascuno con la propria architettura, i propri tempi di consegna e il proprio potere contrattuale sui prezzi, comportano già un costo di coordinamento prima ancora che venga prodotto un solo chip proprietario: ridurre questa dipendenza è una leva diretta sul costo per token, non una semplice preferenza tecnica.
Nulla di tutto questo cambia qualcosa per gli acquirenti nei prossimi dodici o ventiquattro mesi. Nessuna fonderia è stata confermata; i colloqui con Samsung su un processo a due nanometri restano esplorativi, e i cicli dalla progettazione alla produzione in questa categoria durano tipicamente tra i diciotto e i ventiquattro mesi anche con un team ben finanziato. Anthropic afferma che le sue quattro alleanze hardware resteranno centrali indipendentemente dall’esito, quindi per i responsabili IT che oggi dimensionano le proprie decisioni di infrastruttura AI, il custom silicon team è, per ora, solo un segnale da tenere d’occhio, non una variabile su cui pianificare già oggi.
Era prevedibile questa mossa? Considerando dove si trovavano già Google, Amazon, Meta e OpenAI, in gran parte sì: superata una certa scala di ricavi e consumo di calcolo, progettare il proprio silicio smette di essere opzionale e diventa la stessa conclusione a cui è già arrivato ogni concorrente. Ciò che resta aperto è l’esecuzione: se Anthropic, che parte più tardi e più lontana dalla produzione rispetto a chiunque altro, riuscirà a comprimere un ciclo hardware pluriennale in qualcosa di rilevante prima che il mercato si muova di nuovo.
