Anthropic intensifica o desenvolvimento de chips de IA próprios: já considerou a aquisição da MatX por 7 bilhões de dólares e está em negociação com várias startups
Segundo relatos, a Anthropic teria negociado a aquisição da startup de chips de IA MatX por cerca de 7 bilhões de dólares, mas o plano de compra foi abandonado e as discussões evoluíram para a exploração de uma possível relação de cooperação. Ao mesmo tempo, a Anthropic também realizou reuniões recentemente com diversas outras startups de chips de IA, mas ainda não definiu um caminho específico.
A Anthropic está acelerando sua estratégia de autossuficiência em chips, considerando isso um passo crucial para consolidar sua vantagem competitiva na véspera do IPO.
De acordo com a reportagem mais recente da Reuters, a Anthropic chegou a negociar a aquisição da startup de chips de IA MatX por cerca de US$ 7 bilhões, mas a proposta foi posteriormente abandonada, evoluindo as discussões para uma possível parceria. Ao mesmo tempo, a Anthropic realizou conversas com diversas startups de chips de IA recentemente, sem definir ainda um caminho específico.
Essa série de movimentos indica que a Anthropic busca reduzir sua dependência de fornecedores de hardware externos, como a Nvidia, e estabelecer vantagens de longo prazo em custo computacional e segurança de fornecimento, ao dominar a capacidade de desenvolvimento de chips próprios. Para uma empresa de IA que busca uma avaliação de até US$ 2 trilhões e está preparando sua oferta pública de ações, a independência de hardware tornou-se parte essencial de sua narrativa de negócios.
Mudança nas negociações de aquisição, MatX busca financiamento independente
Segundo fontes citadas, a Anthropic manteve negociações detalhadas com a MatX sobre um valor de aquisição em torno de US$ 7 bilhões. Uma terceira fonte informou uma transição dessas negociações para discussões sobre uma possível parceria, mas a Reuters não obteve informações sobre os motivos para o recuo da aquisição.
A MatX foi fundada por ex-engenheiros do processador de tensor (TPU) do Google e atualmente procura levantar uma nova rodada de financiamento avaliando a empresa em aproximadamente US$ 4 bilhões.
O foco tecnológico central da MatX são os chips de treinamento — processadores usados para construir grandes modelos de IA. Essa abordagem difere do caminho de algumas startups e da OpenAI, que priorizam chips para inferência (inference chips). De acordo com fontes, a Anthropic também pode optar por desenvolver chips de inferência simultaneamente.
Amplos contatos com startups e reforço de talentos em andamento
Segundo a Reuters, nas últimas semanas a Anthropic já conversou com várias startups de chips de IA, com o objetivo de ajudar seus engenheiros e executivos a compreenderem plenamente as diferentes abordagens tecnológicas atuais na área de design de chips, embora a empresa ainda não tenha decidido sobre uma aquisição.
No campo da atração de talentos, a Anthropic contratou esta semana o experiente profissional em chips do Google, Amir Salek, e em junho deste ano contratou Clive Chan, ex-engenheiro de chips da OpenAI, que participou de projetos da empresa.
A Anthropic afirmou estar expandindo sua equipe interna de silício para projetar chips personalizados que permitam ao modelo Claude operar de maneira mais rápida e eficiente, ao mesmo tempo mantendo uma estratégia de múltiplos fornecedores para continuar parcerias com empresas como Nvidia e Google.
A lógica estratégica do desenvolvimento próprio de chips: reduzir custos, aumentar eficiência e mitigar riscos de fornecimento
A estratégia de chips customizados da Anthropic é impulsionada por vários fatores concretos.
O primeiro é a pressão de custos. Projetar chips demanda grandes investimentos — o custo de um único projeto pode chegar a centenas de milhões de dólares e normalmente leva mais de um ano até resultar em hardware utilizável — mas a aquisição de startups com capacidade de design pode, no longo prazo, reduzir significativamente os custos de computação.
O segundo é a garantia de fornecimento. A Nvidia relatou em teleconferência de resultados que o fornecimento de seus processadores seguirá restrito até 2027. Atualmente, a Anthropic já assinou diversos contratos massivos de aquisição de poder computacional, incluindo a compra de chips de IA do Google no valor de US$ 36 bilhões, um contrato de US$ 45 bilhões de aluguel de computação em nuvem com a Nscale, e um acordo para pagar US$ 1,25 bilhão por mês à SpaceX para utilizar suas instalações de data center Colossus 1 (equipadas com mais de 220 mil chips Nvidia). O desenvolvimento próprio de chips pode mitigar, em certo grau, os riscos e incertezas relacionados a fornecedores externos.
O terceiro é a competição por desempenho. Nesta semana, a OpenAI afirmou em uma conferência que seu primeiro chip customizado, "Jalapeno", é mais eficiente em inferência do que produtos equivalentes da Nvidia. Chips customizados podem ser otimizados para modelos e cargas de trabalho específicas, conferindo vantagens diferenciais em desempenho e economia.
Tendências do setor: empresas de modelos de IA investem em desenvolvimento próprio de hardware
A busca da Anthropic por autossuficiência em chips reflete uma orientação estratégica comum entre os principais laboratórios de IA. O Google já desenvolveu os chips da série TPU, enquanto a Amazon lançou os chips Trainium e Inferentia, ambos visando reduzir a dependência da Nvidia e otimizar seus próprios workloads de IA.
A Anthropic foi uma das primeiras empresas de IA a operar seus modelos em hardware de múltiplos fornecedores, estabelecendo as bases para sua estratégia de diversificação de hardware. Conforme a família de modelos Claude continua a crescer, a demanda por poder computacional da empresa aumenta drasticamente.
No contexto da expectativa de IPO, a estratégia de chips da Anthropic tem um significado ainda mais direto para o mercado de capitais.
Segundo reportagens anteriores da Reuters, a Anthropic tem como meta uma avaliação de IPO de US$ 2 trilhões, número intimamente ligado à sua projeção de receita máxima de US$ 200 bilhões para 2028. Ser capaz de garantir autonomia e controle no nível do hardware será um critério fundamental para investidores avaliarem o potencial lucrativo de longo prazo da companhia.
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