2025 é o ano do ouro caro e do dólar barato; saiba o pódio dos investimentos
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Criadora do Claude vai investir US$ 500 mi para projetar seus próprios chips de IA
A gigante de tecnologia quer reduzir a falta de chips essenciais para avançar no desenvolvimento e suporte a novas IAs.
Publicado em 05/08/2026 às 17:40h
Publicado em 05/08/2026 às 17:40h
🤖 A Anthropic anunciou nesta quarta-feira (05), a formação de uma equipe interna para projetar chips personalizados voltados aos seus modelos de inteligência artificial Claude, confirmando uma reportagem anterior da Reuters.
A startup busca suprir a escassez de semicondutores necessários para alimentar e desenvolver sistemas de IA cada vez mais avançados.
A empresa informou que está contratando engenheiros com experiência em toda a pilha de hardware e software para ajudar a projetar chips personalizados e modelos de IA capazes de fazer o Claude funcionar de forma mais rápida e eficiente na escala exigida pelos clientes.
A Anthropic classificou o desenvolvimento de silício personalizado como o passo mais recente de sua estratégia de múltiplos chips, deixando claro que a empresa continuará dependendo de uma pilha de hardware diversificada que inclui tecnologia da Amazon Web Services, Google (GOGL34), Nvidia (NVDC34) e AMD (A1MD34).
A companhia não forneceu um cronograma para os planos nem informou se pretende fabricar os chips por conta própria.
A Reuters havia antecipado em abril que a Anthropic estava considerando o desenvolvimento de chips proprietários de IA, e o anúncio desta quarta confirma que a empresa avançou da análise para a execução.
Segundo fontes da indústria, desenvolver um chip de IA avançado pode custar aproximadamente meio bilhão de dólares, já que as empresas precisam contratar engenheiros qualificados e garantir que o processo de fabricação não apresente defeitos.
📊 A decisão da Anthropic segue uma tendência entre as grandes empresas de IA, que buscam maior controle sobre sua infraestrutura de hardware para reduzir a dependência de fornecedores externos e otimizar o desempenho de seus modelos.