По данным южнокорейского издания Newsworks, о которых 14 июля написал SamMobile, Samsung Foundry заключила контракт на производство кастомных ИИ-ускорителей для Anthropic. Чип будет изготавливаться по передовому 2-нанометровому техпроцессу с использованием продвинутой упаковки Samsung — тех же мощностей, что компания предлагает и другим крупным заказчикам. Точное место производства пока не раскрывается: это может быть как южнокорейская площадка Samsung, так и завод в Тейлоре, штат Техас.
Контракт логично продолжает уже существующие отношения двух компаний: Samsung Electronics ранее выступила одним из инвесторов в раунде Series H Anthropic объёмом $65 млрд. Теперь партнёрство переходит от портфельных инвестиций к прямому производственному контракту — сделка следует за аналогичными недавними заказами Tesla и Groq, которые также привели новых клиентов на загрузку мощностей Samsung Foundry на фоне производственного бэклога у TSMC.
Переход на кастомный кремний — часть более широкой стратегии, к которой уже прибегли Google (TPU), Amazon (Trainium), Meta (MTIA/Iris) и OpenAI (совместный проект с Broadcom, чип Jalapeño). Собственный ускоритель, спроектированный под конкретную архитектуру моделей Claude, позволяет Anthropic снизить зависимость от GPU Nvidia, сократить стоимость инференса и точнее контролировать поставки на фоне растущего глобального спроса на вычисления.
Инфраструктурная гонка идёт на фоне того, что Anthropic, по имеющимся оценкам, вышла на годовую выручку около $47 млрд и стала прибыльной в 2026 году благодаря Claude Code и глубокому проникновению в корпоративный сегмент. Компания также готовит конфиденциальный черновик S-1 для IPO, ориентировочное окно размещения — октябрь 2026 года; предсказуемость выручки, подкреплённая долгосрочными контрактами на вычисления, — важный аргумент для инвесторов перед публичным размещением.
Для Samsung Foundry контракт с Anthropic — заметная победа в конкуренции с TSMC за заказы на передовых техпроцессах. Тайваньская TSMC остаётся доминирующим производителем чипов для Nvidia, Apple и большинства AI-лабораторий, и её мощности на новейших узлах уже забронированы на годы вперёд. Загрузка южнокорейских линий крупными ИИ-заказчиками, такими как Tesla, Groq и теперь Anthropic, помогает Samsung Foundry улучшить рентабельность подразделения, которое годами отставало от конкурента по доле рынка передовых техпроцессов.
Для российских компаний прямого эффекта от сделки нет — доступ к продукции Samsung Foundry и без того ограничен экспортным контролем. Но косвенно история важна: она показывает, что даже быстрорастущие ИИ-лаборатории вроде Anthropic не могут полагаться исключительно на Nvidia и вынуждены выстраивать многоканальные цепочки поставок кремния. Для российского рынка, где дефицит доступа к передовым чипам остаётся ключевым инфраструктурным ограничением (напомним, «Байкал Электроникс» лишь готовит собственные ИИ-чипы с прицелом на 2030 год), это ещё один сигнал того, насколько капиталоёмкой стала гонка вычислительных мощностей на переднем крае индустрии.
Показательно и то, что сделка совпадает по времени с подготовкой Anthropic к IPO: чем более диверсифицированной и предсказуемой выглядит цепочка поставок компании, тем убедительнее выглядит её история перед потенциальными публичными инвесторами. Инвестбанки, оценивающие компанию перед размещением, традиционно смотрят не только на выручку, но и на устойчивость доступа к вычислительным мощностям — а долгосрочный производственный контракт с Samsung снижает риск того, что рост Anthropic упрётся в дефицит чипов, как это уже происходило у ряда конкурентов.
Для мирового рынка в целом история подтверждает и более широкий тренд: индустрия ИИ входит в фазу, когда крупнейшие модельные лаборатории превращаются в полноценных заказчиков вертикальной интеграции — от собственного кремния до аренды дата-центров на десятки миллиардов долларов, как в случае со сделкой Anthropic и TeraWulf на $19 млрд. Границы между разработчиком моделей и производителем инфраструктуры стремительно размываются, и в ближайшие годы конкуренция будет разворачиваться не только вокруг качества самих моделей, но и вокруг того, кто быстрее и дешевле сможет их обучать и обслуживать.