jurnalistik.co.id – Anthropic mulai membentuk tim internal yang fokus merancang chip kecerdasan buatan khusus. Chip tersebut disiapkan agar dapat dioptimalkan untuk menjalankan model Claude.
Langkah ini dipandang sebagai bagian dari upaya perusahaan agar komputasi AI yang dijalankan bersama model buatannya bisa berjalan lebih cepat sekaligus lebih efisien. Dengan membangun kapabilitas di sisi perangkat, Anthropic berusaha menyelaraskan rancangan chip dengan kebutuhan eksekusi Claude secara lebih presisi.
Menurut laporan TechCrunch yang terbit pada Senin (10/8/2026), perusahaan sedang merekrut insinyur dengan pengalaman di desain serta pengembangan chip. Fokus rekrutmennya bukan sekadar kemampuan teknik umum, melainkan pengalaman yang relevan untuk merancang perangkat AI sejak tahap awal.
Anthropic menyampaikan bahwa tim yang dibentuk akan melakukan co-design antara chip dan model AI. Co-design tersebut ditujukan untuk meningkatkan kecepatan serta efisiensi saat Claude dijalankan, sehingga kinerja sistem tidak hanya bergantung pada perangkat yang tersedia, melainkan juga pada bagaimana perangkat tersebut “dipasangkan” dengan model.
Reuters juga melaporkan bahwa Anthropic secara resmi mengumumkan pembentukan tim desain chip internal ini. Perusahaan mencari tenaga ahli yang memiliki kemampuan di sisi perangkat keras maupun perangkat lunak, karena pengoptimalan chip yang terintegrasi menuntut pemahaman lintas disiplin.
Dalam pendekatan ini, pengembangan tidak berhenti pada pembuatan chip semata. Tim berupaya memastikan perangkat yang dirancang selaras dengan cara model Claude diproses, termasuk pertimbangan performa komputasi yang dibutuhkan untuk menjalankan tugas-tugas AI secara lebih optimal.
Berita Terkait
Meskipun membangun kapabilitas internal, langkah Anthropic tidak berarti perusahaan akan sepenuhnya meninggalkan chip dari vendor lain. Anthropic menyatakan tetap akan menjalankan strategi multi-chip, dengan mengandalkan berbagai perangkat dari Amazon Web Services (AWS), Google, Nvidia, serta AMD.
Strategi multi-chip tersebut memungkinkan Anthropic memakai jenis chip yang berbeda sesuai kebutuhan komputasi. Dengan begitu, perusahaan bisa menyesuaikan pemakaian perangkat berdasarkan kebutuhan beban kerja, karakteristik komputasi, atau tuntutan efisiensi yang muncul dalam penggunaan model AI.
Anthropic sebelumnya juga bekerja sama dengan AWS dan Google untuk memperoleh kapasitas komputasi berbasis chip AI mereka. Kerja sama seperti ini menunjukkan bahwa perusahaan telah menempatkan ekosistem vendor eksternal sebagai bagian dari rencana infrastruktur, bahkan saat mulai mengembangkan kemampuan internalnya.
Dengan menggabungkan rekrutmen untuk desain chip khusus dan kelanjutan strategi multi-chip, Anthropic tampak ingin memperluas pilihan arsitektur komputasi tanpa memutus ketergantungan pada ekosistem yang sudah ada. Pendekatan tersebut memberi ruang bagi perusahaan untuk mengejar performa yang lebih baik bagi Claude, sambil tetap mempertahankan fleksibilitas di sisi kapasitas dan perangkat.
Jika rencana co-design berjalan sesuai yang disampaikan perusahaan, chip yang dirancang secara internal dapat menjadi bagian dari cara Anthropic mengoptimalkan Claude. Pada saat yang sama, penggunaan perangkat dari AWS, Google, Nvidia, dan AMD tetap menjadi fondasi penting agar operasional komputasi bisa berjalan dengan variasi konfigurasi sesuai kebutuhan.
Pembentukan tim tersebut juga menunjukkan bahwa Anthropic ingin memindahkan sebagian pengambilan keputusan arsitektur ke tahap yang lebih awal. Dengan merekrut insinyur yang berpengalaman di desain dan pengembangan chip, perusahaan berupaya memastikan bahwa pilihan perangkat keras tidak diperlakukan sebagai langkah belakangan, melainkan sejak awal sudah mempertimbangkan kebutuhan eksekusi Claude.
Di sisi lain, strategi multi-chip yang tetap mengandalkan AWS, Google, Nvidia, dan AMD memberi ruang agar kinerja komputasi bisa disesuaikan dengan kondisi yang berubah. Ketika Anthropic mengembangkan kapabilitas internal, perusahaan tetap memanfaatkan kapasitas dari ekosistem vendor yang sudah berjalan, sehingga transisi menuju chip buatan sendiri tidak mengorbankan kelangsungan operasional. Dengan cara ini, upaya internal dan dukungan perangkat dari pihak lain dapat berjalan paralel untuk menjaga fleksibilitas konfigurasi komputasi.
