Clive Chan, einer der ersten Chip-Ingenieure von OpenAI, wechselt zu Anthropic. Zugleich prüft Anthropic laut Reuters eigene KI-Chips. Der Schritt zielt auf die teuerste Stellschraube im KI-Geschäft.
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Clive Chan war der zweite Hardware-Mitarbeiter im Custom-Chip-Programm von OpenAI und kam zuvor vom Tesla-Dojo-Team. Diese Woche hat er bei Anthropic angefangen, als Member of Technical Staff. Sein Wechsel fällt in eine Phase, in der beide Firmen auf einen Börsengang zusteuern.
Das Wichtigste in Kürze
- Clive Chan verlässt OpenAI nach rund zweieinhalb Jahren und arbeitet seit dieser Woche bei Anthropic.
- Laut Reuters wägt Anthropic ab, eigene KI-Chips zu entwerfen, im April 2026 standen die Pläne noch am Anfang.
- Bei OpenAI war Chan die zweite Hardware-Einstellung im gemeinsam mit Broadcom betriebenen Chip-Programm.
- Anthropic verstärkte sein Team zuletzt auch mit dem früheren Tesla- und OpenAI-Mann Andrej Karpathy.
Worum geht es bei dem Wechsel?
Seltene Hardware-Expertise. Chan beschreibt seine neue Rolle mit der Formel „perplexity per picojoule“, also Modellleistung pro Energieeinheit. Genau diese Effizienz lässt sich über bessere Software oder über eigene Chips heben.
Frühe Phase. Reuters zufolge prüft Anthropic den Weg zu eigenen Beschleunigern, den OpenAI und Meta bereits eingeschlagen haben. Ein dediziertes Team gab es im April noch nicht.
Warum baut die Branche eigene Chips?
Kosten und Abhängigkeit. Eigene Beschleuniger versprechen mehr Leistung pro Watt und weniger Abhängigkeit von einzelnen Zulieferern. Der Markt für solche Spezial-Chips wächst deutlich schneller als der für Standard-GPUs.
Wettlauf vor dem Börsengang. OpenAI entwickelt seinen ersten Chip mit Broadcom, geplant für die zweite Jahreshälfte. Der Abgang der Schlüsselfigur an den direkten Rivalen gilt als Rückschlag für dieses Vorhaben.
Modellqualität allein entscheidet den KI-Wettlauf nicht mehr. Niedrigere Hardware-Kosten schaffen Spielraum bei Preisen und Marge, und genau dort setzt Anthropic gerade an.
— Michael Dobler, Herausgeber Dr. Web
Was heißt das für DACH-Anwender?
Preise im Blick behalten. Effizientere Hardware kann mittelfristig die Kosten pro Anfrage senken, was sich auf API-Preise auswirken könnte. Behalten Sie die Konditionen Ihrer längerfristigen Zusagen im Auge.
Mehrere Anbieter offenhalten. Setzen Sie nicht alles auf ein Modell, sondern halten Sie Alternativen bereit. Welche Modelle sich wofür eignen, ordnet unser LLMs-Ratgeber ein.
Die Hintergründe zum Chip-Wechsel und zu den Reuters-Berichten fasst the-decoder zusammen. Verfolgen Sie, ob Anthropic ein eigenes Hardware-Team aufbaut, bevor Sie langfristige Architektur-Entscheidungen treffen.
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