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Anthropic称Claude Mythos三天内让Claude模型跑上AMD GPU

来源标题:Mythos got Claude running on AMD chips in three days, a job that took months

Anthropic联合创始人Tom Brown在IPO路演视频中称,其最强模型Claude Mythos在几乎无人工干预的情况下,约三天就让Claude运行在AMD GPU上,而以往适配新芯片平台需数十名工程师耗时数月。Anthropic今年才开始使用AMD GPU,最终发行价预计11月18日公布,次日以ANT为代码在纳斯达克交易。

Hacker News 最新mroche2026/11/13 · 今天14 分钟阅读

以下正文由 AI 翻译自 Hacker News 最新(原文版权归原站所有),可能存在偏差,重要内容请以原文为准。

Anthropic 称,其最强大的 AI 模型在大约三天内完成了一项过去需要工程师花费数月的工作:让 Claude 运行在一种新型芯片上。在公司 IPO 路演视频中,联合创始人 Tom Brown 表示,Claude Mythos 让 Claude 在 AMD 的 GPU 上运行起来,“基本上没有人类干预”,这一说法直指 Nvidia 最大的优势。

Brown 是 Anthropic 的首席计算官,他在视频的“计算方案”章节中提出了这一说法。该视频发布在 Anthropic 的 IPO 网站上,用于股票营销。最终发行价预计于 11 月 18 日公布,次日将在纳斯达克以 ANT 为代码开始交易。他说 Anthropic 今年才开始使用 AMD GPU,而过去引入新芯片平台是缓慢的手工工作:

过去,引入一个新的芯片平台需要数十名工程师花费数月时间。这一次,我们让 Mythos 试了试。它只用了三天就让 Claude 在 AMD 上运行起来,基本上没有人类干预。

他还补充说,“Claude 移植或编写了几乎 100% 的 kernel”。Kernel 是在特定芯片上执行模型数学运算的小型、经过高度调优的程序,每个芯片系列都需要自己的一套。屏幕上的一张图表将三天与“传统方法约 6-12 个月”做了对比。

图表下方的小字脚注对该说法做了限定。脚注称,三天反映的是“Claude Mythos Preview 在 AMD MI355X GPU 上将一个 Anthropic 模型的 prompt 处理提升到有用性能水平的大致时间”。Prompt 处理是模型在开始写回答之前读取输入的阶段,因此脚注并未表示整个模型或训练在该时间内迁移到了 AMD。脚注还补充说,6 到 12 个月的数字“基于公司使用传统工程方法引入新加速器的历史经验”。

这两个数字都来自 Anthropic 自己,出自其售股营销材料,且没有发布任何可供他人核查的技术细节。AMD 未予置评。两家公司于 7 月宣布合作,Anthropic 将从 2027 年上半年起部署最多 2 吉瓦的 AMD 下一代 MI450 芯片,AMD 将投资最多 50 亿美元;合作已包括使用 Claude 加速 ROCm——AMD 对抗 Nvidia CUDA 软件的竞品。AMD 还将在 IPO 同时购买 25 亿美元的股票。

Nvidia 最强的防御是软件。大多数 AI 软件都是为其编程平台 CUDA 编写的,迁移到竞争对手的硬件意味着重写和重新调优底层的 kernel,这一成本让许多实验室留在 Nvidia 上。如果 AI 模型能在几天内完成大部分移植工作,切换芯片的成本就会低得多。其他公司也在攻击同样的锁定效应:Google 和 Meta 正在构建 TorchTPU,让为 Nvidia 编写的 PyTorch 代码能在 Google 的芯片上运行;DeepSeek 则向华为的 Ascend 芯片提供了自己的开源软件。

这一说法出现在 Nvidia 艰难的一周,其董事会正在调查 Jensen Huang。Brown 从未点名 Nvidia 或 CUDA,而 Nvidia 仍是 Anthropic 的供应商之一:它在与 AMD 相同的配售中购买了 100 亿美元的 Anthropic 股票。

Brown 说,Anthropic 现在“横跨全部四大芯片系列”训练和提供 Claude 服务,视频图表显示为 Amazon 的 Trainium、Google 的 TPU 以及 Nvidia 和 AMD 的 GPU。他称这是一个早期的“非常规押注”,当时许多人认为为每种芯片维护单独的软件栈不值得费力。他说,回报是 Anthropic 可以将每种芯片匹配到它最擅长的工作,并“将我们在不同供应商、架构和位置的所有芯片视为一个可互换的计算资源池”。

他还说,其研究人员不断发现“计算乘数”,即用相同硬件获得更聪明模型的方法。Brown 预计 Claude 也将接管这项工作,这一想法让一些顶尖研究人员感到担忧:

我们相信,随着我们接近递归自我改进,这一进程还能进一步加速。Claude 将能够完全自行发现计算乘数,使计算乘数的数量增长得越来越快。

如果 AI 能完成模型在芯片之间迁移的大部分工作,Nvidia 的软件领先优势就会变得容易跨越得多,实验室对其供应商的议价能力也会增强。但这是一个三天数字,只涉及一个模型的一个部分,且来自一家正在售股的公司,在有人宣称 CUDA 护城河被突破之前,还需要独立证据。

来源:Anthropic IPO 网站:路演视频,“计算方案”章节(2026 年 11 月 11 日);AMD 与 Anthropic 合作公告(2026 年 7 月 22 日)。

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