A Anthropic está em discussões iniciais para desenvolver chips de IA proprietários. Até o momento, três fontes com conhecimento das conversas confirmaram a exploração, mas a empresa ainda não montou equipe dedicada nem definiu arquitetura. O movimento, embora preliminar, só se tornou viável por um motivo concreto: a receita anualizada da Anthropic ultrapassou US$30 bilhões no início de abril, mais que triplicando os aproximadamente US$9 bilhões registrados no final de 2025.
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Para dar escala a esse número, a base de clientes empresariais dobrou em menos de dois meses, passando de 500 para mais de 1.000 empresas que gastam mais de US$1 milhão por ano com o Claude. O volume de uso cresceu a ponto de a infraestrutura atual não ser suficiente para o que vem pela frente.
Hoje, o Claude opera sobre uma arquitetura multi-chip que combina TPUs do Google (via Broadcom), chips customizados da Amazon (Trainium, via AWS) e GPUs da Nvidia. A empresa distribui workloads entre diferentes hardwares conforme a tarefa. Funciona, mas cada dependência é também um risco: quando a alocação de Nvidia aperta ou o roadmap de TPUs do Google muda, a capacidade de atender clientes é diretamente afetada.
Dias antes da notícia sobre chips próprios, a Anthropic assinou um acordo de longo prazo com Google e Broadcom que garante acesso a cerca de 3,5 gigawatts de capacidade em TPUs a partir de 2027, o triplo do que consumia no início de 2026. A empresa também anunciou compromisso de investir US$50 bilhões em infraestrutura de computação nos EUA. São movimentos que não combinam com uma empresa satisfeita com o arranjo atual.
Quem mais está nesse caminho
A Anthropic não é a primeira nem a única a se movimentar nessa direção. O Google projeta TPUs desde 2016, já na sétima geração, enquanto a Amazon desenvolveu os chips Trainium e Inferentia para seus data centers. A Meta já opera com chips MTIA próprios, desenvolvidos em parceria com a Broadcom (embora com dificuldades reportadas no processo) e a OpenAI fechou um projeto de US$10 bilhões, também com a Broadcom, para seus primeiros processadores customizados, com produção esperada para o final de 2026. Outra gigante do setor, a Microsoft, criou o Maia 100, acelerador de IA voltado ao Azure.
Existe um padrão, onde os maiores consumidores de chips de IA estão buscando reduzir a dependência da Nvidia, que domina o mercado de GPUs para inteligência artificial. Não se trata de substituí-la completamente, mas de controlar custos, otimizar performance para workloads específicos e garantir previsibilidade na cadeia de suprimentos.
A conta começa a fechar (mas os riscos também)
Desenvolver um chip de IA de ponta custa entre US$500 milhões e US$1 bilhão e leva anos de engenharia e validação. Com receita anualizada de US$30 bilhões, a conta financeira da Anthropic começa a fechar. Mas o desafio não é só dinheiro, porque chips customizados podem ficar obsoletos rapidamente diante do ritmo de inovação no setor. O ciclo longo de design pode criar gargalos para uma empresa que precisa de escala imediata. E comprar chips de terceiros e desenvolver os próprios não são estratégias excludentes, a Anthropic provavelmente fará ambos por um bom tempo.
Ainda assim, a exploração sinaliza que, numa certa escala de operação, depender exclusivamente de fornecedores externos deixa de ser conveniente. Quando cada consulta, cada chamada de API e cada deploy enterprise roda em hardware que você aluga de parceiros que também são concorrentes, controlar o silício passa a ser uma questão de sobrevivência operacional.
