Anthropic 招股材料里的一个细节：Claude 三天就把内部模型搬到了 AMD MI355X 上

Anthropic IPO 路演里，有一个案例让不少人盯着英伟达的股价看了一眼。

按 Anthropic 的说法，他们用 Claude Mythos Preview 协助适配 AMD 的 AI 加速器，只用了 3 天，就让内部模型在 AMD MI355X 上完成了提示词处理，并且性能达到可用水平。这项工作里几乎全部 GPU 内核代码都是 Claude 移植或编写的，人工干预很少。

作为对比，Anthropic 说按以往经验，用传统工程方法接入一个新芯片平台，通常要几十名工程师干几个月，实际需要 6 到 12 个月。

为什么这件事敏感？英伟达最深的护城河从来不只是芯片，而是 CUDA：一整套开发工具、计算库和针对它的 GPU 优化好的软件。代码一旦为 CUDA 写好，想搬到别家芯片上，要重写大量底层内核，还要针对矩阵运算、内存访问、多卡通信重新调优。这笔迁移成本，是很多公司不敢换卡的真正原因。

如果 AI 能把这件事从半年压到几天，换芯片的门槛就塌了一大块。Anthropic 现在实际在用的芯片已经包括英伟达、AMD、谷歌 TPU 和亚马逊 Trainium。它和 AMD 之前还宣布要部署最高 2GW 的 MI450 系列算力，首批 1GW 计划 2027 年上半年开始。

冷静一点看，“达到可用性能”和“跑到最优性能”中间还有距离，3 天也只是 Anthropic 的单方面说法。但方向很清楚：写底层代码这件事本身被 AI 加速之后，硬件生态的锁定效应会越来越弱。