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Anthropic IPO 演示称 Mythos 三天完成 Claude 向 AMD MI355X 移植，AI 正侵蚀英伟达 CUDA 优势
据 2026 年 11 月 11 日报道，Anthropic 联合创始人兼首席计算官（Chief Compute Officer）Tom Brown 在公司 IPO 投资者演示中称：训练和服务 Claude 所用的 AWS Trainium、Google TPU、Nvidia GPU 与 AMD GPU 四类芯片，正作为一个可互换（fungible）的统一算力池运营；公司的前沿模型 Mythos 编写或移植了近 100% 的 kernel（GPU 底层计算代码），几乎无人工干预，约 3 天就让 Claude 在 AMD Instinct MI355X GPU 上运行，而按其说法，这类芯片接入传统上需要 6～12 个月。Brown 称，这组数字表明 AI 正在侵蚀英伟达 CUDA 的领先优势。
这份演示发布于 Anthropic 的 IPO 网站 。网站信息显示，公司 IPO 路演已于 11 月 10 日（美东时间）启动，发行价预计 11 月 18 日确定，股票预计 11 月 19 日在纳斯达克以代码「ANT」开始交易。The Decoder 同时明确指出：演示中的数字全部是 Anthropic 的自报口径，未经独立核实。
图表脚注写明的口径
演示中最具体的一项内容是一张曲线图：横轴是「接入新芯片所需时间」，标注「with Mythos」的曲线在约 3 天处触及约 100% 性能，「传统方法」的曲线则要爬升 6～12 个月。图表脚注写明了数字口径：约 3 天，指 Claude Mythos Preview 把一个 Anthropic 模型在 AMD MI355X GPU 上的 prompt processing（提示词处理）提升到可用性能水平所需的大致时间；6～12 个月的估计，则基于这家公司用传统工程方法接入新加速器的历史经验。
The Decoder 描述的背景是：过去把一个新芯片平台带到能用，通常要让几十名工程师忙上几个月。2026 年，Anthropic 第一次启用 AMD GPU，把这项工作交给了自己的前沿模型。
多芯片押注的由来与算力池的运转
Brown 把多芯片策略称作公司早期的一次「不合常规的押注」：行业里多数公司当时认为不值得做，因为每一类芯片都需要自己的定制软件和推理栈，既昂贵又耗时。但他表示，Anthropic 在这项工作上投入了多年，如今已经「极其擅长」。
演示中的另一张图解释了这套体系如何运转：来自不同供应商、不同架构、不同地点的算力被视作同一个池子，再分配给前沿研究、模型开发、客户需求和内部 Claude 使用四类任务。The Decoder 提到，不同芯片各有侧重，有的更适合训练，有的更适合推理；在算力供给紧张的市场里，这种运营方式让公司可以按性价比挑选芯片，不必绑定某一家供应商。Anthropic 还在推进名为「Anthropic Direct」的项目：不再只以云服务形式购买算力，而是租用芯片、在专门建造的数据中心自行运营，目标是降低总拥有成本。Anthropic 同时声称，公司从每一美元算力中获得的产出高于任何其他前沿 AI 实验室。
若数字属实，被压缩的是英伟达的软件优势
CUDA 之所以关键，在于它是硬件与软件的组合：这套软件生态把开发者锁定在英伟达芯片上，而把 AI 模型移植到其他芯片架构的工作量之大，让许多公司干脆不去尝试。这是 The Decoder 对英伟达竞争壁垒的解释，也是 Brown 这组演示数字所指向的对象。
The Decoder 的推演是条件式的：如果这些数字属实，长期被视为英伟达最强竞争优势的软件开销将因 AI 大幅缩小，企业换用芯片供应商会更容易，可以直接选择最便宜或货源最充足的选项。它同时给出一个市场背景：凭借在 AI 芯片市场的主导地位，英伟达目前享有超过 70% 的利润率，对硬件行业而言异常之高。
S-1/A：英伟达参与 260 亿美元条件式私募
演示之外，The Decoder 援引 Anthropic 于 2026 年 11 月 10 日向 SEC 提交的 S-1/A（招股说明书修订稿）：英伟达正参与一项总额 260 亿美元的条件式私募配售，由七家科技公司按 IPO 发行价认购股份。The Decoder 写道，至此两家主要 GPU 厂商都与 Anthropic 有了深度资本绑定——早在 2025 年 11 月，作为与微软总额 450 亿美元合作的一部分，英伟达已承诺向 Anthropic 投资至多 100 亿美元。
关于 IPO 本身，称，Anthropic 计划至多募资 1000 亿美元、估值约 2 万亿美元，若达成将成为史上规模最大的 IPO，英伟达当时正洽谈以锚定投资人身份入股。该报道还提到，Anthropic 在 2025 年承诺购买 300 亿美元搭载英伟达芯片的 Azure 算力，而其收入在 2026 年 7 月已达到年化超过 650 亿美元，2025 年底约为 90 亿美元。
AMD 承诺至多 50 亿美元入股，绑定 2GW Helios 部署
AMD 一侧的条款在 中写得更具体：AMD 承诺未来向 Anthropic 进行至多 50 亿美元的战略股权投资；Anthropic 将在 AMD Helios 机架级系统中部署至多 2GW 的 Instinct MI450 系列 GPU，系统由 MI455X GPU 搭配 EPYC「Venice」CPU、Pensando 网络与 ROCm 软件平台组成，首期 1GW 自 2027 年上半年开始部署，并建立在 Anthropic 已在使用 MI355X 的基础上。补充了交易中的软件部分：双方将开展多年工程协作，用 Claude 优化 AMD Instinct GPU 的工作负载、加速 ROCm 开发，AMD 还会在自己的工程与产品团队中广泛采用 Claude。
Brown 在这份新闻稿中说：「获取算力是让 Claude 保持在前沿、满足客户需求的关键。通过与 AMD 在全栈层面合作，我们既锁定了所需的算力容量，也在为训练和服务 Claude 对其进行优化。在多样化的硬件上运行，让我们能把合适的工作负载放到合适的硬件上。」
「算力乘数」的远期图景，与仍未回答的问题
Brown 还在演示中描述了 Anthropic 称作「算力乘数」（compute multipliers）的研究突破——从同样的物理算力中榨出更多性能。据 Anthropic 的说法，这些乘数会相互叠加，每一项新突破都会放大前一项的效果。演示给出的远期图景是：Claude 终将能自己发现这类乘数。The Decoder 指出，这相当于递归自我改进（recursive self-improvement），一个在 AI 研究界被激烈争论、但尚未被证明的概念。
而 The Decoder 对整份演示的结论是：这些材料至少表明，已经有一家大型 AI 实验室不再认为英伟达的 CUDA 优势不可逾越——AI 模型本身，可能成为打破硬件依赖的工具。
这份演示没有回答的，是 The Decoder 在 7 月报道中记录的批评者质疑：芯片与云厂商出资 AI 实验室，实验室再把这些钱花回给出资方。AI 实验室最终能否靠自身收入付清这些账单，目前没有答案。