Anthropic은 자사 모델 Mythos가 Claude를 AMD GPU로 단 3일 만에 이식했다고 주장했으며, 이는 과거 수개월이 걸리던 작업이라고 밝혔습니다. 회사는 이러한 변화가 Nvidia의 CUDA 우위를 약화시키고 있다고 주장합니다.

Anthropic은 다중 칩 전략을 통해 Nvidia에 대한 의존에서 벗어났다고 주장하고 있습니다. 회사는 자사의 AI 모델 Claude를 거의 사람의 개입 없이 단 3일 만에 AMD GPU로 이식했다고 밝혔습니다.

Nvidia의 가장 큰 경쟁 우위는 하드웨어와 소프트웨어의 결합, 특히 개발자를 Nvidia 칩에 묶어 두는 소프트웨어 생태계인 CUDA에 있습니다. AI 모델을 다른 칩 아키텍처로 옮기는 데는 노력이 너무 많이 들어서 많은 기업이 아예 시도조차 하지 않습니다. Anthropic은 이제 투자자 프레젠테이션에서 AI 자체를 활용해 이 문제를 해결했다고 주장합니다.

Anthropic의 공동 창립자이자 최고 컴퓨트 책임자(Chief Compute Officer)인 Tom Brown에 따르면, 회사는 현재 네 가지 주요 칩 계열 모두에서 Claude를 학습시키고 실행하고 있습니다. Anthropic은 업계 대부분이 노력할 가치가 없다고 여기던 초기 시점에 다중 칩 전략이라는 "관례에서 벗어난 베팅"을 했습니다. 칩마다 고유한 맞춤형 소프트웨어와 추론 스택이 필요하므로 비용이 많이 들고 시간도 오래 걸립니다. 그러나 Brown은 Anthropic이 수년간 이 작업에 투자해 왔으며, 그 결과 이제 "엄청나게 잘하게 되었다"고 말합니다.

**Anthropic, AI를 활용해 Claude를 AMD로 이식**

회사의 가장 구체적인 시험은 AMD GPU에서 이루어졌습니다. 지금까지 새로운 칩 플랫폼을 가동하려면 수십 명의 엔지니어가 몇 달 동안 매달려야 했습니다. 올해 Anthropic은 처음으로 AMD GPU를 사용했고, 자사의 최첨단 모델 Mythos에게 그 작업을 맡겼습니다. Anthropic에 따르면, 사람의 개입이 거의 없이도 Claude는 단 3일 만에 AMD에서 구동되었습니다. 이 모델은 커널의 거의 100퍼센트를 직접 이식하거나 작성했습니다.

Anthropic은 Mythos를 통해 기존 엔지니어링 방식이 새로운 가속기를 도입하는 데 필요로 하는 6개월에서 12개월 대신, 약 3일 만에 새 하드웨어를 실사용 가능한 성능 수준에 도달시킨다고 밝혔습니다. 이 수치는 AMD MI355X GPU에서 Anthropic 모델의 프롬프트 처리 성능을 가리킵니다.

이 수치가 정확하다면, 오랫동안 Nvidia의 가장 강력한 경쟁 우위로 여겨져 온 소프트웨어 부담이 AI 덕분에 크게 줄어들 것입니다. 기업들은 칩 공급업체를 더 쉽게 바꾸고, 가장 저렴하거나 쉽게 구할 수 있는 옵션을 선택할 수 있게 됩니다.

공급이 빠듯한 컴퓨팅 시장에서 다중 칩 접근 방식은 공급업체와 관계없이 가장 좋은 가격 대비 성능 비율에 집중할 수 있게 해 줍니다. 어떤 칩은 학습에 더 적합하고, 어떤 칩은 추론에 더 적합합니다. 또한 AI 칩 시장에서의 지배력 덕분에 Nvidia는 현재 하드웨어 기업으로서는 이례적으로 높은 70퍼센트 이상의 마진을 누리고 있습니다.

Anthropic은 연구, 모델 개발, 고객 수요, 내부 Claude 사용 등의 작업을 위해 AWS Trainium, Google TPU, Nvidia GPU, AMD GPU라는 네 가지 하드웨어 플랫폼에 걸친 호환 가능한 컴퓨팅 자원 풀을 배분하고 있습니다.

Anthropic은 공급업체, 칩 아키텍처, 위치가 서로 다른 컴퓨팅 자원을 하나의 상호 교환 가능한 풀로 취급합니다. 회사는 자사가 다른 어떤 최첨단 AI 연구소보다 컴퓨팅 1달러에서 더 많은 것을 얻어낸다고 말합니다.

**컴퓨트 승수로 격차 확대 목표**

Anthropic은 다중 칩 전략 외에도 "컴퓨트 승수(compute multiplier)"라고 부르는 것에 의존하고 있습니다. 이는 동일한 물리적 컴퓨팅 용량에서 더 많은 성능을 끌어내는 연구 성과를 말합니다. Anthropic에 따르면 이러한 승수들은 서로를 기반으로 쌓여서, 새로운 성과가 나올 때마다 앞선 성과의 효과가 증폭됩니다.

궁극적으로 Claude가 이러한 컴퓨트 승수를 스스로 발견할 수 있어야 한다는 것입니다. 이는 재귀적 자기 개선과 같은 것으로, AI 연구에서 매우 치열하게 논쟁되고 있지만 아직 입증되지는 않은 개념입니다.

Anthropic은 또한 "Anthropic Direct" 프로그램을 통해 자체 데이터센터 용량을 구축하고 있습니다. 회사는 컴퓨팅 성능을 클라우드 서비스로만 구매하는 대신, 칩을 임차하여 전용 데이터센터에서 직접 운영합니다. 목표는 총소유비용(TCO)을 줄이는 것입니다.

이 수치는 Anthropic의 투자자 프레젠테이션에서 나온 것이며 독립적으로 검증되지 않았습니다. 그럼에도 불구하고 이는 적어도 한 주요 AI 연구소가 Nvidia의 CUDA 지배력을 더 이상 극복할 수 없는 장벽으로 여기지 않는다는 것, 그리고 AI 모델 자체가 하드웨어 의존성을 깨뜨리는 도구가 될 수 있다는 것을 보여줍니다.

두 주요 GPU 제조사 모두 현재 Anthropic과 깊은 재무적 연관을 맺고 있습니다. 2025년 11월, Microsoft와의 450억 달러 규모 거래의 일환으로 Nvidia는 Anthropic에 최대 100억 달러를 투자하기로 약속했습니다. 2026년 11월 10일 SEC에 제출된 Anthropic의 S-1/A 등록신고서에 따르면, Nvidia는 또한 총 260억 달러 규모의 조건부 사모 배정에도 참여하고 있으며, 이 배정에서는 7개 기술 기업이 IPO 가격으로 주식을 청약하고 있습니다.

AMD는 2026년 7월 Anthropic에 최대 50억 달러의 전략적 투자를 발표했습니다. 그 대가로 Anthropic은 Helios 랙 규모 시스템에 최대 2기가와트 규모의 AMD Instinct MI455X GPU를 배치할 계획이며, 첫 번째 1기가와트 단계는 2027년 상반기에 시작될 예정입니다.