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Chi insegna a un modello di intelligenza artificiale a progettare chip guadagna quasi il doppio di chi quei chip li costruisce davvero. Sembra un paradosso, e invece è la situazione reale in casa Anthropic, che in questo momento sta offrendo cifre molto diverse a due figure con competenze quasi identiche. La differenza salta all’occhio e racconta parecchio di dove sta andando il settore.
Nel dettaglio, il laboratorio guidato tra gli altri da chi ha fondato l’azienda paga tra 500.000 e EUR 736.888 l’anno (grosso modo tra 460.000 e 780.000 euro) ai research engineer che stanno insegnando ai suoi modelli come disegnare il silicio. Agli ingegneri del silicio veri e propri, quelli che stanno materialmente costruendo il primo ASIC dell’azienda, tocca invece una forbice che va da 320.000 a EUR 420.459, cioè circa da 295.000 a 445.000 euro. Meno della metà, in alcuni casi.
Anthropic: un divario di stipendi che dice molto
La cosa curiosa è che i due ruoli richiedono un bagaglio tecnico praticamente sovrapponibile. Si parla di padronanza del flusso completo ASIC e FPGA, dal RTL fino al tape out, di UVM e verifica formale, di physical design, PPA, DFT e degli strumenti EDA. Insomma, competenze pesanti in entrambi i casi. Eppure il posto che porta a casa lo stipendio più alto non è quello di chi progetta il chip, ma quello di chi allena l’intelligenza artificiale a farlo al posto suo.
Il ruolo meglio pagato è quello di Research Engineer per il Chip Design RL, che in sostanza consiste nel costruire gli ambienti di reinforcement learning grazie ai quali Claude può imparare a progettare silicio. Parliamo di generazione RTL, verifica, ottimizzazione del physical design e via dicendo. Il messaggio implicito è chiaro: vale di più chi insegna alla macchina che chi fa il lavoro manuale.
Il piano chip di Anthropic e i precedenti
Che Anthropic volesse costruirsi un chip su misura si intuiva già da un po’. Nel mese di maggio erano circolate parecchie voci dopo alcuni riferimenti dell’azienda ai “logic chip” legati alla partnership in evoluzione con Samsung, e da lì si era acceso il chiacchiericcio su un possibile accordo in ambito ASIC tra le due realtà. Circa due mesi dopo, la conferma è arrivata quasi del tutto: l’azienda ha ammesso di stare mettendo su un team interno dedicato alla progettazione del silicio, aggiungendo di seguire e voler continuare a seguire un approccio “multi chip”.
Anthropic non è la prima a cercare di sfruttare l’intelligenza artificiale per i processi di progettazione dei chip. Il modello Kimi K3 di Moonshot, diventato virale di recente, è riuscito a disegnare un chip funzionante in modo completamente autonomo nel giro di 48 ore. Il risultato è stato un design con un’area di 4,0 mm² basato su libreria Nangate 45nm, ottenuto usando strumenti EDA open source e costruendo da zero un compilatore GPU. Il chip virtuale, in simulazione, è addirittura arrivato a superare gli 8.700 token al secondo in decoding throughput.
Sullo sfondo restano anche le manovre di Meta per accaparrarsi i talenti, con tattiche che non sono cambiate. Chi ha fondato Anthropic ha però fatto sapere che i membri del suo team non hanno preso in considerazione le offerte arrivate.
