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Anthropic 发布的招聘信息显示，负责“Chip Design RL（芯片设计强化学习）”方向的研究工程师岗位，主要工作是构建强化学习环境，让 Claude 等 AI 模型学习芯片设计流程，包括 RTL 代码生成、验证以及物理设计优化等内容。

Wccftech 指出，两类岗位所需技能存在较高重合度，包括完整 ASIC / FPGA 设计流程、RTL 到流片、UVM 与形式化验证、物理设计、PPA（性能、功耗、面积）优化、DFT（可测试性设计）以及 EDA 工具使用经验等，同时都要求具备实际芯片开发经验。

目前，Anthropic 尚未公布首款自研 ASIC 芯片的具体规格、制造合作方或发布时间。公司此前表示，其芯片战略将采用多芯片路线，以满足人工智能模型训练和推理需求。

AI 企业利用人工智能辅助芯片设计并非首次出现。此前，月之暗面推出的 Kimi K3 模型曾被报道能够在较大程度自动化完成芯片设计流程。该模型利用开源 EDA 工具并自行构建 GPU 编译器，在 48 小时内完成一款模拟芯片设计方案，面积约 4mm²，采用 Nangate 45nm 工艺库，并在仿真环境中实现超过 8700 tokens/s 的解码吞吐量。




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（转载IT之家）