教 AI 设计芯片！Anthropic 研究工程师年薪最高 85 万美元
https://technews.tw/2026/08/08/anthropic-ic-design/
AI 不只要写程式、生成内容，如今更进一步跨足芯片设计。Anthropic 正积极筹组内部
芯片团队、推进客制化 ASIC 计画，不过近期曝光的征才资讯却出现一个有趣的职缺，征
求负责“教 AI 设计芯片”的研究工程师，年薪最高可达 85 万美元，甚至明显高于实际
负责打造 ASIC 的芯片工程师。
据 Anthropic 公开职缺资讯，负责研究如何让 AI 模型参与芯片设计的研究工程师，年
薪范围约为 50 万至 85 万美元（约新台币 1,500 万至 2,550 万元）；相较之下，负责
公司首款 ASIC 开发的芯片工程师，年薪约落在 32 万至 48.5 万美元（约新台币 960
万至 1,455 万元），两者最高薪资差距达 36.5 万美元。
https://x.com/SVTrivo/status/2085419524325781931
值得注意的是，两项职务所需的专业能力其实高度重叠，包括完整 ASIC／FPGA 开发流程
、RTL 至 Tape-out、UVM 与形式验证（Formal Verification）、实体设计，以及 PPA（
功耗、效能与面积）、DFT（可测试性设计）与 EDA 工具等。
差别在于，研究工程师的工作重点并非单纯亲自完成芯片，而是进一步探索如何让 AI 模
型具备芯片设计能力。换言之，Anthropic 愿意付出更高薪资，寻找的不只是“会设计晶
片的人”，而是能把这套专业能力转移给 AI 的人才。
Anthropic 自研芯片布局先前已有迹可循。今年 5 月，Anthropic 谈及与三星持续发展
的合作关系时，曾提到“逻辑芯片”（logic chips），随即引发外界揣测双方可能合作
开发 ASIC。
约两个月后，Anthropic 向《Business Insider》证实，该公司正在筹组内部芯片设计团
队，并表明将持续采取“多芯片策略”（multi-chip approach），进一步坐实该公司投
入客制化芯片的计画。
事实上，利用 AI 加速甚至自动化芯片设计，已逐渐成为业界探索方向。近期 Moonshot
的 Kimi K3 模型便被指能在 48 小时内自主完成一款芯片设计，透过开源 EDA 工具及自
行建立的 GPU 编译器，完成面积约 4.0 mm2 、采用 Nangate 45nm 标准元件库的设计，
并在模拟环境达到每秒超过 8,700 tokens 的解码吞吐量。
Anthropic 此次征才开出的薪资差距，也凸显 AI 产业的人才竞争正在出现新的方向。当
大型 AI 业者陆续投入自研芯片，竞争焦点已不只是争抢传统芯片设计人才，更开始转向
如何利用 AI 自动化芯片开发流程。如果 AI 能逐步承担部分设计、验证及最佳化工作，
未来 AI 与半导体人才的角色分工，也可能随之改变。
教完了会导致工程师负担变轻还是要一个人当三个人用?连测试验证都要一个人配AI做完?