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谷歌拿下AI大单!深度绑定Anthropic,构筑算力护城河
2025-10-24 20:55:12
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人工智能(885728)领域再爆重磅交易。10月24日,AI独角兽Anthropic宣布与谷歌(GOOG)达成数百亿美元算力合作,其中包括提供高达一百万个TPU(张量处理器)AI芯片,并配套1吉瓦的电力(562350)容量,以大幅增加计算资源进行AI研发。

这笔交易标志着AI基础设施竞赛进入白热化阶段。业内人士估算,建设1吉瓦规模的数据中心成本约500亿美元,其中约350亿美元用于芯片采购。此次合作是Anthropic迄今最大规模的TPU人工智能(885728)算力采购协议。

转向算力多元化

作为OpenAI的重要竞争对手,Anthropic在大模型技术能力上展现出与其匹敌的水准。在技术架构上,Anthropic采用多云策略:Claude系列大模型同时运行在谷歌(GOOG)的TPU、亚马逊(AMZN)的定制AI芯片Trainium以及英伟达(NVDA)GPU上,各平台分别承担训练、推理与研究等专门工作负载。这一分散化策略有助于在价格、性能与能效等维度进行精细优化。

谷歌(GOOG)云首席执行官Thomas Kurian表示,Anthropic选择大幅增加TPU的使用,是基于其性价比与效率的综合考量。Anthropic首席财务官Krishna Rao称,双方长期合作基础稳固,此次扩张将为公司持续拓展前沿AI所需的计算能力提供保障。

除技术合作外,双方亦存在投资关系。2023年2月,谷歌(GOOG)向Anthropic投资3亿美元并建立战略合作伙伴关系;Anthropic使用谷歌(GOOG)云的AI基础设施训练模型,并通过谷歌(GOOG)云的Vertex(VERX) AI平台及谷歌(GOOG)云市场向企业客户提供模型服务。

尽管与谷歌(GOOG)合作深化,亚马逊(AMZN)仍是Anthropic最大的投资方,迄今投资额为80亿美元,超过谷歌(GOOG)已确认的30亿美元。Anthropic还表示,仍将与主要训练合作伙伴和云服务提供商亚马逊(AMZN)保持深入合作,并继续与亚马逊(AMZN)就Project Rainier分布式计算集群项目开展协作。

Anthropic创始团队来自OpenAI,如今已成为后者劲敌,成为科技巨头向大模型公司投资的另一项选择。在最新一轮融资中,Anthropic获得130亿美元融资,由ICONIQ、富达管理与研究公司和光速创投(885413)领投,估值达1830亿美元,较上轮接近翻倍,使其成为仅次于OpenAI的全球第二大AI初创公司。

Anthropic的算力需求激增,反映其业务高速增长。公司称其年化营收已接近70亿美元,Claude已服务逾30万家商业客户,两年内增长约300倍;其中大客户(单客户预期年收入超过10万美元)数量在过去一年增长近7倍。值得一提的是,明星产品代码助手Claude Code在推出两个月内实现了5亿美元的年化营收,被Anthropic称为“史上增长最快的产品”。

作为头部AI企业,Anthropic与OpenAI长期将英伟达(NVDA)GPU作为核心算力底座。但英伟达(NVDA)芯片价格高昂且供给紧张,对大模型公司的算力扩张形成制约,促使后者近期寻求多元化芯片方案。目前看,谷歌(GOOG)亚马逊(AMZN)、AMD与博通(AVGO)正成为受益方。

9月22日,OpenAI与英伟达(NVDA)签署意向协议,计划在其数据中心部署至少10GW的英伟达(NVDA)算力系统;英伟达(NVDA)并拟随部署进度向OpenAI累计投资最高1000亿美元。10月6日,OpenAI与AMD达成多年、多代产品供货协议,规划部署6GW算力,首批1GW预计于2026年下半年上线。10月13日,OpenAI又宣布与博通(AVGO)合作,自研加速器及整机系统,目标在未来四年内部署10GW。三项协议合计对应名义电力(562350)负载约26GW,约为纽约市峰值用电规模的两倍有多。

算力投资难以为继?

然而,在大模型公司近期密集达成高额交易与估值攀升的背后,关于AI投资泡沫的担忧在市场蔓延。一些投资者认为,巨额交易与“循环融资”“供应商融资”的出现,与互联网泡沫时期的行为具有相似性。

在疑虑情绪笼罩下,若OpenAI及Anthropic最终难以通过稳定现金流验证高强度资本开支的合理性,市场对其“烧钱”的耐心或将消失。

针对这一担忧,Omdia高级首席分析师詹墨磊表示,当前AI热潮与2000年互联网泡沫有本质区别:互联网改变的是生产场所,AI变革的是生产工具,指向更高层次的生产率提升。他认为,市场处于应用瓶颈期而非系统性过热,局部出现的“循环融资”更多是阶段性现象,不能简单等同于整体泡沫。

詹墨磊进一步指出,真实的AI增量将来自To B与严肃应用场景的AI化,企业级原生应用的深耕需要长期主义与更多有效投资。按Omdia统计,全球约10%的中小企业、40%的中大型企业已采用AI,但应用深度仍有限。短期或有“投资失效”,长期投入仍有必要。

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