租下 22 萬顆英偉達(dá) GPU 的同一天，Anthropic 向谷歌 TPU 承諾了 2000 億美元

幾天前，硅谷傳出消息：谷歌宣布，未來五年要提供給 Anthropic 的算力，規(guī)模高達(dá) 5GW。緊接著，5 月 6 日，這筆交易的價(jià)格被揭開——Anthropic 承諾未來五年向谷歌云支付約 2000 億美元，用于采購 5GW 的 TPU 算力和云服務(wù)。

同一天，Anthropic 還宣布租下 SpaceX 的 Colossus 1 超級(jí)計(jì)算機(jī)，接入超過 22 萬顆英偉達(dá) GPU 用于推理。

5GW 在數(shù)據(jù)中心行業(yè)是什么概念？它大概相當(dāng)于 5 座大型核電站滿負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)的耗電量。這意味著谷歌幾乎是為了 Anthropic 新建好幾座超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，里面塞滿幾十萬塊谷歌自己設(shè)計(jì)的 TPU 芯片。而 Anthropic 為此付出的承諾采購額高達(dá) 2000 億美元，占到了谷歌云積壓訂單的 40% 以上。

更有意思的是這筆交易的結(jié)構(gòu)：谷歌先向 Anthropic 投入 100 億美元現(xiàn)金（按 3500 億估值），若達(dá)成里程碑再追加至 400 億；同時(shí) Anthropic 承諾 2000 億美元的云服務(wù)和 TPU 采購支出。投資是投資，采購是采購，但兩者捆綁在一起，構(gòu)成了極強(qiáng)的鎖定效應(yīng)——芯片被指定為谷歌自研的 TPU。

面對(duì)這樣一份帶有排他意味的超級(jí)大單，Anthropic 也順勢(shì)調(diào)整了自己的算力版圖：在訓(xùn)練側(cè)大幅向谷歌 TPU 和亞馬遜 Trainium 傾斜，同時(shí)仍保留英偉達(dá) GPU 在推理等場(chǎng)景中的角色。5 月 6 日租下 SpaceX 的 22 萬顆 GPU，就是 Anthropic 在 GPU 推理側(cè)的最新動(dòng)作。

對(duì)于行業(yè)來說，或許，它標(biāo)志著 AI 產(chǎn)業(yè)從“參數(shù)軍備競(jìng)賽”正式轉(zhuǎn)向“算力效率競(jìng)賽”的拐點(diǎn)，也標(biāo)志著技術(shù)路線正在加速分化。這次切換，正在無聲而有力地改變 AI 芯片的權(quán)力格局，重新定義了大模型和底層硬件之間的關(guān)系。

01 被英偉達(dá)“卡脖子”的痛

要理解 Anthropic 這次的算力布局為什么重要，得先看懂過去兩年 AI 算力市場(chǎng)有多殘酷。

自從 ChatGPT 橫空出世，大模型就變成了一個(gè)“燒錢無底洞”。行業(yè)里心照不宣的潛規(guī)則是：不管你融了多少錢，最后都得變成一張張采購英偉達(dá) H100 或 B200 的訂單。英偉達(dá)靠著 CUDA 生態(tài)的絕對(duì)壟斷，不光拿走了行業(yè)里絕大部分利潤(rùn)，還捏著模型廠商的命脈——黃仁勛給你發(fā)多少貨，你就能訓(xùn)練多大的模型。

在這種格局下，大模型廠商的大部分利潤(rùn)最終流向了英偉達(dá)。

但局中人也不是沒有反抗的心思，尤其是那些手里有錢的云巨頭：

? 谷歌心里很憋屈：TPU 研發(fā)了十多年，一直在內(nèi)部訓(xùn)練 Gemini，性能其實(shí)不差，但缺少外部頂級(jí)大模型的“背書”，總被市場(chǎng)當(dāng)成非主流。

? 亞馬遜也很焦慮：作為全球最大的云廠商，AWS 每年要給英偉達(dá)交天價(jià)保護(hù)費(fèi)。它砸了大錢研發(fā)自研芯片 Trainium，急需一個(gè)標(biāo)桿客戶來證明“不用英偉達(dá)也能跑頂級(jí)模型”。

? Anthropic 有點(diǎn)特殊：由 Dario Amodei 等前 OpenAI 核心成員獨(dú)立創(chuàng)立，主打安全可控。它同時(shí)拿著谷歌、亞馬遜和微軟的錢——谷歌 400 億美元投資、亞馬遜累計(jì) 330 億美元投資，加上 2025 年 11 月簽下的 300 億美元微軟 Azure 算力合同，處在一個(gè)微妙的三角平衡中。面對(duì)高昂的算力成本，它比誰都渴望撕開一個(gè)口子，找找算力的“平替”。

英偉達(dá)太貴、太慢、太強(qiáng)勢(shì)；谷歌有芯片但缺生態(tài)，亞馬遜有錢想要獨(dú)立，Anthropic 想活下去還要盈利。四方的訴求，在這一刻正好咬合在了一起。一場(chǎng)針對(duì)英偉達(dá)定價(jià)權(quán)的多邊博弈已經(jīng)展開。

02 “用腳投票”：Anthropic 的算力豪賭

Anthropic 的選擇，撕開了高昂算力成本的一角。它的本質(zhì)，是用硬件的確定性，來換取模型迭代的絕對(duì)速度和成本護(hù)城河。

谷歌分階段向 Anthropic 兌現(xiàn)算力承諾，規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)到 5GW 級(jí)別的 TPU 集群（從 2027 年起逐步上線）。與此同時(shí)，谷歌對(duì) Anthropic 的總投資額至多達(dá) 400 億美元，Anthropic 對(duì)谷歌云的采購承諾則高達(dá) 2000 億美元。如此體量的算力集群，足以讓 Claude 的訓(xùn)練效率大幅躍升，或者讓 Anthropic 同時(shí)并行推進(jìn)多個(gè)行業(yè)大模型的定制。

這些承諾背后，是 TPU 在特定任務(wù)上對(duì) GPU 的真實(shí)優(yōu)勢(shì)：

? 性價(jià)比領(lǐng)先：根據(jù) Google 官方數(shù)據(jù)，在大型 Transformer 模型訓(xùn)練場(chǎng)景下，TPU v6e 的性價(jià)比（性能/美元）約為同代英偉達(dá) GPU 的 3 到 4 倍。

? 能效提升：Google 數(shù)據(jù)中心 PUE 約為 1.1，遠(yuǎn)低于行業(yè)平均 1.58，綜合運(yùn)營(yíng)成本優(yōu)勢(shì)明顯。SemiAnalysis 的研究報(bào)告也指出，Anthropic 的推理基礎(chǔ)設(shè)施毛利率已從 38% 提升至 70% 以上，定制芯片路線的降本效應(yīng)可見一斑。

從技術(shù)底層來看，Anthropic 早就開始謀求“去單一硬件依賴”。2026 年 3 月，Anthropic 宣布已部署百萬顆 Google TPU，下一財(cái)年 TPU 算力將達(dá) 1GW；在訓(xùn)練側(cè)，TPU 和亞馬遜 Trainium 已成為核心算力來源；而在推理側(cè)，英偉達(dá) GPU 仍然扮演重要角色——5 月 6 日租下 SpaceX Colossus 1 的超 22 萬顆 GPU 就是最新例證。再加上用 JAX 框架對(duì) TPU 集群做底層調(diào)優(yōu)，Anthropic 已經(jīng)形成了一個(gè) TPU 訓(xùn)練主力 + Trainium 備份訓(xùn)練 + GPU 推理補(bǔ)位的多元算力架構(gòu)。

可以理解為，這是訓(xùn)練到推理的全棧算力重構(gòu)。Anthropic 已經(jīng)用行動(dòng)證明：大模型廠商不再只是硬件廠商的“提款機(jī)”，而是可以成為算力架構(gòu)的“設(shè)計(jì)師”。

03 四大陣營(yíng)貼身肉搏，與一個(gè)"務(wù)實(shí)"的混合算力方案

Anthropic 的轉(zhuǎn)向，像一條鯰魚，直接引爆了全球 AI 芯片四大陣營(yíng)的正面對(duì)決。現(xiàn)在的算力江湖，已經(jīng)不是英偉達(dá)一家獨(dú)大了。

1. 谷歌–Anthropic：垂直閉環(huán)的領(lǐng)跑者

“TPU–JAX–Claude”這條全棧協(xié)同的路線，正在結(jié)出果實(shí)。根據(jù)摩根士丹利預(yù)測(cè)，2027 年 TPU 對(duì)外銷售有望拿下全球 AI 加速芯片市場(chǎng) 20% 的份額。更可觀的是成本競(jìng)爭(zhēng)力：Claude 系列在同等性能段內(nèi)的 API 定價(jià)，相比部分頭部競(jìng)品更具優(yōu)勢(shì)，谷歌通過硬件降本直接幫 Anthropic 打出了性價(jià)比牌。

2. OpenAI：算力堆得猛，兼容性拖后腿

相比之下，OpenAI 正在構(gòu)建龐大的算力矩陣，已鎖定 30.5GW 的長(zhǎng)期算力合約。2025 年 10 月，OpenAI 與 AMD 簽署多年期協(xié)議，部署總計(jì) 6GW 的 AMD Instinct GPU 算力（首期 1GW MI450，2026 年下半年部署），與英偉達(dá) GPU 并行組成大規(guī)模算力集群。

但這種“大雜燴”架構(gòu)付出了不小的代價(jià)：多芯片、多廠商導(dǎo)致算力利用率偏低，規(guī)模化的紅利被沉重的兼容性成本吃掉了。

3. 英偉達(dá)：死守基本盤，高端腹地正在被侵蝕

老大哥英偉達(dá)依然握著 AI 加速器市場(chǎng) 80% 以上的份額，CUDA 生態(tài)還是它堅(jiān)不可摧的護(hù)城河。但 TPU 在大模型核心訓(xùn)練場(chǎng)景里持續(xù)滲透，已經(jīng)讓黃仁勛感到了壓力。2025 年 7 月，英偉達(dá)宣布 CUDA 全面支持 RISC-V 架構(gòu)——這在以前幾乎不可想象，生態(tài)壁壘正被“定制化需求”從內(nèi)部撬開。

4. 中國陣營(yíng)：開源適配，換道超車

囿于外部環(huán)境，國產(chǎn) AI 芯片整體市占率逆勢(shì)提升。根據(jù) IDC 數(shù)據(jù)，2025 年中國 AI 加速卡市場(chǎng)總出貨量約 400 萬張，本土廠商合計(jì)出貨約 165 萬張，市場(chǎng)份額首次突破四成，達(dá)到約 41%（中國境內(nèi)市場(chǎng)）。例如 DeepSeek-V4（2026 年 4 月發(fā)布）已于官方技術(shù)報(bào)告中寫入華為昇騰 NPU 支持，華為昇騰、摩爾線程等多家國產(chǎn)廠商均完成 Day 0 適配。中國廠商不拼單點(diǎn)極限算力，而是走“芯片 + 模型 + 場(chǎng)景”的快速落地路線。

格局已經(jīng)變了：AI 競(jìng)爭(zhēng)不再是比誰買的卡多，而是“算力效率 × 場(chǎng)景適配”的綜合暗戰(zhàn)。

而 Anthropic 精心設(shè)計(jì)的這套混合算力方案，恰恰指明了下一代 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的主流方向——分工明確、冗余可控、拒絕被單一廠商綁架。這套方案非常精明：

? 5GW 的 TPU 作為訓(xùn)練絕對(duì)主力，扛起核心大模型的高強(qiáng)度訓(xùn)練； ? GPU 作為"萬金油"，補(bǔ)位推理和多模態(tài)數(shù)據(jù)處理等任務(wù)（SpaceX Colossus 1 的 22 萬顆 GPU 就是最新落子）； ? 亞馬遜 Trainium 作為戰(zhàn)略備份訓(xùn)練算力池，壓低整體邊際成本。

這套組合拳帶來了幾個(gè)立竿見影的商業(yè)好處：供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)大幅降低（不怕被單一供應(yīng)商卡脖子）；Anthropic 于 2025 年 6 月公開的多智能體系統(tǒng)數(shù)據(jù)顯示，以 Claude Sonnet 為主導(dǎo)智能體、多個(gè) Claude Haiku 為子智能體的架構(gòu)，相比單智能體 Claude Opus，任務(wù)性能提升約 90%；更重要的是，硬件級(jí)加密結(jié)合 Anthropic 引以為傲的倫理框架，讓金融、醫(yī)療等高敏感行業(yè)的客戶敢于真正下單。

04 戴上“金手銬”的 Anthropic

當(dāng)然，商業(yè)世界里沒有免費(fèi)的午餐。Anthropic 這次向 TPU 深度傾斜，在換來極致訓(xùn)練效率和短期成本優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，也給自己悄悄地戴上了一副“金手銬”——表面金光閃閃，實(shí)則勒得越來越緊。

首先，最直接的風(fēng)險(xiǎn)是底層架構(gòu)的話語權(quán)正在旁落。深度綁定谷歌 TPU，意味著 Anthropic 未來的模型優(yōu)化、算子開發(fā)、甚至推理框架的選型，都會(huì)被 TPU 的硬件迭代節(jié)奏牽著走。谷歌的 TPU 團(tuán)隊(duì)每推出一代新芯片，Anthropic 就得跟著重新適配甚至重寫部分底層代碼。短期看，這是“聯(lián)合優(yōu)化”；長(zhǎng)期看，這就變成了“單向依賴”。一旦谷歌調(diào)整 TPU 的產(chǎn)品路線圖——比如某個(gè)指令集不再支持，或者某個(gè)硬件特性被放棄——Anthropic 的適配成本和遷移風(fēng)險(xiǎn)將顯著上升。

其次，多云協(xié)同很容易變成“多云約束”。Anthropic 目前同時(shí)踩著谷歌云、AWS 和微軟 Azure 三條船，聽上去很靈活：TPU 主力訓(xùn)練，Trainium 備份訓(xùn)練，GPU 推理。但在實(shí)際操作中，這種跨云架構(gòu)的維護(hù)成本遠(yuǎn)超想象。

數(shù)據(jù)要在三個(gè)云之間同步、任務(wù)調(diào)度要兼顧三套芯片的差異、災(zāi)難恢復(fù)方案要寫三份——更別提三家云廠商各懷心思，未來會(huì)不會(huì)在價(jià)格、帶寬、優(yōu)先級(jí)上互相掣肘？據(jù)知情人士轉(zhuǎn)述，Anthropic 內(nèi)部對(duì)多云架構(gòu)的運(yùn)維復(fù)雜度早有感受。一旦某天谷歌和亞馬遜的關(guān)系微妙變化，Anthropic 就會(huì)淪為夾在中間的那個(gè)。

更隱蔽但更致命的，是技術(shù)獨(dú)立性的慢性流失。Claude 的每一次模型迭代，理論上應(yīng)該是為了更好的智能和安全性。但未來，如果某個(gè)架構(gòu)改動(dòng)在 TPU 上跑得飛快、在 GPU 或 Trainium 上卻表現(xiàn)平平，產(chǎn)品經(jīng)理會(huì)怎么選？大概率會(huì)“為了上線”而優(yōu)先適配 TPU。

久而久之，Claude 的優(yōu)化方向?qū)⒃絹碓绞?TPU 硬件特性的牽引，而不是一個(gè)跨平臺(tái)、可移植的通用大模型。這就好比一個(gè)作家，本來可以用任何紙筆寫作，后來被贊助商要求只能用某一種特制鋼筆——寫出來的東西也許更流暢，但那支鋼筆的任何缺陷，都會(huì)直接寫進(jìn)他的作品里。

拉長(zhǎng)視野看，Anthropic 的處境其實(shí)很微妙。對(duì)比一下：

OpenAI 走的是多供應(yīng)商、多芯片的“大雜燴”路線。雖然效率低下、兼容成本高，但好處是——沒有哪家芯片廠商能真正卡住它的脖子。微軟、英偉達(dá)、AMD 之間互相牽制，OpenAI 反而拿到了議價(jià)空間。

國產(chǎn)廠商如 DeepSeek 走的是開源適配路線。昇騰、寒武紀(jì)、海光……誰家芯片能在主流模型上跑出好效果，就用誰。生態(tài)是碎片化的，但也是自由的。

而谷歌–Anthropic 的閉環(huán)，在訓(xùn)練效率上無疑是最鋒利的刀，但握住刀柄的那個(gè)人，是谷歌。Anthropic 的核心訓(xùn)練算力、迭代速度、甚至一部分技術(shù)路線，都被鎖在了谷歌的生態(tài)圍墻之內(nèi)。不過也要承認(rèn)，Anthropic 同時(shí)握有 AWS Trainium、微軟 Azure 和 SpaceX GPU 等多條后路，這副金手銬目前還沒有完全焊死。

更讓人擔(dān)心的是，這副金手銬還有一個(gè)時(shí)間軸上的陷阱。五年期的 2000 億美元采購承諾，聽起來是天堂，但合同到期后呢？到那時(shí)，Anthropic 的整個(gè)技術(shù)棧、代碼庫、運(yùn)維體系、人才習(xí)慣，都會(huì)深度綁定 TPU。想要再換回 GPU 或遷移到其他芯片，成本高到幾乎不可能。屆時(shí)谷歌續(xù)簽合同的條件，Anthropic 還能說“不”嗎？一位不具名的風(fēng)投合伙人說得比較直白：“Anthropic 不是在租谷歌的算力，而是在用未來數(shù)年的自主權(quán)，換今天的一張船票。”

當(dāng)然，不是說 Anthropic 做錯(cuò)了。在 AI 這個(gè)燒錢如燒紙的行業(yè)，首先要活下來，其次是跑得快。只是在商業(yè)世界里，沒有完美架構(gòu)，只有階段性最優(yōu)解。Anthropic 目前拿到的是訓(xùn)練速度和成本的最優(yōu)解，代價(jià)是——它把一部分未來的選擇權(quán)，提前交了出去。

05 芯片沒有靈魂，但定義芯片的模型有

回看計(jì)算機(jī)這半個(gè)多世紀(jì)的歷史，Anthropic 的轉(zhuǎn)向，其實(shí)是科技界一個(gè)經(jīng)典的“宿命輪回”。

三十年前，GPU 作為專攻圖形渲染的特定芯片，靠異構(gòu)計(jì)算打破了通用 CPU 的壟斷；三十年后，當(dāng) GPU 自己也變成了橫在 AI 產(chǎn)業(yè)面前的“通用霸權(quán)”時(shí)，TPU、Trainium 這些更專門化的 ASIC 芯片，正用同樣的邏輯發(fā)起反攻。

這意味著，AI 底層基礎(chǔ)設(shè)施的邏輯，正在從“暴力堆砌”轉(zhuǎn)向“精耕細(xì)作”。大模型不再是可以在任意一張顯卡上隨便跑通的“上層軟件”，它正在變成必須與特定硅片深度耦合的“重工業(yè)實(shí)體”。

所以，Anthropic 投向定制芯片，絕不意味著 GPU 會(huì)消亡，而是標(biāo)志著“通用算力大一統(tǒng)”時(shí)代的終結(jié)。未來的版圖注定走向分裂：英偉達(dá) GPU 依然會(huì)長(zhǎng)久統(tǒng)治通用計(jì)算和推理，但在超大規(guī)模模型訓(xùn)練的最核心地帶，定制芯片將接管陣地。

英偉達(dá)的護(hù)城河依然深不見底，但水面之下，暗流已經(jīng)不可逆轉(zhuǎn)。當(dāng)“買卡就能做模型”的草莽時(shí)代結(jié)束，未來的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)，將從“對(duì)算力資源的粗暴囤積”，徹底升級(jí)為“對(duì)異構(gòu)算力的精細(xì)調(diào)度權(quán)”和“對(duì)底層硅片架構(gòu)的定義權(quán)”。

在這場(chǎng)沒有硝煙的底座重構(gòu)中，誰掌握了定義硬件的權(quán)力，誰就拿到了下一輪競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵籌碼。

（本文首發(fā)鈦媒體APP，作者 | 硅谷Tech news，編輯 | 趙虹宇）