Anthropic与OpenAI转向小规模数据中心以加速推理部署

消息人士称，随着AI基础设施竞争加剧，Anthropic和OpenAI在签署大型数据中心协议的同时，正积极寻求规模较小的算力交易，以加速工作负载部署。

过去一年，这两家AI实验室已锁定数十兆瓦至吉瓦级的大型设施。但目前，它们也将目光投向20-30兆瓦的中小规模容量。据悉，Anthropic已在英国和北欧地区接触相关协议，OpenAI则一直在探索北欧及美国的小规模部署机会。

OpenAI发言人表示，公司正构建多样化的算力组合，根据不同工作负载对性能、成本及时机的需求评估机会，但不评论具体商业讨论。Anthropic对此未予置评。

尽管两家公司通常青睐大规模长期租赁——如Anthropic与Nscale签署的约450亿美元、460兆瓦云协议，以及OpenAI Stargate项目超10吉瓦的庞大规划——但小型交易因灵活性而更具吸引力。

Structure Research研究主管Jabez Tan指出，“速度决定可用容量”。在已有电力供应的现有站点获取几兆瓦容量，比等待大型项目落地更实际。通过在不同站点累积小型部署，企业能快速形成巨大算力规模。

此外，欧美大型数据中心项目正面临社区反对及土地电力短缺压力，进一步推动了小规模方案的可行性。

这一策略转变也与AI算力需求结构变化密切相关。模型训练需要海量芯片紧密协作，而日常“推理”服务则可分散在较小集群上运行。

JLL报告显示，随着AI从训练阶段迈向生产环境，推理工作负载占比将显著上升。2025年，推理占全球数据中心工作负载的9%，训练占14%；预计到2027年，推理容量占比将超过训练；到2030年，推理占比将达37%，而训练降至13%。

市场已开始响应这一趋势。今年2月，英伟达 reportedly 合作研究专为分布式推理设计的小型数据中心。同时，为OpenAI建设得州数据中心的Crusoe也正投资小型设施，以利用其建设速度和成本优势。Crusoe周四宣布完成39亿美元融资，投后估值达309亿美元，但未就小型数据中心投资计划置评。