消息人士称，Anthropic与OpenAI正寻求更小规模的数据中心交易，以争夺AI算力部署能力
据知情人士透露，随着获取部署人工智能工作负载所需基础设施的竞争升温，Anthropic和OpenAI正寻求规模较小的AI数据中心交易。
过去一年，这两家人工智能实验室都已签署多笔大型AI数据中心协议，涉及的设施容量达到数百兆瓦甚至吉瓦级。但消息人士称，两家公司如今也在寻找规模小得多的算力容量交易，部署规模约为20至30兆瓦。
四名熟悉相关洽谈的人士称，Anthropic已就这一规模的合作在英国及北欧地区展开接洽。由于讨论涉及非公开商业事务，这些人士要求匿名。另有两名消息人士称，OpenAI此前也一直在北欧探索类似规模的算力部署机会。
其中一名消息人士表示，其还了解到Anthropic和OpenAI曾就美国市场约20至30兆瓦规模的算力部署进行洽谈。
过去一年，两家公司宣布了一系列AI基础设施交易，以满足模型训练以及向终端用户提供服务所需的算力。通过锁定规模较小的算力资源，企业可以在AI热潮背景下更快部署工作负载。
OpenAI一名发言人表示：“我们正在构建多元化的算力组合，以满足全球不断增长的人工智能需求。”
该发言人补充称：“不同的工作负载需要不同的基础设施，因此我们会与多种合作伙伴展开沟通，并根据自身需求、性能、可靠性、时间安排和成本评估各种机会。对于具体商业洽谈，我们不予置评。
“可用算力上线速度”
这两家AI实验室通常从数据中心运营商和新型云服务商处租用算力容量，并且过去一直倾向于签署大规模、长期合作协议。
今年8月，两名知情人士称，Anthropic与Nscale签署了一份规模约450亿美元的云计算协议。根据协议，Anthropic将在西弗吉尼亚州一处数据中心项目中租用约460兆瓦算力容量。
OpenAI则表示，其“星际之门”（Stargate）AI基础设施项目在今年4月已经超过最初承诺的10吉瓦规模，此后又承诺在佐治亚州开发额外3吉瓦容量，并在俄亥俄州开发8吉瓦容量。
美国以及其他地区的大型数据中心项目正越来越多地遭到当地社区反对。与此同时，欧洲大部分地区的数据中心行业也面临压力，因为当地可用土地和电力资源都较为紧张。
Structure Research研究主管Jabez Tan表示，规模较小的算力交易往往具有吸引力，原因之一在于“可用算力上线速度”。
他说：“与其等待某一个地点出现一整块大规模容量，不如直接在已有电力供应的数据中心中获取几兆瓦算力，这往往更现实。对于那些能够跨不同地点运行的工作负载而言，多个较小规模的部署加在一起，也可以形成相当可观的算力容量。”
向推理转移
训练人工智能模型需要大量计算能力，以处理规模庞大的数据；但人工智能系统日常部署和运行，也就是所谓的“推理”，则可以在规模较小的芯片集群上完成。
Tan表示：“训练一个大型模型通常需要大量芯片彼此紧密协同。相比之下，许多推理工作负载可以通过多个较小集群分别处理不同请求，这也意味着可部署这些工作负载的地点会更多。”
随着越来越多的AI算力从模型训练转向生产环境中的实际服务，这一变化的重要性正在上升。因此，预计用于推理的算力容量占比也将继续增加。
房地产服务公司仲量联行（JLL）的一份报告预计，到2027年，用于推理工作负载的数据中心总容量占比将超过训练工作负载。
报告称，2025年，推理工作负载约占全球数据中心工作负载的9%，而训练占14%。到2030年，推理预计将占数据中心容量的37%，而训练占比则仅为13%。
今年2月，英伟达宣布将与多家数据中心行业相关方合作，研究专门用于分布式推理的小型数据中心。
据报道，美国公司Crusoe正在投资规模较小的数据中心。该公司此前在得克萨斯州建设了一座由OpenAI使用的大型数据中心园区。
报道称，这些较小的数据中心建设速度更快、成本也更低，而美国各地的大型数据中心项目目前正面临建设延误。
Crusoe是多家受益于AI基础设施建设热潮的新型云服务商之一。该公司周四宣布完成39亿美元融资，投后估值达到309亿美元。
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责任编辑：李安桐
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