Anthropic 上市文件披露多平台算力布局,英伟达定价权或承压
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据《商业内幕》报道,Anthropic 在上市申请文件中披露,公司将亚马逊 Trainium、谷歌 TPU、英伟达 GPU 和 AMD GPU 整合到统一资源池,并通过软件分配计算任务。分析师认为,这种跨平台调度能力可能帮助大型 AI 企业降低对英伟达的依赖,但短期内对英伟达的威胁仍有限。
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IT之家 10 月 28 日消息,据《商业内幕》今天(28 日)凌晨报道,Anthropic 同时采用多种芯片处理 AI 计算任务,以分散风险。这种策略长期来看可能动摇英伟达的市场主导地位。

当地时间 26 日,Anthropic 公布的上市申请文件(S-1 表格)显示,公司将多家战略合作伙伴提供的算力整合成统一的资源池,再通过软件把计算任务分配到最能发挥效益的芯片上。

IT之家从报道中获悉,Anthropic 使用的芯片分为四大类:亚马逊 Trainium、谷歌 TPU、英伟达 GPU 和 AMD GPU。为实现这种跨平台调度,公司花费了多年时间和大量资金。

分析师认为,这种能力可能帮助大型 AI 企业逐步减少对英伟达的依赖,在价格谈判中获得更多主动权。

Moor Insights & Strategy 创始人兼 CEO 帕特里克·穆尔黑德认为,Anthropic 并非刚开始使用多种芯片,而是开始把这种能力作为吸引投资者的一大优势。“真正可能受到冲击的是英伟达的定价权。能够在四个平台之间灵活调配计算任务的客户,和无法做到这一点的客户,谈判时完全不是一回事。”

IDC 分析师阿希什·纳德卡尼指出,采用多种芯片还有一个好处,就是减少英伟达芯片供货波动带来的影响。

不过,这种策略对英伟达的威胁也有限。不同芯片平台之间的任务迁移仍然困难,模型训练尤其如此,难度高于模型推理。只有规模最大的 AI 企业才有资源实现跨平台调度。

Anthropic 也仍在英伟达算力上投入数十亿美元。

D.A.戴维森科技研究主管吉尔·卢里亚认为,OpenAI 等大型企业很可能也采用类似方案,但对于规模较小的企业而言,为此投入大量资金和精力未必划算。

Circular Technology 全球研究与市场情报主管布拉德·加斯特沃思指出,Anthropic 的策略短期内不会对英伟达造成重大威胁。客户有了更多芯片选择,并不意味着英伟达在性能、网络互联和软件方面的优势就会消失。

如果 AI 算力逐渐商品化,英伟达还将面临更广泛的风险。

城堡投资 CEO 肯·格里芬上周接受彭博社采访时警告,如果算力供应超过需求,租赁价格可能下跌:“GPU 和航空公司一样,运行的边际成本很低。一旦产能过剩,价格就会暴跌。”

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