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TradingKey - 随着 Claude 开发商 Anthropic 正式向美国证券交易委员会提交首次公开募股（IPO）的 S-1 文件，其长期隐藏在云服务合同背后的算力供应链首次被系统性地披露。Anthropic 不仅是一家主要的 AI 模型公司，也已成长为全球最重要的 AI 芯片买家之一。

根据公开协议及相关披露的估算，Anthropic 已锁定约 11 GW 的算力。其中，基于英伟达 GPU 的合同容量约为 4.7 GW，占比约 42%；谷歌 TPU 约占 4.5 GW，规模几乎与英伟达持平；亚马逊 Trainium 约占 1.2 GW；AMD GPU 约占 0.8 GW。然而，上述数据均为第三方估算，并不代表 Anthropic 实际交付、投产或当前运行的算力。

由于部分合同采用 “最大容量”、分期交付或产能尚未运营等不同指标，各项数据之和略高于 11 GW。因此，这更应被视为一种大致的供应结构，而非同时在线的实际产能。

Anthropic 在招股说明书中确认，Claude 可以在四种类型的芯片上原生运行——AWS Trainium、谷歌 TPU、英伟达 GPU 和 AMD GPU——并通过其专有调度系统根据成本、性能和供应条件分配不同的工作负载。

英伟达保持首位，但不再拥有绝对垄断地位

英伟达 (NVDA) 仍然是 Anthropic 最大的芯片供应商。在约 4.7 GW 的英伟达算力中，相当一部分来自与 SpaceX 的 AI 合作伙伴关系，其余部分分布在微软 Azure、Nscale 和 Lambda 等云计算平台上。

英伟达的优势主要源于其成熟的 CUDA 软件生态系统、GPU 集群的可扩展性以及开发者基础。对于需要同时进行大模型训练和高强度推理的 Anthropic 来说，英伟达的平台仍然是大规模部署的最简单选择。

然而，42% 的份额也表明，Anthropic 并未将其算力需求完全押注于单一供应商。与一些严重依赖英伟达 GPU 的 AI 云计算公司不同，Anthropic 正通过多芯片架构缓解与供应限制、价格上涨和交付延迟相关的风险。

这一策略对英伟达具有双重影响。一方面，Anthropic 仍将是一个重要客户，随着 AI 模型训练和推理需求的扩大，预计将继续推动 GPU 采购。另一方面，谷歌 TPU、AWS Trainium 和 AMD GPU 份额的增长意味着英伟达在主要 AI 实验室中面临日益增加的替代压力。

谷歌 TPU 规模逼近英伟达，定制芯片成为最大赢家

Anthropic 算力多元化策略最明显的受益者可能是谷歌母公司 Alphabet (GOOGL)。Anthropic 锁定的谷歌 TPU 算力约为 4.5 GW，仅比英伟达 GPU 少约 0.2 GW。

这意味着 TPU 不再仅仅是谷歌用于训练其 Gemini 模型的内部专有硬件，而是逐渐成为一个可供主要外部客户使用的商业化算力平台。Anthropic 的采用也为 TPU 处理前沿模型训练和推理工作负载的能力提供了关键验证。

由于谷歌 TPU 是与博通联合设计的，这一需求不仅利好谷歌云，还可能为博通带来定制 AI 芯片和网络产品的额外收入。Anthropic 此前已与谷歌和博通达成长期合作伙伴关系，相关产能预计将从 2027 年开始逐步上线。

亚马逊 (AMZN) 也通过 AWS Trainium 进入了 Anthropic 的核心供应体系。尽管其目前估算的规模约为 1.2 GW，低于英伟达和谷歌，但亚马逊既是 Anthropic 的主要投资者，也是关键的云服务合作伙伴。如果 Trainium 能在 Claude 工作负载中展现出成本优势，将有助于 AWS 减少对外部 GPU 的依赖，并提高 AI 云服务的利润率。

Anthropic 议价能力增强，AMD 实现突破

AMD (AMD) 目前在 Anthropic 算力组合中的占比较低，确定规模约为 0.8 GW，但其战略意义不容忽视。AMD 与 Anthropic 此前宣布合作部署高达 2 GW 的 Instinct MI450 系列 GPU，初始产能预计将于 2027 年上半年开始上线。

如果 AMD 能够成功扩大部署规模，将证明其 ROCm 软件生态系统和 Helios 机架级系统具备支持前沿模型的能力。这不仅有助于 AMD 赢得更多 AI 实验室和云提供商客户，还可能打破英伟达在通用 GPU 市场的高度集中局面。

对 Anthropic 而言，引入 AMD 可能在提升其采购议价能力方面发挥更重要的作用。当同一模型可以在四种芯片架构上调度时，公司可以根据价格、供应和功耗选择最经济的硬件，降低被单一芯片供应商锁定的风险。

Anthropic 将这种能力描述为 “可互换的统一算力池”。该架构的价值不仅在于确保获得充足的芯片，还在于提高每美元算力支出所产生的模型能力和收入。

算力多元化仍未能缓解 Anthropic 的财务压力

虽然多芯片布局缓解了供应链风险，但并未解决算力过度投资的问题。Anthropic 的 S-1 文件显示，该公司签署了大量长期云计算、设备租赁和数据中心合同，其中相当一部分构成固定或最低付款义务，即使实际使用量未达预期，仍可能需要支付费用。

相关文件显示，Anthropic 未来在算力和基础设施支付方面的最低承诺高达数千亿美元，另有协议将根据实际交付容量进行结算。该公司还警告称，继续扩展其算力基础设施将在可预见的未来消耗大量的经营和投资现金流。

因此，Anthropic 的 11 GW 算力储备既是竞争优势，也是 IPO 投资者需要权衡的关键财务风险。如果 Claude 的收入、客户使用量和推理需求持续增长，这种预先锁定的算力将形成高进入壁垒。然而，如果 AI 需求放缓或芯片效率快速提升，这些长期合同可能会变成沉重的固定成本负担。

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