Anthropic 和 OpenAI 正寻求规模较小、容量为 20—30 兆瓦的 AI 数据中心交易。

Anthropic 和 OpenAI 正在英国、北欧地区及美国寻求 20-30 兆瓦规模的较小型 AI 数据中心交易，消息人士告诉 CNBC。据四名熟悉 Anthropic 洽谈情况的人士以及两名知悉 OpenAI 活动的消息人士透露，这两家 AI 实验室一直在探索这些容量协议，以便在 AI 热潮期间更快部署工作负载；这些消息人士在讨论私人商业交易时要求匿名。过去一年，两家公司都曾为数百兆瓦及吉瓦级容量的设施签署大规模基础设施协议，但目前也开始寻求以小得多的规模部署计算容量，以满足不断增长的需求。

Anthropic 和 OpenAI 探索 20-30 兆瓦容量协议

四名熟悉相关洽谈情况的人士告诉 CNBC，Anthropic 已在英国和北欧地区接触过 20-30 兆瓦范围内的协议。其中两名消息人士称，OpenAI 一直在北欧地区探索这类较小容量部署的机会。一名消息人士称，他们还熟悉涉及 Anthropic 和 OpenAI、关于在美国部署该规模容量的谈判。

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计算容量，并一直寻求大规模、长期协议。两名熟悉此事的人士告诉 CNBC，Anthropic 在 8 月与 Nscale 签署了一项约 450 亿美元的云服务协议，根据协议，该 AI 实验室将租用西弗吉尼亚州一处数据中心项目约 460 兆瓦的计算容量。OpenAI 在 4 月将其对 Stargate AI 基础设施项目原定 10 GW 的承诺扩大，并此后承诺在佐治亚州进一步开发 3 GW、在俄亥俄州开发 8 GW。

“我们正在构建多元化的计算组合，以满足全球不断增长的 AI 需求，”OpenAI 发言人告诉 CNBC。“不同的工作负载需要不同的基础设施，因此我们会与各种合作伙伴进行沟通，并根据我们的需求、性能、可靠性、时间安排和成本评估机会。我们不对具体的商业洽谈发表评论。”CNBC 联系 Anthropic 置评，但该公司未予回应。

数据中心运营商称更快获得可用容量是优势

Structure Research 研究主管 Jabez Tan 告诉 CNBC，较小规模的容量交易通常具有吸引力，因为它们能“更快获得可用容量”。他说：“在一个已有电力供应的站点获得数兆瓦容量，可能比等待某个地点规模大得多的容量区块更实际。”“对于能够跨不同站点运行的工作负载而言，多个较小规模的部署可以累积成可观的容量。”

美国及其他地区的大型数据中心项目日益遭到当地社区的反对。在欧洲大部分地区，该行业也面临压力，因为可用土地和电力供应都十分紧张。

预计推理工作负载将在 2027 年超过训练工作负载

训练 AI 模型需要大量计算能力来处理海量数据，但日常部署这些系统——这一过程称为推理——可以使用规模更小的芯片集群完成。Tan 说：“训练大型模型通常需要许多芯片紧密协同工作。”“而许多推理工作负载可以在多个较小集群之间分别处理不同请求，从而拓展部署地点。”

房地产公司 JLL 的一份报告显示，数据中心总容量中用于推理工作负载的比例预计将在 2027 年超过训练工作负载。报告称，2025 年，推理占数据中心全球工作负载的 9%，而训练占 14%。到 2030 年，预计推理将使用该容量的 37%，而训练仅占 13%。

英伟达和 Crusoe 宣布较小规模数据中心计划

2 月，英伟达宣布将与多家数据中心利益相关方合作，研究专为分布式推理设计的较小规模数据中心。

《华尔街日报》周四报道称，曾在德克萨斯州建造一座供 OpenAI 使用的大型数据中心园区的美国公司 Crusoe，目前正投资建设规模更小的数据中心。该报称，这些设施的建设速度将更快、成本也低于大型项目，而后者在美国各地正面临延误。Crusoe 未回应置评请求。Crusoe 周四宣布，该公司已完成一轮 39 亿美元融资，投后估值为 309 亿美元。

常见问题

Anthropic 和 OpenAI 在较小规模数据中心交易中寻求多大容量？
消息人士告诉 CNBC，Anthropic 和 OpenAI 正在寻求部署规模为 20-30 兆瓦的计算容量交易。四名熟悉 Anthropic 洽谈情况的人士称，该公司已在英国和北欧地区接触过这一范围内的协议；两名消息人士则称，OpenAI 一直在北欧地区探索这类较小容量部署的机会。

为什么 AI 实验室寻求较小规模的数据中心协议？
据报道，确保较小规模计算容量分配的交易可以让公司在 AI 热潮期间更快部署工作负载。Structure Research 研究主管 Jabez Tan 告诉 CNBC，较小规模的容量交易通常具有吸引力，因为它们能“更快获得可用容量”；他指出，在一个已有电力供应的站点获得数兆瓦容量，可能比等待某个地点规模大得多的容量区块更实际。

预计推理工作负载何时将超过训练工作负载？
房地产公司 JLL 的一份报告显示，数据中心总容量中用于推理工作负载的比例预计将在 2027 年超过训练工作负载。报告称，2025 年，推理占数据中心全球工作负载的 9%，而训练占 14%；到 2030 年，预计推理将使用该容量的 37%，而训练仅占 13%。