山东
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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