Anthropic 正与微软洽谈租用其自研 AI 推论芯片 Maia 200。如果达成协议，Anthropic 将成为这款芯片的首批外部大客户。微软 Maia 200 基于台积电 3 纳米制程，配备 216GB HBM3e 内存、7TB/s 带宽，每美元能多产出 30% 的 token，专为 AI 推论而非训练设计，已在今年一月于 Azure 数据中心部署。
每家自研芯片都不放过
Anthropic 的多芯片策略在 AI 产业里最为激进。除了 Nvidia GPU，Anthropic 长期租用 Google 的 TPU 和 Amazon 的 Trainium 自研芯片。五月初又传出正在跟英国芯片新创 Fractile 洽谈采购推论芯片。Fractile 由牛津大学博士 Walter Goodwin 于 2022 年创办，其“内存计算融合”架构声称能让大语言模型推论速度快 100 倍、运营成本降 90%，预计最快 2027 年商用。加上微软 Maia 200��Anthropic 等同于同时向四条独立的自研芯片供应链伸出触角。CEO Dario Amodei 近期坦言公司“在算力方面遇到困难”，在年化营收已冲破 300 亿美元的规模下，分散供应商不只是省钱，更要确保不被单一厂商卡住产量。
3,300 亿美元的筹码
多芯片策略的背后是天文数字般的云支出。Anthropic 已向三大云巨头做出合计超过 3,300 亿美元的长期运算承诺：Google Cloud 2,000 亿（五年）、AWS 超过 1,000 亿（十年，换取最高 5GW 运算容量）、Azure 300 亿。光是 2026 年，预计运算支出就超过 200 亿美元，是 2025 年的三倍。使用各家自研芯片不仅能获得定制硬件优势，更能通过云厂商的成本补贴缓解账单压力，每个百分点的成本节省都是上亿美元。
微软与 Anthropic 的关系正以罕见速度升温。去年底微软与 Nvidia 各投资 Anthropic 50 亿美元，今年初在 Copilot 全面预设启用 Claude 模型，年度模型采购金额约 5 亿美元。为了满足 Anthropic 飙升的算力需求，微软从 2025 年 11 月起持续加大资源倾斜，将更多既有 Nvidia 服务器划拨给 Anthropic，同时为其建造全新服务器集群，部分小型云客户的需求则被“选择性”后推。