据CNBC报道，知情人士透露，随着部署模型工作负载所需基础设施的争夺日趋白热化，Anthropic和OpenAI正在寻求规模更小的人工智能数据中心合作。过去一年中，这两家AI实验室曾就容量达数百兆瓦乃至吉瓦级的超大规模设施签署过重磅协议，但消息人士表示，两家公司目前也开始寻求针对20至30兆瓦这一更小部署规模的算力合作。
知情人士称，Anthropic已就该容量区间的协议在英国及北欧地区展开接触试探，OpenAI也一直在北欧评估这类小容量部署的可行方案。此外，Anthropic和OpenAI同样在美国针对该规模的算力部署展开过磋商。这意味着两家头部AI公司在算力基础设施布局上，正从单一追求超大规模集群，转向兼顾中小规模、分布式的算力组合策略。
过去一年里，为了持续训练自身模型并向终端用户提供在线推理服务，两家公司密集公布了一系列AI基础设施协议。这些协议大多聚焦于数百兆瓦级乃至吉瓦级的超大型数据中心园区，选址通常位于电力资源丰富、土地成本较低的区域。然而，此类超大规模设施的交付周期往往较长，从选址、审批到建设、通电，通常需要数年时间，难以快速响应模型迭代和推理需求的变化。
相比之下，20至30兆瓦规模的数据中心部署具备更短的落地交付周期。在当前的AI发展浪潮下，锁定规模更小的算力资源，有助于企业大幅缩短工作负载的落地交付周期。对于Anthropic和OpenAI而言，这类中小规模设施可以更灵活地部署在靠近用户或靠近特定电力资源的区域，从而在推理服务中降低延迟、提升响应速度。同时，较小的部署规模也意味着更低的单点投资门槛和更快的上线速度，能够在一定程度上缓解算力供应与模型上线节奏之间的错配问题。
OpenAI发言人在回应置评请求时表示：“我们正在构建多元化的算力组合，以满足全球范围内不断增长的AI需求。”该发言人补充道：“不同的业务负载对底层基础设施的需求各有不同，因此我们与多家合作伙伴展开对接，综合考虑自身需求、性能表现、系统可靠性、交付周期以及成本开销来评估各类合作契机。我们对具体的商业谈判不予置评。”Anthropic则未予回应。
从行业视角来看，Anthropic与OpenAI同步转向中小规模数据中心合作，反映出AI算力基础设施建设正在进入一个更为精细化的阶段。此前，行业普遍以“更大、更集中”作为算力扩张的主要方向，超大规模数据中心被视为支撑大模型训练的必要条件。但随着模型推理需求在总计算负载中的占比不断提升，以及企业对服务可用性和响应速度的要求日益提高，分布式、中小规模的算力节点开始获得更多关注。
英国及北欧地区成为两家公司试探小规模部署的重点区域，与当地电力资源禀赋和能源结构密切相关。北欧地区拥有丰富的可再生能源和较低的电价，同时气候寒冷有利于数据中心散热，运营成本相对可控。英国则具备较为成熟的数字基础设施和连接欧洲大陆的网络条件。在这些区域部署20至30兆瓦级别的设施，可以在满足当地及周边区域推理需求的同时，降低对单一超大规模站点的依赖。
值得注意的是，Anthropic和OpenAI在美国本土同样就小规模算力部署展开过磋商，表明这一策略并非局限于海外市场，而是两家公司算力组合战略的组成部分。随着AI模型能力持续提升、应用场景不断扩展，算力需求的层次分化将更加明显：训练任务仍将依赖超大规模集群，而推理任务则可能更多由分布式的中小型设施承担。这种分层架构有助于提升整体算力利用效率，并在一定程度上缓解电力供应和电网接入对超大规模数据中心选址的制约。
目前，Anthropic和OpenAI均未披露相关合作的具体金额、合作方名称及签约时间。两家公司对商业谈判细节保持缄默，表明相关磋商仍处于早期阶段。但可以预见的是，随着AI算力竞争从单纯的规模扩张转向效率与交付速度的比拼，中小规模数据中心交易将成为头部AI公司基础设施布局中的重要一环。
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