Anthropic这份S-1里最该看的不是收入,是它把算力摊在了四家身上。训练和推理用的芯片有四类,亚马逊Trainium、谷歌TPU、英伟达GPU、AMD GPU,招股书里写的是整合成"一个统一、可灵活调配的池",靠软件按场景分任务。
混用芯片这事本身不新鲜,新鲜的是它第一次被摆进招股书,当成卖给投资者的核心优势。能在四个平台之间搬任务的客户,坐到谈判桌前是另一副样子。
被动摇的不是英伟达的份额,是它开价的那只手
反方的理由也很硬。跨平台迁移任务难,训练尤其难,只有体量最大的那几家玩得起,小公司投这么多资源不划算。芯片选择变多,也抹不掉英伟达在性能、网络互联和软件上的优势。Anthropic自己仍在大笔买英伟达的算力。
所以短期它威胁不了英伟达的出货。真正的变量在算力有没有往大宗商品那头走——GPU边际成本低,一旦产能过剩,租赁价格会往下掉。
接下来值得盯的是OpenAI那笔谷歌芯片采购落不落地、条款是什么。这条路要是也走通,议价权转移就不只是一家实验室的试验。反过来,如果大客户的多芯片方案还是停在PPT阶段,英伟达的开价手还硬着。
四种芯片拼成一个池子,英伟达的定价权还稳吗
Anthropic这份S-1里最该看的不是收入,是它把算力摊在了四家身上。训练和推理用的芯片有四类,亚马逊Trainium、谷歌TPU、英伟达GPU、AMD GPU,招股书里写的是整合成"一个统一、可灵活调配的池",靠软件按场景分任务。 混用芯片这事本身不新鲜,新鲜的是它第一次被摆进招股书,当成卖给投资者的核心优势。能在四个平台之间搬任务的客户,坐到谈判桌前是另一副样子。 被动摇的不是英伟达的份额,是它开价的那只手 反方的理由也很硬。跨平台迁移任务难,训练尤其难,只有体量最大的那几家玩得起,小公司投这么多资源不划算。芯片选择变多,也抹不掉英伟达在性能、网络互联和软件上的优势。Anthropic自己仍在大笔买英伟达的算力。 所以短期它威胁不了英伟达的出货。真正的变量在算力有没有往大宗商品那头走——GPU边际成本低,一旦产能过剩,租赁价格会往下掉。 接下来值得盯的是OpenAI那笔谷歌芯片采购落不落地、条款是什么。这条路要是也走通,议价权转移就不只是一家实验室的试验。反过来,如果大客户的多芯片方案还是停在PPT阶段,英伟达的开价手还硬着。
显示更多 收起





