Anthropic承诺投入$3.4B,锁定数据中心燃气发电机组

Anthropic承诺投入$3.4B,锁定数据中心燃气发电机组

实时•11月13日 00:30•1 分钟阅读•
Alex Thornton
Alex Thornton

据Fortune率先报道,Anthropic将投入$3.4 billion,锁定用于数据中心运营的燃气发电机组。Anthropic正为IPO做准备,并寻求为其AI模型 확보算力;与此同时,其申报文件警告称,对天然气的依赖可能使部分规划中的设施面临价格波动、管道容量限制和供应中断的风险。

这笔交易涉及OnePWR Solutions提供的1.7 gigawatts重型天然气发电机组。Anthropic将接手OnePWR此前与Caterpillar达成的发电机组承诺,协议还包括安装设备所需的工程和施工能力。

《金融时报》称,这是AI公司对发电设备进行的最大规模直接投资。

Anthropic 9月提交的S-1文件介绍了Anthropic Direct:该服务让Anthropic能够直接租赁芯片,并将其部署在专为其设立的数据中心。文件称,这种安排将数据中心容量承诺与中心内部计算基础设施的承诺分开。

文件称,数据中心需要更长的筹备时间,但只占总算力成本的一小部分,因此Anthropic可以提前锁定容量,并等到自身具体算力需求更加明确后,再推迟投入规模更大的加速器。除了这种灵活安排投资顺序的空间,文件也提示了另一项成本风险:Anthropic可能需要以高于市场的价格采购交付周期较长的发电设备。

S-1文件披露,计算和基础设施方面的承诺支出总额约为$900.9 billion,其中包括采购承诺和租赁协议。预计约$451.6 billion将在2030年前支出,其余大部分承诺则延续至2045年。根据11月提交的修订版S-1,另有$70.7 billion将在截至 Sep. 30之后的12个月内到期。

Anthropic披露,部分规划中的数据中心设施依赖专用天然气发电,因此公司可能受到天然气价格波动、管道容量限制及天然气供应中断的影响。Anthropic预计,在适用监管框架允许采用电表后和现场供电安排的司法辖区,对天然气供应和管道容量的竞争将会加剧。

这些发电机组预计将在未来两年内投入使用。

六款中国 AI 模型带有 Blackwell 初始化指纹

DeepSeek、Moonshot AI、MiniMax 和蚂蚁集团的六款模型,其权重中带有与 NVIDIA Blackwell GPU 配置相符的模式。这一发现最早由 Unemploymentlabs 报道。证据指向这些模型采用了与 Blackwell 兼容的初始化方式,但无法证明芯片位于何处、芯片是如何获取的,也无法证明是否违反了出口管制规定。

这六款模型分别是 DeepSeek-V4-Flash 和 V4-Pro、Moonshot AI 的 Kimi K3 和 K3.1-Pro、MiniMax-M3,以及蚂蚁集团的 Ling-3.1-flash。V4-Flash 和 MiniMax-M3 与 148-SM B200/B300 布局相符;另外四款则与 152-SM GB200/GB300 布局相符。

这些指纹来自公开发布的权重中保留下来的初始化模式。通过反推出随机种子和 GPU 线程布局,可以识别生成初始值的硬件,但不一定能确定后续使用的每一款加速器。

更早的 Hopper 指纹出现在 DeepSeek-V3、Kimi K2.5、MiniMax-M2.7 和 Ling-3.0-flash 中。Kimi K2.7-Code 则处于过渡阶段:其 Hopper 时代的权重中有一小部分与 B200/B300 相符。带有 Blackwell 匹配特征的模型依次发布:DeepSeek-V4 于 2026 年 4 月发布,MiniMax-M3 于 6 月发布,Kimi K3 于 7 月发布,Ling-3.1-flash 于 10 月发布,Kimi K3.1-Pro 则于 11 月发布。

这四家实验室的发布顺序显示,初始化指纹发生了转变,但这并不能证明整个训练过程都使用了 Blackwell。

六款模型中,最强证据的强度介于 49 至 1,385 个西格玛之间,最弱的单项测试也达到 20 个西格玛。经过特殊配置的 AMD MI300X 可以复现这些布局;对于 V4-Flash,在 AMD 和 NVIDIA 结果不同的 377 个数值中,有 363 个与 NVIDIA 相符,没有一个与 AMD 相符。同一测试无法对另外五款模型得出定论,不过 AMD 解释被认为极不可能。

对五款模型的训练运行估算显示,假设用于初始化模型的硬件也用于训练,每款模型在两到三个月内约需 500 至 3,000 块 Blackwell GPU。按每块 GPU 约 $70,000 计算,最大的集群成本将达到 $150 million 至 $200 million;五次最终训练合计花费超过五亿美元。各实验室在受出口管制 GPU 上的总支出很可能达到数十亿美元。

向中国出口这些 Blackwell 芯片需要美国许可证,目前尚无相关许可的报道。

阿里巴巴(Qwen)、智谱(GLM)、腾讯、小米和阶跃星辰最新一批可读取的模型仍与 Hopper 相符。美团表示,LongCat-2.0 完全使用 AI ASIC 超级节点训练;其公开发布的权重没有显示出 NVIDIA 指纹。