Anthropic та OpenAI шукають менші угоди з дата-центрами в гонці за AI-місткістю

Компанії Anthropic та OpenAI активно шукають менші угоди з AI дата-центрами. Як повідомляє CNBC, це відбувається на фоні зростаючого попиту на інфраструктуру для розгортання завантажень.

Обидва лабораторії підписали великі угоди з дата-центрами протягом останнього року для об'єктів потужністю в сотні мегават та гігават. Проте зараз ці компанії також шукають угоди для більш малих розгортань, обсягом 20-30 МВт.

Згідно з чотирма джерелами, знайомими з даною ситуацією, Anthropic веде переговори щодо угод у Великій Британії та країнах Північної Європи. OpenAI також розглядає можливості для менших обсягів в цих регіонах.

Одне з джерел зазначило, що їм відомо про переговори між Anthropic та OpenAI щодо розгортань у США на такому ж масштабі.

Обидві компанії оголосили про низку угод з AI інфраструктури минулого року. Ці угоди на менші обсяги обчислювальних потужностей дозволяють компаніям швидше розгортати завантаження на фоні буму AI.

“Ми формуємо різноманітне портфоліо обчислювальних потужностей, щоб задовольнити зростаючий попит на AI у всьому світі,” — зазначив представник OpenAI в інтерв'ю CNBC.

'Швидкість до готової потужності'

Обидві лабораторії зазвичай орендують обчислювальні потужності у операторів дата-центрів та неоклаудів, намагаючись укладати великомасштабні, довгострокові угоди.

Наприклад, Anthropic уклала угоду на оренду обчислювальних потужностей обсягом близько 45 мільярдів доларів з Nscale. Це дозволить лабораторії орендувати близько 460 МВт потужності в новому дата-центрі у Західній Вірджинії.

OpenAI оголосила, що перевищила первісне зобов'язання в 10 ГВт для свого проекту інфраструктури Stargate AI у квітні та з тих пір зобов'язалася розвивати ще 3 ГВт у Джорджії та 8 ГВт в Огайо.

Проекти великих дата-центрів у США та за їх межами стикаються з дедалі більшими протидіями з боку місцевих громад. Сектор також під тиском у багатьох країнах Європи, де недостатньо землі та енергії.

Угода на менші потужності привабливі через „швидкість до готової потужності”, — відзначив Джабез Тан, керівник досліджень в Structure Research. За його словами, "забезпечення кількох мегават на вже підключеному майданчику може бути більш практичним, ніж очікування на набагато більший блок в одному місці".

Перехід до інференс

Навчання AI моделей вимагає величезних обчислювальних потужностей для обробки великих обсягів даних. Однак розгортання таких систем у повсякденному використанні — процес, відомий як інференс, може здійснюватися з меншими кластерами чіпів.

“Навчання великої моделі зазвичай вимагає багато чіпів, що працюють разом. Багато інференс завантажень можуть замість цього обслуговувати окремі запити через кілька менших кластерів, відкриваючи можливості для більше локацій,” — пояснив Тан.

Цей перехід важливий, оскільки все більше обчислень AI переходять від навчання моделей до їх подачі в продукції. Обсяг потужності, що використовується для обслуговування інференсу, отже, очікується зростати.

Згідно з доповіддю компанії JLL, частка загальної потужності дата-центрів, що використовується для інференс, має перевищити частку для навчальних завантажень у 2027 році. У 2025 році інференс становив 9% глобальних завантажень у дата-центрах у порівнянні з 14% для навчання.

У лютому було оголошено, що Nvidia співпрацює з кількома учасниками ринку дата-центрів для вивчення менших дата-центрів, розроблених для розподіленого інференсу.

Компанія Crusoe, яка побудувала великий комплекс дата-центрів у Техасі, тепер інвестує в менші дата-центри. Ці заклади будуть швидшими та дешевшими, ніж більші проекти, які стикаються з затримками в США.

Crusoe — одна з кількох неоклаудів, які стали свідками буму бізнесу на фоні розгортання AI. Компанія оголосила, що залучила велику суму фінансування у розмірі 3,9 мільярда доларів при пост-оцінці 30,9 мільярда доларів.