Anthropic 与 Nvidia 支持的 Lambda 签署价值 350 亿美元的云协议，进行大规模人工智能计算赌注

据《华尔街日报》和路透社报道，Anthropic 已与 Nvidia 支持的 Lambda 签署了一项价值 350 亿美元的云计算协议，在 AI 计算竞赛中锁定 GPU 容量。

据《华尔街日报》独家报道，Anthropic 已与 Nvidia 支持的人工智能云提供商 Lambda 签署了价值 350 亿美元的云计算协议，该报道很快得到了路透社、彭博社和 The Information 的证实。该交易是迄今为止人工智能实验室披露的最大的计算承诺之一，为 Claude 的制造商提供了大量 GPU 容量，因为训练和服务前沿模型的竞赛越来越像基础设施领域的军备竞赛。

该协议于 2026 年 8 月 31 日首次报道，路透社援引一位知情人士的话说。 Anthropic 和 Lambda 都没有公布完整的条款，合同期限和涉及的具体数据中心等细节也没有披露。更多相关背景，请参阅我们的AI行业报道。

具有里程碑意义的计算协议

即使按照当今人工智能行业的标准来看，这个标题数字也是惊人的，九位数的基础设施交易已成为惯例，十位数的承诺也不再罕见。一份价值 350 亿美元的云计算合同使 Anthropic 跻身全球最大的企业技术买家之列，而且它不是与超大规模企业合作，而是与所谓的领先 Neocloud 之一合作：专门的 GPU 云提供商，它们的出现是为了满足 AI 公司对计算的贪婪需求。

根据最初的报道，这笔交易的重点是云计算能力——GPU 支持的基础设施既用于训练大型模型，又用于服务数亿个推理请求。路透社、《华尔街日报》、彭博社和《信息报》都在几小时内相继报道了相同的头条数据，这为一份未具名来源的报道提供了异常广泛的证实。

拉姆达是谁？

Lambda 是新一代专注于人工智能的云提供商中最著名的之一。该公司运营着专门为 GPU 工作负载构建的数据中心，并且将 Nvidia 视为其支持者之一，这种关系使其能够在供应仍然有限的市场中优先获得这家芯片制造商最受欢迎的硬件。

据 AI Buzz Wire 当时报道，该公司上月底成为头条新闻，当时它获得了 10 亿美元的私人债务融资，用于购买出租给微软的 Nvidia 芯片。这种安排使微软成为 Lambda 的大客户之一。新的 Anthropic 交易在该名单中增加了第二个前沿人工智能实验室，并标志着 Lambda 的融资、建设和出租人工智能基础设施的模式已经从有希望走向成熟。

对于 Lambda 来说，Anthropic 合约提供了一种长期的、投资级的收入，支撑着数十亿美元的数据中心建设。对于 Anthropic 来说，当计算访问已成为前沿人工智能开发的约束性约束时，它提供了专用容量。

Anthropic 不断扩大的基础设施竞赛

Lambda 协议是这家位于旧金山的实验室采取的一系列积极的基础设施举措中的最新一项。 7 月下旬，银行为德克萨斯州的 Anthropic AI 数据中心准备了 150 亿美元的贷款，这一融资方案由谷歌支持，谷歌既是该公司的投资者，也是云合作伙伴。 Anthropic 还建立了一个内部芯片设计团队，探索定制芯片来为 Claude 的未来版本提供动力，并聘请了前 Google TPU 架构师来加速这一工作。

支出与财务雄心相匹配。据报道，Anthropic 正在准备首次公开募股，这可能成为历史上最大的技术首次公开募股，媒体报道称该公司可能寻求筹集多达 1000 亿美元的资金，预计到 2028 年内部收入将接近 2000 亿美元。据报道，随着企业对 Claude 的需求加速，该公司的季度利润将接近 10 亿美元。

在此背景下，Lambda 交易既是一项供应承诺，也是一份声明：Anthropic 打算控制其计算命运，在其超大规模合作伙伴关系之外实现多元化，并在竞争对手抢占先机之前锁定产能。

为什么计算交易定义了前沿人工智能时代

计算已成为业界最稀缺的资源。现在，前沿模型的训练运行需要数十万个 GPU 组成的集群运行数月，而向数亿用户提供生成的模型则进一步增加了需求。每个主要的人工智能实验室都以同样的方式做出反应：提前几年与云提供商、芯片制造商和数据中心运营商签署数十亿美元的协议。

其结果是基础设施的繁荣正在重塑资本市场、能源网络和半导体供应链。英伟达的 GPU 为绝大多数人工智能训练提供了动力，其估值已升至历史高位，而能够代理这些芯片的公司（其中最主要的是 Lambda）已成为人工智能经济的战略瓶颈。

Lambda 交易还凸显了市场结构的微妙转变。一年前，前沿实验室将支出集中在三个超大规模企业上。现在，实验室正在向专业提供商分散承诺，这些提供商可以更快地行动并将整个设施专用于单个客户。这种多元化为实验室提供了谈判筹码和弹性，但它也使供应链变得支离破碎，分析师警告称，这可能会放大未来任何需求冲击的影响。