Anthropic與OpenAI轉向小型數據中心，尋求20-30MW算力部署

nashnova research

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Anthropic和OpenAI正在歐洲及美國洽談20-30MW小型數據中心租賃協議，在吉瓦級巨型項目之外開闢分布式算力補充線，背後推手是推理工作負載的快速膨脹。

兩家頭部AI公司為何突然要租「小機房」？

據CNBC援引多位知情人士，Anthropic已在英國和北歐就20-30MW規模的算力協議進行接觸，OpenAI亦在北歐探索同類機會。

另有知情人士透露，兩家公司還在美國境內談判同等規模的部署。

這意味著→ 頭部實驗室的算力採購策略正從「押注單一超大項目」轉向大小搭配、多點佈局。

Structure Research研究主管賈貝茲·譚解釋：小型協議的核心優勢是「更快拿到可用容量」——在已通電站點租幾兆瓦，比等一座大型園區整體交付快得多。

簡單來說＝大項目如同起新城，工期長、變數多；小站點如同租現成寫字樓，簽約即可搬入開工。

這反映出AI公司對算力的需求已急迫到等不起大項目的建設週期。

訓練大模型需要大量晶片緊密協同，數據在晶片之間高速流轉，物理上很難拆開。

推理（inference，模型訓練完後對外提供服務的過程）則不同——每個用戶請求相對獨立，可以分散到多個較小集群分別處理。

這意味著→ 推理天然適合「多點小站」的部署模式，而訓練仍然依賴集中式超大集群。

仲量聯行（JLL）報告顯示：2025年推理佔全球數據中心AI工作負載的9%，訓練佔14%。

到2030年，推理預計飆升至37%，訓練反而降至13%。

簡單來說＝五年後，數據中心裡近四成AI算力都在跑推理，訓練反而成了少數派——這正是小型站點需求爆發的底層邏輯。

Anthropic此前與Nscale簽署了約450億美元雲端運算協議，將在西弗吉尼亞州租用約460MW算力。

OpenAI的「星際之門」（Stargate）項目已超越最初10吉瓦承諾，又在佐治亞州和俄亥俄州分別新增3吉瓦和8吉瓦開發計劃。

這意味著→ 大項目管長期訓練底座，小站點補短期推理缺口——兩條線並行，不是替代關係。

數據中心建設公司Crusoe已轉向投資規模更小、建設更快的設施，據《華爾街日報》報道，此類項目更便宜且延誤更少。

Crusoe同日宣布完成39億美元融資，融資後估值達309億美元。

這反映出資本市場亦在押注「小而快」的算力供應模式——對傳統大型數據中心開發商而言，靈活的中小玩家正在切走一塊新蛋糕。

市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。