Anthropic의 500억 달러 데이터센터 계획: AI 연구소에서 인프라 구축자로

2025년 12월 10일 작성자: Blake Crosley

Anthropic은 2025년 11월 12일 영국 기반 네오클라우드 제공업체 Fluidstack과 500억 달러 규모의 데이터센터 파트너십을 체결하고, 텍사스와 뉴욕에 2026년 중 순차적으로 가동될 시설을 건설하기로 했습니다.[^1] 이 프로젝트는 약 800개의 정규직 일자리와 2,400개의 건설 일자리를 창출하며, 클라우드 제공업체에 의존하지 않고 맞춤형 인프라를 직접 구축하려는 Anthropic의 첫 대규모 시도입니다.[^2]

이번 발표는 전례 없는 멀티클라우드 인프라 전략의 일부입니다. Anthropic은 동시에 AWS Project Rainier(50만 개의 Trainium2 칩, 100만 개로 확장 예정), Google Cloud TPU(최대 100만 개 칩), 그리고 NVIDIA와 Microsoft로부터 150억 달러 투자를 포함한 300억 달러 규모의 새로운 Microsoft Azure 계약에 대한 접근권을 유지하고 있습니다.[^3][^4][^5]

Anthropic의 인프라 포트폴리오:

이러한 멀티클라우드 접근 방식은 OpenAI의 Stargate 프로젝트와 뚜렷하게 대비됩니다. Stargate는 SoftBank, Oracle, MGX와의 5,000억 달러 규모 합작 투자로 2029년까지 10기가와트를 목표로 하는 단일 프로젝트입니다.[^6] Anthropic의 분산 전략은 다양한 아키텍처(NVIDIA, Trainium, TPU)와 제공업체를 통해 컴퓨팅 접근성을 헤지합니다.

전략적 근거

Anthropic의 인프라 투자는 모델이 인공 일반 지능(AGI)을 향해 확장됨에 따라 프론티어 AI 연구소들이 직면하는 핵심 제약 요인들을 해결합니다.

멀티 아키텍처 헤지

프론티어 모델 학습에는 이제 수만 개의 가속기가 동시에 작동하는 클러스터가 필요합니다.[^7] 단일 아키텍처에 베팅하는 대신, Anthropic은 세 가지 경쟁 플랫폼에 대한 접근권을 확보했습니다:

가속기 비교:

이러한 다각화는 단일 공급업체가 Anthropic의 학습 용량을 제약할 수 없도록 보장합니다. NVIDIA 할당이 타이트해지면 Anthropic은 워크로드를 Trainium이나 TPU로 전환할 수 있습니다. AWS가 다른 고객을 우선시하면 Azure가 대체 용량을 제공합니다.

Claude의 규모 요구사항

2025년 11월 출시된 Claude Opus 4.5는 Anthropic의 가장 강력한 모델입니다.[^8] 후속 세대를 학습시키려면 더 큰 컴퓨팅 할당이 필요합니다. Project Rainier가 그 규모를 보여줍니다: 클러스터는 세 개 주(펜실베이니아, 인디애나, 미시시피)에 걸쳐 있으며, 대부분의 칩은 추론에 사용되고 학습은 추론 수요가 감소하는 저녁 시간에 실행됩니다.[^9]

Anthropic은 Google Cloud만으로 2026년에 1기가와트 이상의 용량에 접근할 수 있게 됩니다.[^10] Fluidstack 시설과 AWS 인프라를 합치면 총 용량은 멀티기가와트 규모에 근접하며, 이는 이전에는 가장 큰 하이퍼스케일러만 이용할 수 있었던 수준입니다.

경제적 차익거래

클라우드 GPU 렌탈 가격은 시간당 8달러(H100, 2024년 초)에서 시간당 2.85-3.50달러(2025년 말)로 하락했지만, 지속적인 학습은 여전히 수백만 달러의 비용을 누적시킵니다.[^11] 자체 인프라는 변동 운영 비용을 다른 경제적 특성을 가진 자본 투자로 전환합니다.

대규모 학습 경제성:

Fluidstack 파트너십은 중간 지점을 제공합니다: Anthropic의 워크로드에 맞춤 구축된 시설이지만 완전한 소유 리스크는 없습니다.

파트너십 구조

Fluidstack 파트너십은 하이퍼스케일러의 규모보다 네오클라우드의 민첩성에 건 계산된 베팅입니다.

Fluidstack을 선택한 이유

2017년에 설립된 Fluidstack은 2025년 초 프랑스 정부가 지원하는 110억 달러 이상 규모의 1기가와트 AI 프로젝트의 주요 파트너로 선정되면서 역량을 입증했습니다.[^12] Anthropic CEO Dario Amodei는 "뛰어난 민첩성으로 움직여 기가와트급 전력을 신속하게 제공할 수 있는 능력" 때문에 Fluidstack을 선택했습니다.[^13]

Fluidstack의 네오클라우드 모델은 하이퍼스케일러 접근 방식과 다릅니다: - 속도: 시설 구축에 수년이 아닌 수개월 - 커스터마이징: Anthropic의 특정 워크로드 패턴에 최적화된 인프라 - 경제성: 하이퍼스케일러 마진 없이 직접 비용 전달 - 유연성: AI 연구소 요구사항에 맞춤화된 계약 조건

지리적 전략

텍사스와 뉴욕 입지는 각각 다른 전략적 목적을 수행합니다:

텍사스 시설: - 낮은 전력 비용 (kWh당 0.04-0.06달러 vs. 다른 지역 0.12달러 이상) - 데이터센터 개발에 우호적인 규제 환경 - 애빌린의 기존 Stargate 인프라와 근접 - 주요 초점: 대규모 학습 실행

뉴욕 시설: - 금융 부문 고객에 대한 프리미엄 연결성 - 북동부 인구 밀집 지역에 대한 저지연 접근 - 기업 고객 근접성으로 Claude API 서비스 제공 - 주요 초점: 추론 서빙, 기업 배포

리더십 투자

Anthropic은 2025년 10월 Rahul Patil을 CTO로 영입하여 컴퓨팅, 인프라, 추론 및 엔지니어링 운영을 총괄하도록 했습니다.[^14] Stripe CTO 출신인 Patil의 배경은 Anthropic이 인프라를 외주가 아닌 핵심 역량으로 삼겠다는 의지를 보여줍니다.

Stargate 비교: AI 인프라를 위한 두 가지 모델

Anthropic의 분산 전략과 OpenAI의 집중형 Stargate 접근 방식 간의 대비는 근본적인 철학적 차이를 드러냅니다.

인프라 전략 비교:

OpenAI의 Stargate는 6개 사이트에 걸쳐 거의 7기가와트의 계획 용량을 확보했으며 4,000억 달러 이상의 투자가 약정되어, 전체 10기가와트, 5,000억 달러 목표를 일정보다 앞서 달성할 궤도에 올랐습니다.[^15] 그러나 보도에 따르면 이 프로젝트는 실행 과정에서 지연에 직면했습니다.[^16]

Anthropic의 접근 방식은 규모를 회복탄력성으로 교환합니다. Stargate가 건설 지연, 자금 조달 문제 또는 기술 변화를 겪으면 OpenAI는 집중 리스크에 직면합니다. Anthropic의 분산된 투자는 여러 제공업체에 걸쳐 대체 용량을 제공합니다.

산업 파급 효과

Anthropic의 다중 제공업체 전략은 AI 인프라 생태계 전반에 파급 효과를 만들어냅니다.

경쟁 역학 변화

프론티어 AI 연구소 환경은 이제 두 가지 뚜렷한 인프라 철학을 특징으로 합니다: - 집중형: OpenAI (Stargate), Meta (6,000억 달러 내부 구축) - 분산형: Anthropic (멀티클라우드 + 자체 보유)

소규모 연구소들은 선택의 압박에 직면합니다: 더 자금력이 풍부한 경쟁자들과 하이퍼스케일러 용량을 두고 경쟁하거나, 인프라 열위를 감수해야 합니다. 경쟁력 있는 인프라를 위한 자본 요구사항은 독자적인 자금 조달 능력을 넘어섰습니다.

클라우드 제공업체 포지셔닝

하이퍼스케일러들은 AI 연구소 앵커 테넌시를 두고 경쟁하면서, 연구소들이 자체 인프라를 구축할 경우 수요를 초과할 수 있는 용량을 확충하고 있습니다. 이 역학은 용량 계획에 불확실성을 만듭니다:

• AWS: Project Rainier를 통해 Anthropic을 유지하지만 독점권 상실
• Google Cloud: 다년 TPU 계약 확보, 커스텀 실리콘 전략 검증
• Microsoft Azure: 300억 달러 이상 계약으로 Anthropic 확보, OpenAI 외 다각화
• Oracle: Anthropic에서 제외, Stargate 파트너십에 집중

네오클라우드 검증

기존 하이퍼스케일러 대신 Fluidstack이 선정되면서 프론티어 AI 인프라에 대한 네오클라우드 모델이 검증되었습니다. 다른 네오클라우드(CoreWeave, Lambda, Together)도 유사한 파트너십에 대한 신뢰성을 얻었습니다. 네오클라우드 부문은 대체 용량 소스에서 전략적 인프라 파트너로 전환되고 있습니다.

실행 과제

950억 달러의 계약을 운영 인프라로 전환하는 것은 여러 차원에 걸쳐 상당한 실행 리스크를 수반합니다.

자본 조달

Anthropic의 공개된 자금(2024년까지 약 80억 달러)은 950억 달러 이상의 계약에 크게 못 미칩니다. 자본 갭을 메우려면 다음이 필요합니다: - 지속적인 벤처 투자 (Google이 추가로 10억 달러를 기여한 것으로 알려짐) - Claude API 및 기업 제품을 통한 매출 성장 - 전략적 파트너 기여 (NVIDIA 100억 달러, Microsoft 50억 달러) - 시설 가동 시 잠재적 부채 금융

이 계약은 지속적인 자본 접근을 필요로 하는 다년간의 포부를 나타냅니다. 기술 투자에 영향을 미치는 경제 상황이 자금 조달 가용성을 제약할 수 있습니다.

다중 제공업체 조율

AWS, Google Cloud, Azure, Fluidstack을 동시에 운영하면 조율 복잡성이 발생합니다: - 다른 API, 도구 및 운영 관행 - 제공업체 간 워크로드 배치 최적화 - 다중 환경에 걸친 보안 및 규정 준수 - 계약 전반의 비용 귀속 및 최적화

멀티클라우드 전략의 이점(회복탄력성, 협상력)은 집중형 접근 방식이 피하는 운영 오버헤드를 수반합니다.

전문 지원 요구사항

Introl의 550명의 현장 엔지니어들은 여러 제공업체와 아키텍처에 걸쳐 대규모 AI 인프라를 구현하는 조직을 지원합니다.[^17] 이 회사는 3년간 9,594% 성장으로 2025년 Inc. 5000에서 14위를 기록했으며, 이는 멀티클라우드 배포 전문성에 대한 수요를 반영합니다.[^18]

257개 글로벌 위치에 걸친 배포는 기반 제공업체와 관계없이 일관된 운영 관행을 요구합니다.[^19] Introl은 40,000마일 이상의 광섬유 네트워크 인프라와 함께 100,000 GPU에 달하는 배포를 관리합니다.[^20]

인프라 기획자를 위한 의사결정 프레임워크

Anthropic의 전략은 AI 인프라 접근 방식을 평가하는 조직에 교훈을 제공합니다.

인프라 전략 선택:

모니터링할 신호

Anthropic의 분산 모델이 Stargate의 집중 접근 방식을 능가하는지(또는 그 반대인지) 보여주는 지표를 주시하세요: - Claude vs. GPT 릴리스의 상대적 학습 효율성 지표 - 시설 배포 일정 준수 또는 지연 여부 - API 가격의 토큰당 비용 추세 - 아키텍처 성능 비교 (NVIDIA vs. Trainium vs. TPU)

핵심 시사점

AI 인프라 운영자를 위해: - 다중 제공업체 전략은 의존 리스크를 줄이지만 운영 복잡성을 증가시킵니다 - 네오클라우드 파트너십은 하이퍼스케일러 대비 속도와 커스터마이징 이점을 제공합니다 - 인프라는

[번역을 위해 콘텐츠 잘림]