แผนศูนย์ข้อมูลมูลค่า 50,000 ล้านดอลลาร์ของ Anthropic: เมื่อห้องปฏิบัติการ AI กลายเป็นผู้สร้างโครงสร้างพื้นฐาน
10 ธ.ค. 2568 เขียนโดย Blake Crosley
Anthropic ลงนามความร่วมมือศูนย์ข้อมูลมูลค่า 50,000 ล้านดอลลาร์กับผู้ให้บริการ neocloud จากสหราชอาณาจักร Fluidstack เมื่อวันที่ 12 พฤศจิกายน 2568 โดยมุ่งมั่นที่จะสร้างศูนย์ข้อมูลในรัฐเท็กซัสและนิวยอร์ก ซึ่งจะเปิดให้บริการตลอดปี 2569[^1] โครงการนี้สร้างงานประจำประมาณ 800 ตำแหน่ง และงานก่อสร้าง 2,400 ตำแหน่ง นับเป็นความพยายามครั้งสำคัญแรกของ Anthropic ในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะทาง แทนที่จะพึ่งพาผู้ให้บริการคลาวด์[^2]
การประกาศนี้เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์โครงสร้างพื้นฐานแบบ multi-cloud ที่ไม่เคยมีมาก่อน Anthropic ยังคงเข้าถึง AWS Project Rainier (ชิป Trainium2 จำนวน 500,000 ตัว ขยายเป็น 1 ล้านตัว), Google Cloud TPUs (สูงสุด 1 ล้านชิป) และข้อตกลงใหม่กับ Microsoft Azure มูลค่า 30,000 ล้านดอลลาร์ พร้อมการลงทุน 15,000 ล้านดอลลาร์จาก NVIDIA และ Microsoft[^3][^4][^5]
พอร์ตโฟลิโอโครงสร้างพื้นฐานของ Anthropic:
| ความร่วมมือ | มูลค่าข้อตกลง | กำลังการผลิต | สถานะ |
|---|---|---|---|
| Fluidstack | 50,000 ล้านดอลลาร์ | ศูนย์ข้อมูลเท็กซัส + นิวยอร์ก | เปิดใช้งาน 2569 |
| Microsoft Azure | 30,000 ล้าน + ลงทุน 15,000 ล้านดอลลาร์ | Grace Blackwell, Vera Rubin | ใช้งานอยู่ |
| AWS Project Rainier | การเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐาน | 500,000→1 ล้านชิป Trainium2 | ใช้งานอยู่ |
| Google Cloud | หลายปี | สูงสุด 1 ล้านชิป TPU, 1+ GW | ใช้งานอยู่ |
| รวม | มูลค่าข้อตกลง 95,000+ ล้านดอลลาร์ | หลายกิกะวัตต์ | 2568-2569 |
แนวทาง multi-cloud นี้แตกต่างอย่างชัดเจนจากโครงการ Stargate ของ OpenAI ซึ่งเป็นการร่วมทุนเดี่ยวมูลค่า 500,000 ล้านดอลลาร์กับ SoftBank, Oracle และ MGX โดยตั้งเป้า 10 กิกะวัตต์ภายในปี 2572[^6] กลยุทธ์กระจายความเสี่ยงของ Anthropic ช่วยป้องกันการเข้าถึงพลังประมวลผลข้ามสถาปัตยกรรมต่างๆ (NVIDIA, Trainium, TPU) และผู้ให้บริการหลายราย
เหตุผลเชิงกลยุทธ์
การลงทุนโครงสร้างพื้นฐานของ Anthropic แก้ไขข้อจำกัดสำคัญที่ห้องปฏิบัติการ AI ระดับแนวหน้าเผชิญ ขณะที่โมเดลขยายขนาดไปสู่ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (Artificial General Intelligence)
การกระจายความเสี่ยงข้ามสถาปัตยกรรม
การฝึกโมเดลระดับแนวหน้าในปัจจุบันต้องใช้คลัสเตอร์ตัวเร่งความเร็วหลายหมื่นตัวทำงานประสานกัน[^7] แทนที่จะเดิมพันกับสถาปัตยกรรมเดียว Anthropic ได้รับการเข้าถึงข้ามแพลตฟอร์มคู่แข่งสามแห่ง:
การเปรียบเทียบ Accelerator:
| สถาปัตยกรรม | ผู้ให้บริการ | จุดแข็ง | การเข้าถึงของ Anthropic |
|---|---|---|---|
| NVIDIA Grace Blackwell | Microsoft Azure | ประสิทธิภาพการฝึกสูงสุด, ระบบนิเวศ | ข้อตกลง 30,000 ล้านดอลลาร์ |
| AWS Trainium2 | Amazon | ประสิทธิภาพด้านต้นทุน, ชิปเฉพาะทาง | 500,000→1 ล้านชิป |
| Google TPU v5 | Google Cloud | ประสิทธิภาพการอนุมาน, คุ้มค่า | สูงสุด 1 ล้านชิป |
การกระจายความเสี่ยงนี้ทำให้ไม่มีซัพพลายเออร์รายใดสามารถจำกัดความสามารถในการฝึกของ Anthropic ได้ หากการจัดสรร NVIDIA ตึงตัว Anthropic สามารถย้ายภาระงานไปยัง Trainium หรือ TPU หาก AWS ให้ความสำคัญกับลูกค้ารายอื่น Azure จะเป็นกำลังสำรอง
ความต้องการขนาดสำหรับ Claude
Claude Opus 4.5 ที่เปิดตัวในเดือนพฤศจิกายน 2568 เป็นโมเดลที่มีความสามารถสูงสุดของ Anthropic[^8] การฝึกรุ่นถัดไปต้องการการจัดสรรพลังประมวลผลที่มากขึ้น Project Rainier แสดงให้เห็นขนาด: คลัสเตอร์ครอบคลุมสามรัฐ (Pennsylvania, Indiana, Mississippi) โดยชิปส่วนใหญ่ใช้สำหรับการอนุมานและการฝึกจะทำในช่วงเย็นเมื่อความต้องการการอนุมานลดลง[^9]
Anthropic จะสามารถเข้าถึงกำลังการผลิตมากกว่าหนึ่งกิกะวัตต์ที่เปิดใช้งานในปี 2569 ผ่าน Google Cloud เพียงอย่างเดียว[^10] เมื่อรวมกับศูนย์ข้อมูล Fluidstack และโครงสร้างพื้นฐาน AWS กำลังการผลิตรวมเข้าใกล้ระดับหลายกิกะวัตต์—พลังประมวลผลที่ก่อนหน้านี้มีเฉพาะผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ที่สุดเท่านั้น
การทำกำไรจากส่วนต่างทางเศรษฐศาสตร์
ราคาเช่า GPU บนคลาวด์ลดลงจาก $8/ชั่วโมง (H100, ต้นปี 2567) เป็น $2.85-3.50/ชั่วโมง (ปลายปี 2568) แต่การฝึกอย่างต่อเนื่องยังคงสะสมต้นทุนหลายล้านดอลลาร์[^11] โครงสร้างพื้นฐานที่เป็นเจ้าของแปลงค่าใช้จ่ายดำเนินงานผันแปรเป็นการลงทุนด้านทุนที่มีลักษณะทางเศรษฐศาสตร์แตกต่างกัน
เศรษฐศาสตร์การฝึกในขนาดใหญ่:
| ตัวชี้วัด | เช่าคลาวด์ | โครงสร้างพื้นฐานที่เป็นเจ้าของ |
|---|---|---|
| 10,000 GPU-เดือน | $20-25 ล้าน | $15-18 ล้าน (ตัดจำหน่าย) |
| ความยืดหยุ่นด้านกำลังการผลิต | ทันที | ระยะเวลาดำเนินการ 12-24 เดือน |
| ทางเลือกสถาปัตยกรรม | ขึ้นกับผู้ให้บริการ | กำหนดเอง |
| ความเสี่ยงสินทรัพย์ค้าง | ไม่มี | มีนัยสำคัญ |
ความร่วมมือกับ Fluidstack เป็นทางสายกลาง: ศูนย์ข้อมูลที่สร้างขึ้นเฉพาะสำหรับภาระงานของ Anthropic โดยไม่มีความเสี่ยงจากการเป็นเจ้าของเต็มรูปแบบ
โครงสร้างความร่วมมือ
ความร่วมมือกับ Fluidstack เป็นการเดิมพันอย่างรอบคอบกับความคล่องตัวของ neocloud มากกว่าขนาดของ hyperscaler
ทำไมต้อง Fluidstack
Fluidstack ก่อตั้งในปี 2560 ได้แสดงความสามารถในช่วงต้นปี 2568 เมื่อได้รับเลือกเป็นพันธมิตรหลักสำหรับโครงการ AI ขนาด 1 กิกะวัตต์ที่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาลฝรั่งเศส มูลค่ามากกว่า 11,000 ล้านดอลลาร์[^12] Dario Amodei CEO ของ Anthropic เลือก Fluidstack เพราะ "ความสามารถในการเคลื่อนไหวอย่างคล่องตัวเป็นพิเศษ ทำให้สามารถส่งมอบพลังงานระดับกิกะวัตต์ได้อย่างรวดเร็ว"[^13]
โมเดล neocloud ของ Fluidstack แตกต่างจากแนวทาง hyperscaler: - ความเร็ว: หลายเดือนแทนที่จะเป็นหลายปีสำหรับการส่งมอบศูนย์ข้อมูล - การปรับแต่ง: โครงสร้างพื้นฐานที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับรูปแบบภาระงานเฉพาะของ Anthropic - เศรษฐศาสตร์: ไม่มีส่วนต่างกำไรของ hyperscaler, ส่งผ่านต้นทุนโดยตรง - ความยืดหยุ่น: เงื่อนไขสัญญาปรับให้เหมาะกับความต้องการของห้องปฏิบัติการ AI
กลยุทธ์ด้านภูมิศาสตร์
ที่ตั้งในเท็กซัสและนิวยอร์กตอบสนองวัตถุประสงค์เชิงกลยุทธ์ที่แตกต่างกัน:
ศูนย์ข้อมูลเท็กซัส: - ต้นทุนพลังงานต่ำกว่า ($0.04-0.06/kWh เทียบกับ $0.12+ ที่อื่น) - สภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบที่เอื้ออำนวยต่อการพัฒนาศูนย์ข้อมูล - ใกล้กับโครงสร้างพื้นฐาน Stargate ที่มีอยู่ใน Abilene - จุดเน้นหลัก: การฝึกขนาดใหญ่
ศูนย์ข้อมูลนิวยอร์ก: - การเชื่อมต่อระดับพรีเมียมกับลูกค้าภาคการเงิน - การเข้าถึงความหน่วงต่ำไปยังศูนย์กลางประชากรในภาคตะวันออกเฉียงเหนือ - ความใกล้ชิดกับลูกค้าองค์กรสำหรับบริการ Claude API - จุดเน้นหลัก: การให้บริการอนุมาน, การปรับใช้ระดับองค์กร
การลงทุนด้านผู้นำ
Anthropic จ้าง Rahul Patil เป็น CTO ในเดือนตุลาคม 2568 โดยเฉพาะเพื่อดูแลการประมวลผล โครงสร้างพื้นฐาน การอนุมาน และการดำเนินงานวิศวกรรม[^14] ภูมิหลังของ Patil ในฐานะ CTO ของ Stripe แสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของ Anthropic ต่อโครงสร้างพื้นฐานในฐานะความสามารถหลัก แทนที่จะเป็นฟังก์ชันที่จ้างภายนอก
การเปรียบเทียบกับ Stargate: สองโมเดลสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI
ความแตกต่างระหว่างกลยุทธ์กระจายของ Anthropic และแนวทางรวมศูนย์ของ Stargate ของ OpenAI เผยให้เห็นความแตกต่างทางปรัชญาพื้นฐาน
การเปรียบเทียบกลยุทธ์โครงสร้างพื้นฐาน:
| มิติ | Anthropic | OpenAI Stargate |
|---|---|---|
| มูลค่าข้อตกลงรวม | 95,000+ ล้านดอลลาร์ (กระจาย) | 500,000 ล้านดอลลาร์ (รวมศูนย์) |
| ระยะเวลา | 2568-2569 | ถึง 2572 |
| สถาปัตยกรรม | หลายผู้ให้บริการ (NVIDIA, Trainium, TPU) | NVIDIA เป็นหลัก |
| ความเป็นเจ้าของ | โมเดลความร่วมมือ | การร่วมทุน (SoftBank และ OpenAI ฝ่ายละ 40%) |
| การกระจายทางภูมิศาสตร์ | หลายศูนย์ข้อมูล, 3+ ภูมิภาคคลาวด์ | 6+ ไซต์, เป้าหมาย 10 GW |
| โปรไฟล์ความเสี่ยง | ต่ำกว่า (กระจาย) | สูงกว่า (รวมศูนย์) |
Stargate ของ OpenAI ได้รับกำลังการผลิตตามแผนเกือบ 7 กิกะวัตต์ในหกไซต์ พร้อมการลงทุนที่ผูกพันมากกว่า 400,000 ล้านดอลลาร์—ทำให้พวกเขาอยู่ในเส้นทางสู่เป้าหมาย 10 กิกะวัตต์ มูลค่า 500,000 ล้านดอลลาร์เต็มรูปแบบเร็วกว่ากำหนด[^15] อย่างไรก็ตาม มีรายงานว่าโครงการประสบความล่าช้าท่ามกลางความท้าทายในการดำเนินงาน[^16]
แนวทางของ Anthropic แลกขนาดกับความยืดหยุ่น หาก Stargate ประสบความล่าช้าในการก่อสร้าง ความท้าทายด้านการเงิน หรือการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี OpenAI จะเผชิญความเสี่ยงจากการรวมศูนย์ ข้อตกลงกระจายของ Anthropic ให้กำลังสำรองข้ามผู้ให้บริการหลายราย
ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม
กลยุทธ์หลายผู้ให้บริการของ Anthropic สร้างผลกระทบต่อระบบนิเวศโครงสร้างพื้นฐาน AI
การเปลี่ยนแปลงพลวัตการแข่งขัน
ภูมิทัศน์ห้องปฏิบัติการ AI ระดับแนวหน้าตอนนี้มีปรัชญาโครงสร้างพื้นฐานที่แตกต่างกันสองแบบ: - รวมศูนย์: OpenAI (Stargate), Meta (การสร้างภายใน 600,000 ล้านดอลลาร์) - กระจาย: Anthropic (multi-cloud + เป็นเจ้าของ)
ห้องปฏิบัติการขนาดเล็กเผชิญแรงกดดันให้เลือก: แข่งขันเพื่อกำลังการผลิต hyperscaler กับคู่แข่งที่มีเงินทุนมากกว่า หรือยอมรับความเสียเปรียบด้านโครงสร้างพื้นฐาน ข้อกำหนดด้านทุนสำหรับโครงสร้างพื้นฐานที่แข่งขันได้เพิ่มขึ้นเกินความสามารถในการระดมทุนอิสระ
ตำแหน่งของผู้ให้บริการคลาวด์
Hyperscalers แข่งขันกันเพื่อเป็นผู้เช่าหลักของห้องปฏิบัติการ AI ขณะสร้างกำลังการผลิตที่อาจเกินความต้องการหากห้องปฏิบัติการสร้างโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง พลวัตนี้สร้างความไม่แน่นอนในการวางแผนกำลังการผลิต:
- AWS: รักษา Anthropic ผ่าน Project Rainier แต่สูญเสียความเป็นเอกสิทธิ์
- Google Cloud: รับข้อตกลง TPU หลายปี ยืนยันกลยุทธ์ชิปเฉพาะทาง
- Microsoft Azure: ได้รับการปรากฏตัวของ Anthropic ผ่านข้อตกลง 30,000+ ล้านดอลลาร์ กระจายความเสี่ยงนอกเหนือจาก OpenAI
- Oracle: ถูกกันออกจาก Anthropic เพิ่มการลงทุนใน Stargate
การยืนยัน Neocloud
การเลือก Fluidstack เหนือ hyperscalers ที่มีชื่อเสียงยืนยันโมเดล neocloud สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI ระดับแนวหน้า Neoclouds อื่นๆ (CoreWeave, Lambda, Together) ได้รับความน่าเชื่อถือสำหรับความร่วมมือที่คล้ายกัน ภาค neocloud เปลี่ยนจากแหล่งกำลังการผลิตทางเลือกเป็นพันธมิตรโครงสร้างพื้นฐานเชิงกลยุทธ์
ความท้าทายในการดำเนินงาน
การแปลงข้อตกลง 95,000 ล้านดอลลาร์เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ดำเนินงานได้เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงในการดำเนินงานอย่างมากในหลายมิติ
การระดมทุน
เงินทุนที่เปิดเผยของ Anthropic (~8,000 ล้านดอลลาร์จนถึงปี 2567) ต่ำกว่าข้อตกลง 95,000+ ล้านดอลลาร์มาก ช่องว่างด้านทุนต้องการ: - การลงทุนร่วมทุนอย่างต่อเนื่อง (มีรายงานว่า Google ลงทุนเพิ่มเติม 1,000 ล้านดอลลาร์) - การเติบโตของรายได้จาก Claude API และผลิตภัณฑ์องค์กร - การสนับสนุนจากพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ (10,000 ล้านดอลลาร์ของ NVIDIA, 5,000 ล้านดอลลาร์ของ Microsoft) - การจัดหาเงินกู้ที่อาจเกิดขึ้นเมื่อศูนย์ข้อมูลเริ่มดำเนินงาน
ข้อตกลงแสดงถึงความทะเยอทะยานหลายปีที่ต้องการการเข้าถึงทุนอย่างต่อเนื่อง สภาพเศรษฐกิจที่ส่งผลต่อการลงทุนด้านเทคโนโลยีอาจจำกัดความพร้อมของเงินทุน
การประสานงานหลายผู้ให้บริการ
การดำเนินงานข้าม AWS, Google Cloud, Azure และ Fluidstack พร้อมกันสร้างความซับซ้อนในการประสานงาน: - APIs, เครื่องมือ และแนวปฏิบัติการดำเนินงานที่แตกต่างกัน - การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดวางภาระงานข้ามผู้ให้บริการ - ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบข้ามหลายสภาพแวดล้อม - การระบุต้นทุนและการเพิ่มประสิทธิภาพข้ามสัญญา
ประโยชน์ของกลยุทธ์ multi-cloud (ความยืดหยุ่น, อำนาจต่อรอง) มาพร้อมกับค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่แนวทางรวมศูนย์หลีกเลี่ยงได้
ความต้องการการสนับสนุนระดับมืออาชีพ
วิศวกรภาคสนาม 550 คนของ Introl สนับสนุนองค์กรที่ดำเนินการโครงสร้างพื้นฐาน AI ขนาดใหญ่ข้ามผู้ให้บริการและสถาปัตยกรรมหลายราย[^17] บริษัทติดอันดับที่ 14 ใน Inc. 5000 ปี 2568 ด้วยการเติบโตสามปี 9,594% สะท้อนความต้องการความเชี่ยวชาญในการปรับใช้ multi-cloud[^18]
การปรับใช้ข้าม 257 ที่ตั้งทั่วโลก ต้องการแนวปฏิบัติการดำเนินงานที่สอดคล้องกันโดยไม่คำนึงถึงผู้ให้บริการพื้นฐาน[^19] Introl จัดการการปรับใช้ที่มีถึง 100,000 GPUs พร้อมโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายใยแก้วนำแสงมากกว่า 40,000 ไมล์[^20]
กรอบการตัดสินใจสำหรับผู้วางแผนโครงสร้างพื้นฐาน
กลยุทธ์ของ Anthropic ให้บทเรียนสำหรับองค์กรที่ประเมินแนวทางโครงสร้างพื้นฐาน AI
การเลือกกลยุทธ์โครงสร้างพื้นฐาน:
| โปรไฟล์ของคุณ | แนวทางที่แนะนำ | เหตุผล |
|---|---|---|
| <10 ล้านดอลลาร์ค่าใช้จ่าย GPU ต่อปี | เช่า Hyperscaler | ขนาดไม่เพียงพอสำหรับโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะ |
| 10-100 ล้านดอลลาร์ค่าใช้จ่ายต่อปี | Multi-cloud พร้อมกำลังการผลิตที่ผูกพัน | สมดุลความยืดหยุ่นกับราคา |
| >100 ล้านดอลลาร์ค่าใช้จ่ายต่อปี | ผสมผสานเป็นเจ้าของ + เช่า | การเพิ่มประสิทธิภาพทางเศรษฐศาสตร์ในขนาดใหญ่ |
| การพัฒนา AI ระดับแนวหน้า | พอร์ตโฟลิโอหลายผู้ให้บริการ | การรับประกันกำลังการผลิต, ทางเลือกสถาปัตยกรรม |
สัญญาณที่ควรติดตาม
ติดตามตัวบ่งชี้ที่โมเดลกระจายของ Anthropic มีประสิทธิภาพดีกว่าแนวทางรวมศูนย์ของ Stargate (หรือในทางกลับกัน): - ตัวชี้วัดประสิทธิภาพการฝึกเปรียบเทียบจากการเปิดตัว Claude vs. GPT - ระยะเวลาการปรับใช้ศูนย์ข้อมูลตรงตามเป้าหมายหรือพลาดเป้า - แนวโน้มต้นทุนต่อโทเค็นในราคา API - การเปรียบเทียบประสิทธิภาพสถาปัตยกรรม (NVIDIA vs. Trainium vs. TPU)
ประเด็นสำคัญ
สำหรับผู้ดำเนินงานโครงสร้างพื้นฐาน AI: - กลยุทธ์หลายผู้ให้บริการลดความเสี่ยงจากการพึ่งพา แต่เพิ่มความซับซ้อนในการดำเนินงาน - ความร่วมมือกับ neocloud มีข้อได้เปรียบด้านความเร็วและการปรับแต่งเหนือ hyperscalers - โครงสร้างพื้นฐานได้กลายเป็น
