Anthropic喺4月初公布、並且喺4月22號再獲多家媒體跟進報道嘅一份重磅協議——就係同Google同Broadcom簽訂一份為期多年、合共3.5GW，即吉瓦級別嘅TPU算力合約，新增容量將會由2027年開始陸續上線。呢個係截至目前為止，AI產業歷來最大單筆運算承諾之一。公司年化收入由2025年底大約90億美元，急升到300億美元，而年付超過100萬美元嘅企業客戶數量，喺唔夠兩個月之內，由500家倍增到超過1,000家。

根據Anthropic官方公告，以及TechCrunch、Tom’s Hardware、CNBC、《The Register》喺4月7號同4月22號接連嘅報道，新合約涵蓋咗三個層面。第一，3.5GW TPU容量，由Broadcom負責設計，Google提供雲端營運，而Anthropic就作為終端客戶獨家鎖定呢批算力。第二，新增算力主要會落戶美國本土，作為Anthropic早前承諾投資500億美元美國基建計劃嘅延伸。第三，呢部分容量其實係喺2025年10月已經宣布嘅1GW Google Cloud TPU合約之外，再額外加碼。

換句話講，Anthropic喺唔夠半年之內，已經將原本預計喺2026至2027年可以調用嘅TPU總容量，推高到4.5GW以上——而呢個數字，已經大到足以媲美一個中型國家整體電網負荷。

咁點解Anthropic會揀TPU，而唔係Nvidia GPU？根據Datacenter Dynamics同Silicon Republic分析，背後有三個非常現實嘅原因。

第一，TPU由Google同Broadcom自家研發、自家製造，而Anthropic作為超級大客戶，仲可以參與架構優化；呢一種靈活度，係Nvidia作為單一供應商好難提供得到。

第二，價格同供應穩定性。喺Nvidia GB200同Blackwell平台到而家仍然持續缺貨嘅情況之下，TPU提供咗一條可以繞過供應瓶頸嘅替代路徑，而且估計每瓦運算成本，相比GPU方案仲有一定折讓。

第三，就係能效比。最新一代TPU喺大模型訓練嘅單位能耗表現上，喺某啲workload入面，已經能夠同Nvidia最新平台抗衡。對於一個每年耗電量以TWh計嘅訓練集群嚟講，呢啲唔係紙上數字，而係實實在在嘅營運成本差距。

如果由企業客戶角度去睇，根據Outlook Business同Nerd Level Tech喺4月22號整理嘅數據，Anthropic喺2026年第一季，已經搶走咗企業首次採購AI工具市場入面73%嘅份額；OpenAI只剩返大約27%。而年化300億美元營收，亦都意味住Anthropic喺過去四個月，已經正式超越OpenAI同期嘅商業收入。

值得補充嘅係，年付超過100萬美元企業客戶數量倍增，唔單止係因為Claude本身能力進一步提升，仲同Anthropic由2025年第四季開始切換去按使用量計費嘅企業合約模式，有直接關係。因為呢種模式，令大型企業客戶更容易由試點階段，直接過渡去全面部署。

Nvidia而家大約76%嘅AI加速器市佔率，主要建立喺CUDA軟件生態系統嗰種強大鎖定效應之上——即係話，開發者一旦熟習咗CUDA，就會好難轉去其他平台。但Anthropic今次嘅選擇，其實已經證明咗一件事：至少對於最頂尖、最有資源嘅模型訓練客戶嚟講，自研晶片加雲端整合方案，係可以繞過CUDA，直接落場。

呢種打法，好似圍魏救趙咁——Anthropic根本唔需要正面攻擊Nvidia晶片本身，只要繞過佢，轉而同Google Cloud深度綁定，就已經足以動搖Nvidia喺超大型訓練客戶市場入面嘅議價能力。問題關鍵唔係TPU單片性能係咪超越Blackwell，而係整體系統成本同供應穩定性，係咪可以提供另一條更划算、更穩陣嘅路。歷史上其實有類似例子。

今次協議其實揭示咗三個層面嘅結構性影響。

第一，AI晶片市場正由單一霸主模式，開始走向多極供應格局。Anthropic今次大幅加碼TPU，將會逼使其他大型雲廠，例如Microsoft、Meta、Amazon，加快推進自研晶片商業化，令成個生態系統入面嘅議價權開始重新分配。

第二，Broadcom角色正被根本性重估。佢唔再只係一間網絡晶片公司，而係開始進化成為一個客製化AI ASIC設計平台。呢個轉變，令佢同Nvidia之間市值差距，正急速收窄。

第三，AI算力競爭，而家已經由單純比晶片數量，轉向比拼電力同冷卻能力呢啲更底層嘅物理瓶頸。3.5GW係咩概念？差唔多等於三個中型核反應堆滿載輸出。未來數據中心選址，將唔再係純粹搵平地、平租，而係要同電網規劃、再生能源項目深度綁定。