20~30MW小型運算容量：Anthropic、OpenAI考慮分散部署

Anthropic與OpenAI正分別考慮取得20~30MW規模的小型運算容量，並在英國、北歐等多個地區分散布局推理基礎設施。

CNBC報導，Anthropic已洽談在英國與北歐簽訂20~30MW規模資料中心合約，OpenAI也考慮在北歐取得類似容量。消息人士表示，兩家公司也曾在美國討論相同規模的容量，但是否已簽署具體合約，目前尚未確認。

OpenAI發言人表示：「為因應全球AI需求增加，我們正建立多元化的運算資產組合。」不過，該發言人未評論特定商業談判；Anthropic則未回應CNBC的置評請求。

相關討論正與兩家公司推動的超大型AI基礎設施計畫並行。OpenAI曾於2025年透過「星際之門」（Stargate）計畫宣布，目標是在2029年前於美國取得10GW規模的AI基礎設施。

OpenAI表示，公司已超越2026年4月設定的目標，且最近90天增加了超過3GW容量。除了集中取得大型設施外，公司也在考慮分散取得已配備電力與冷卻設備地區的容量。

Anthropic於2025年11月宣布，將投資500億美元（約新台幣1兆5600億元）於美國AI運算基礎設施。2026年4月，Anthropic也公開與Google及博通（Broadcom）簽署合約，取得可自2027年起運作、規模達數GW的TPU容量。目前尚未確認20~30MW級討論是否包含在上述正式合約中。

小型容量受到關注，主要原因在於可實際投入使用所需的時間。若能在既有電力與冷卻設備的資料中心取得數MW空間，相較於興建數百MW或數GW級的新園區，可能更快部署服務。

不過，CNBC引述Structure Research的分析，內容是說明取得小型容量的一般性優勢，並不代表Anthropic與OpenAI已實際簽署合約。

AI基礎設施需求從模型訓練轉向推理的趨勢，也與分散取得各地容量相互關聯。仲量聯行（JLL）提出，2025年全球資料中心工作負載中，AI推理占9%、訓練占14%；到2030年，推理占比預計達37%，訓練則為13%。JLL也提出，推理占比可能在2027年超越訓練。

訓練需要大規模晶片緊密連接的環境，但推理可將使用者請求分散至多個叢集處理。因此，為降低服務延遲，將小型容量部署在多個地區的方式，可能與大型單一園區並行。

在此架構下，資料中心位置與網路連接性變得更加重要。訓練設施通常會為大規模運算組成高密度叢集，推理設施則可能分散部署在靠近使用者的地區。

電力與土地取得問題，也被視為考慮小型合約的背景因素。Anthropic曾表示，與資料中心計畫相關的電網升級成本及電價上升影響將由公司承擔，並投資於降低需求集中時段用電量的系統。

本報此前曾報導，AI運算15GW可能延至2027年才能啟用。相關內容指出，大型AI基礎設施的瓶頸不只在半導體，也延伸至電力、冷卻與資料中心建設時程。

克魯索（Crusoe）宣布完成39億美元（約新台幣1217億元）系列F輪融資的初步交割，估值達309億美元（約新台幣9653億元）。克魯索正同步擴大大型園區與「Crusoe Spark」模組化設施。

Anthropic與OpenAI討論20~30MW級資料中心的消息，源自匿名消息人士說法。合約規模與期限、業者及啟用時間均未公開，兩家公司將如何配置超大型基礎設施與區域型小型容量的比例，仍有待進一步確認。