据消息人士向CNBC透露，Anthropic和OpenAI正在寻求规模较小的人工智能数据中心交易，与此同时，获取部署工作负载所需基础设施的竞赛正在升温。

这两家人工智能实验室在过去一年中都签署了大规模的人工智能数据中心协议，涉及数百兆瓦和吉瓦级容量的设施，但消息人士表示，这些公司现在也在寻找20至30兆瓦规模小得多的部署的计算容量交易。

四位了解相关对话的人士告诉CNBC，Anthropic已在英国和北欧地区试探了该范围内的协议。由于讨论的是私人商业交易，这些人士要求匿名。其中两位消息人士称，OpenAI一直在北欧探索这类较小容量部署的机会。

一位消息人士表示，他们也了解Anthropic和OpenAI就美国境内该规模容量部署进行的谈判。

过去一年，两家公司都宣布了一系列人工智能基础设施交易，因为它们希望训练模型并向终端用户提供服务。在人工智能热潮中，确保较小规模计算配额交易使公司能够更快地部署工作负载。

OpenAI的一位发言人对CNBC表示：“我们正在构建多元化的计算组合，以满足全球对人工智能日益增长的需求。”

他们补充说：“不同的工作负载需要不同的基础设施，因此我们与一系列合作伙伴进行对话，并根据我们的需求、性能、可靠性、时间和成本来评估机会。我们不对具体的商业讨论发表评论。”Anthropic在CNBC联系时未予置评。“快速获得可用容量”两家人工智能实验室通常从数据中心运营商和新型云服务商那里租用计算容量，并寻求大规模、长期的协议。

据两位知情人士向 CNBC 透露，Anthropic 与 Nscale 达成了一项价值约 450 亿美元的云计算合作协议。根据该协议，Anthropic 将在西弗吉尼亚州的一个数据中心租用约 460 兆瓦的计算资源。

OpenAI 表示，其 Stargate AI 基础设施项目的计算能力已超出最初承诺的 10 兆瓦，并计划进一步在乔治亚州建设 3 兆瓦的计算资源，在俄亥俄州建设 8 兆瓦的计算资源。

在美国及其他地区，大型数据中心项目正日益面临当地社区的反对。在欧洲大部分地区，这个行业也面临着巨大压力——因为当地的土地和电力资源都非常紧张。

Structure Research 的研究主管 Jabez Tan 向 CNBC 表示，规模较小的计算资源租赁协议往往更具吸引力：“在现有的、已配备电力供应的设施中租用少量计算资源，比等待在某个地点获得大量计算资源更为实际。对于那些可以在多个地点运行的工作负载来说，通过多个小型计算集群的组合也能实现足够的计算能力。”

Tan 解释说：“训练大型 AI 模型通常需要大量芯片协同工作；而许多推理任务则可以在多个小型集群中分别处理不同的请求，从而降低对大型计算资源的依赖。”随着越来越多的 AI 计算任务从模型训练转向实际应用（即推理），用于推理的计算资源需求预计将会增加。

根据房地产公司JLL的报告，预计到2027年，用于推理工作负载的数据中心总容量将超过用于训练工作负载的容量。报告指出：2025年时，推理工作负载占全球数据中心工作负载总量的9%，而训练工作负载占比为14%；到2030年，推理工作负载将占用数据中心总容量的37%，而训练工作负载的占比将降至仅13%。

今年2月，有消息称Nvidia将与多家数据中心相关方合作，研究专为分布式推理设计的小型数据中心。

据《华尔街日报》周四报道，美国公司Crusoe曾在德克萨斯州建造了一个大型数据中心综合体，该数据中心目前被OpenAI使用。如今Crusoe正在投资建设小型数据中心。该报指出，这些小型数据中心比大型数据中心运行速度更快、建设成本也更低（而美国各地的大型数据中心建设项目普遍面临延误）。Crusoe尚未对相关采访请求作出回应。

Crusoe是众多在人工智能发展浪潮中业务蒸蒸日上的企业之一。该公司周四宣布已完成一轮39亿美元的融资，其估值已达到309亿美元。

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