Anthropic tiếp tục cuộc đua tính toán với thỏa thuận 45 tỷ đô la với Nscale

Bốn mươi lăm tỷ đô la. Không phải cho một công ty, không phải cho một sản phẩm — mà cho tính toán. Anthropic vừa ký kết một thỏa thuận để thuê tính toán AI từ Nscale, một nhà cung cấp cơ sở hạ tầng của Anh được thành lập vào năm 2024, và quy mô của nó sẽ khiến mọi nhà phát triển và nhà sáng lập ở châu Á phải dừng lại và suy nghĩ về hướng đi thực sự của biên giới AI.

Anthropic tiếp tục cuộc đua tính toán với thỏa thuận 45 tỷ đô la với Nscale, và đây không phải là một bước đi cô lập — nó là tín hiệu mới nhất trong một mô hình có những hàm ý nghiêm trọng về cách xây dựng AI, ai kiểm soát cơ sở hạ tầng, và điều đó có ý nghĩa gì đối với các đội xây dựng sản phẩm trên các mô hình này trên khắp Đông Nam Á và hơn thế nữa.

Điều Gì Đã Xảy Ra

Theo báo cáo của TechCrunch, Anthropic đã đồng ý thuê khoảng 45 tỷ đô la tính toán AI từ Nscale trong một khoảng thời gian sáu năm. Tính toán sẽ được cung cấp thông qua các chip Vera Rubin của Nvidia — kiến trúc chip tiên tiến nhất của công ty kết hợp sáu chip khác nhau hoạt động cùng nhau. Đó không phải là một lỗi đánh máy: sáu chip hoạt động như một hệ thống duy nhất, đại diện cho đỉnh cao của những gì thiết kế GPU trông như thế nào ngay bây giờ.

Nscale, mặc dù mới chỉ hai tuổi, đã tự khẳng định mình là một người chơi cơ sở hạ tầng nghiêm túc. Nó trước đây đã ký kết một thỏa thuận với Microsoft, và trung tâm dữ liệu chính của nó sẽ đóng vai trò là xương sống cho công suất tính toán mở rộng của Anthropic. Tính toán dự kiến sẽ hoạt động vào cuối năm 2027.

Thỏa thuận này được Bloomberg báo cáo lần đầu tiên, và một nguồn tin quen thuộc với sự sắp xếp đã xác nhận chi tiết cho TechCrunch. Điều làm cho nó đáng chú ý ngoài con số đô la thô là thời gian và mô hình nó đại diện. Anthropic không phải là một cược cơ sở hạ tầng một lần — nó đang có hệ thống khóa công suất tính toán trên nhiều nhà cung cấp và chân trời đa năm. Đây là cách một cuộc chạy đua vũ trang trông như thế nào khi nó được điều hành bởi những người thực sự tin rằng các mô hình họ đang xây dựng sẽ định hình lại nền kinh tế.

Kiến trúc Vera Rubin của Nvidia đáng được chú ý ở đây. Hệ thống được ra mắt vào đầu năm nay và đại diện cho một bước nhảy thế hệ trong thiết kế chip — không chỉ nhanh hơn, mà còn có khả năng xử lý song song mà đào tạo mô hình biên giới đòi hỏi. Anthropic đặt cược 45 tỷ đô la vào quyền truy cập vào phần cứng này cho bạn biết điều gì về nơi các khả năng thế hệ tiếp theo của Claude dự kiến sẽ đến từ đâu.

Tại Sao Nó Quan Trọng Đối Với Châu Á

Phản ứng tức thì từ nhiều nhà phát triển ở châu Á có thể là: đây là một câu chuyện phương Tây về cơ sở hạ tầng phương Tây. Cách đọc đó là sai, và đây là lý do.

Các mô hình được đào tạo trên tính toán này — Claude, và bất cứ điều gì đến sau nó — là những mô hình tương tự cung cấp API mà các đội trên khắp Đông Nam Á, Ấn Độ, Nhật Bản và Hàn Quốc đang xây dựng ngay bây giờ. Khi Anthropic khóa 45 tỷ đô la tính toán trong sáu năm, nó đang báo hiệu rằng khả năng của Claude sẽ tiếp tục mở rộng tích cực ít nhất cho đến năm 2033. Đối với những người sáng lập trong khu vực đang quyết định xây dựng trên nhà cung cấp mô hình nào, đó là một tín hiệu chiến lược về tuổi thọ và quỹ đạo đầu tư.

Có một điểm thứ hai, mang tính cấu trúc hơn. Việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI của riêng châu Á đang tăng tốc — từ các trung tâm dữ liệu siêu quy mô ở Singapore và Malaysia đến các sáng kiến AI có chủ quyền ở Nhật Bản và UAE. Nhưng thực tế là cuộc đua tính toán biên giới vẫn được điều hành chủ yếu ở phương Tây và ngày càng ở Vùng Vịnh. Thỏa thuận Nscale là một lời nhắc nhở rằng khoảng cách giữa cơ sở hạ tầng đào tạo biên giới và phần còn lại của thế giới không đóng lại nhanh chóng. Đối với các phòng thí nghiệm AI châu Á cố gắng đào tạo các mô hình nền tảng cạnh tranh, sự bất đối xứng về tài nguyên đang trở nên khó bỏ qua.

Đối với những người xây dựng sản phẩm, tuy nhiên, phép tính là khác nhau. Bạn không cần phải thắng cuộc đua cơ sở hạ tầng — bạn cần xây dựng thông minh trên đỉnh của bất kỳ ai làm được. Các cuộc chiến tính toán được chiến đấu ở cấp độ Anthropic, theo một cách nào đó, đang được chiến đấu thay mặt cho mọi nhà phát triển gọi API Claude. Câu hỏi đối với những người sáng lập công nghệ châu Á là ít hơn "làm thế nào chúng ta cạnh tranh với điều này?" và nhiều hơn "làm thế nào chúng ta có thể di chuyển đủ nhanh để tận dụng những gì tính toán này cuối cùng sẽ tạo ra?"

Đó là một vấn đề dễ giải quyết hơn, và nó là một vấn đề mà địa lý quan trọng ít hơn tốc độ thực hiện.

Điều Này Có Ý Nghĩa Gì Đối Với Các Nhà Phát Triển

Hãy cụ thể về ý nghĩa của một thỏa thuận như thế này ở tầng ứng dụng — đó là nơi hầu hết các nhà phát triển thực sự sống.

Thứ nhất, khả năng mô hình sẽ tiếp tục cải thiện nhanh hơn so với hầu hết các lộ trình sản phẩm giả định. Nếu Anthropic cam kết mức tính toán này cho đến năm 2033, các mô hình có sẵn vào năm 2027 và 2028 sẽ có khả năng đáng kể hơn so với những gì có sẵn ngày hôm nay. Điều đó có nghĩa là các tính năng cảm thấy giống như khoa học viễn tưởng ngay bây giờ — các tác nhân đa bước thực sự tự chủ, suy luận bối cảnh dài đáng tin cậy trên các cơ sở mã khổng lồ, hiểu biết đa phương tiện thời gian thực — có khả năng trở thành sẵn sàng sản xuất trong khung thời gian của các sản phẩm đang được xây dựng ngày hôm nay. Xây dựng kiến trúc của bạn để không phụ thuộc vào mô hình nếu có thể, và đừng mã hóa cứng các giả định về những gì AI không thể làm.

Thứ hai, chi phí suy luận sẽ tiếp tục giảm, nhưng chi phí đào tạo sẽ vẫn là một bức tường. 45 tỷ đô la Anthropic đang chi tiêu cho tính toán là cơ sở hạ tầng đào tạo và suy luận — nhưng phía đào tạo của phương trình đó là những gì tạo ra khoảng cách khả năng giữa các phòng thí nghiệm biên giới và mọi người khác. Như một nhà phát triển, đòn bẩy của bạn nằm ở việc tinh chỉnh, kỹ thuật nhắc nhở và kiến trúc ứng dụng, không phải trong việc cố gắng sao chép những gì Anthropic đang làm ở cấp độ cơ sở hạ tầng. Đó không phải là một hạn chế — nó là một tiêu điểm.

Thứ ba, độ trễ và tính khả dụng khu vực quan trọng hơn khi các mô hình trở nên mạnh mẽ hơn. Một Claude mạnh mẽ hơn chạy trên tính toán đi vào hoạt động vào cuối năm 2027 chỉ hữu ích cho người dùng của bạn nếu nó có thể truy cập được ở độ trễ chấp nhận được từ Singapore, Jakarta hoặc Tokyo. Đây là nơi câu hỏi địa lý cơ sở hạ tầng trở thành thực tế. Theo dõi nơi Nscale và các nhà cung cấp tương tự xây dựng trung tâm dữ liệu — và nơi các điểm cuối API của Anthropic hạ cánh — là đáng theo dõi nếu bạn đang xây dựng các ứng dụng nhạy cảm với độ trễ cho người dùng châu Á.

Đối với các đội xây dựng trên MonstarX, nền tảng phát triển AI-native của châu Á, hàm ý thực tế là đơn giản: khả năng mô hình bạn đang tích hợp ngày hôm nay là một sàn, không phải là một trần. Thiết kế logic sản phẩm của bạn để tận dụng các mô hình có khả năng hơn khi chúng đến, thay vì tối ưu hóa quá chặt chẽ xung quanh các hạn chế hiện tại. Cơ sở hạ tầng đang được lắp ráp ngay bây giờ được thiết kế đặc biệt để loại bỏ những hạn chế đó.

Một điều nữa đáng lưu ý: Nscale là một công ty được thành lập năm 2024 đã đang thực hiện các thỏa thuận 45 tỷ đô la cho bạn biết điều gì về tốc độ thị trường cơ sở hạ tầng AI đang di chuyển. Các công ty sẽ quan trọng vào năm 2028 có thể chưa tồn tại. Đối với những người sáng lập châu Á nhìn vào tầng cơ sở hạ tầng như một cơ hội kinh doanh, cửa sổ cho những người tham gia mới chưa đóng — nhưng nó đang nén lại.

Những Điểm Chính

Loại bỏ con số tiêu đề và đây là những gì thực sự quan trọng:

• Anthropic đang chơi một trò chơi dài hạn. Một cam kết tính toán sáu năm không phải là một cược hàng quý — nó là một tuyên bố về nơi công ty dự kiến sẽ ở đâu và những gì nó dự kiến sẽ cần. Lộ trình phát triển Claude được hỗ trợ bởi cơ sở hạ tầng sẽ không hoạt động cho đến cuối năm 2027.
• Kiến trúc Vera Rubin của Nvidia là tiêu chuẩn mới. Nếu bạn đang theo dõi các đường cong khả năng AI, t