Giovedì, Anthropic ha annunciato un accordo con Google per l’utilizzo di fino a un milione di unità delle Tensor Processing Unit (TPU) di Google, un passo che potrebbe costare all’azienda decine di miliardi di dollari. Questo accordo segna una significativa espansione della capacità di calcolo di Anthropic, con oltre un gigawatt di potenza computazionale previsto online entro il 2026, sufficiente a soddisfare le crescenti esigenze del suo modello di intelligenza artificiale, Claude.
Il valore complessivo dell’accordo è stimato in decine di miliardi di dollari, con una parte significativa destinata all’acquisto delle TPU. Un data center da un gigawatt richiede investimenti ingenti, con circa 35 miliardi di dollari destinati all’acquisto dei chip necessari. Questa mossa evidenzia la crescente domanda di potenza computazionale nel settore dell’intelligenza artificiale, dove aziende come Anthropic e OpenAI competono per sviluppare modelli sempre più potenti.
Nonostante l’accordo con Google, Anthropic mantiene una strategia di calcolo diversificata, utilizzando anche le Trainium di Amazon e le GPU di Nvidia. Questa architettura multi-cloud consente ad Anthropic di ottimizzare le prestazioni e i costi, assegnando carichi di lavoro specifici a ciascun tipo di chip in base alle esigenze. Tuttavia, l’accordo con Google rappresenta un rafforzamento della partnership tra le due aziende, con Google che ha già investito oltre 3 miliardi di dollari in Anthropic.
Inoltre, Google sta espandendo l’uso delle sue TPU al di fuori dei propri data center, collaborando con fornitori di cloud esterni come Fluidstack, che ospiterà le TPU in un nuovo centro dati a New York. Questa strategia mira a sfidare la dominanza di Nvidia nel mercato delle GPU per l’intelligenza artificiale, offrendo un’alternativa alle aziende che cercano soluzioni più economiche e scalabili.
L’accordo tra Anthropic e Google rappresenta una mossa strategica significativa nel panorama dell’intelligenza artificiale, con implicazioni per l’architettura dei data center, la competizione tra fornitori di chip e l’evoluzione delle capacità computazionali necessarie per alimentare i modelli di intelligenza artificiale di nuova generazione.