Anthropic 正在通过使用多个芯片来处理其人工智能工作来对冲其赌注，这一策略最终可能会削弱英伟达的主导地位。
Anthropic 周一发布的 S-1 文件显示，该人工智能实验室表示，它“将计算作为来自多个战略合作伙伴的单一、可替代的池”进行管理，软件可以根据芯片最高效的位置将其工作引导到不同的芯片上。该文件周一发布，正值该公司准备上市之际。
Anthropic 表示，它使用四个芯片系列的硬件：Amazon Trainium、Google TPU、Nvidia GPU 和 AMD GPU。
分析师表示，Anthropic 表示，这种灵活性“需要数年时间和大量投资才能建立”，随着时间的推移，这种灵活性可能会减少主要人工智能公司对英伟达的依赖，并赋予他们更多的谈判筹码。
Moor Insights & Strategy 创始人兼首席执行官帕特里克·穆尔黑德 (Patrick Moorhead) 表示：“真正的风险可能是英伟达的定价能力，因为能够跨四个平台转移工作的客户与不能跨四个平台转移工作的客户的谈判方式非常不同。”
IDC 分析师 Ashish Nadkarni 补充说，多芯片方法还使 Anthropic 不易受到 Nvidia 芯片供应波动的影响。
打破英伟达的控制并不容易
Moorhead 表示，尽管 Anthropic 的芯片组合并不新鲜，但该公司现在将其作为向投资者推销的核心优势。
这种威胁有其局限性。 Moorhead 表示，芯片之间的切换仍然很困难，尤其是在训练人工智能模型而不是运行它们时，只有最大的人工智能公司才有资源做到这一点。
Moorhead 表示，Anthropic 还继续在 Nvidia 计算上花费数十亿美元。
DA Davidson 技术研究主管 Gil Luria 表示，虽然 OpenAI 等其他大公司可能会采取多芯片方法，但对于规模较小的公司来说，这可能不值得付出努力和投资。
Circular Technology 全球研究和市场情报主管 Brad Gastwirth 表示，Anthropic 的战略并不构成近期的重大威胁。他表示，拥有更多芯片选择并不会消除英伟达在性能、网络和软件方面的优势。
如果人工智能计算变得更加商品化，那么英伟达将面临更广泛的风险。
Citadel 首席执行官 Ken Griffin 警告称，如果供应超过需求，可能会压低租金价格。
“GPU 和航空公司一样，运行边际成本非常低，”他上周告诉彭博社。 “一旦产能过剩，价格就会直线下降。”
英伟达没有立即回应《商业内幕》的置评请求。
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