電子發燒友網報道（文/李彎彎）近日消息，AI企業Anthropic將直接從博通采購近100萬顆TPU v7pIronwood AI芯片，本地部署在其控制的數據中心中。也就是說，博通將直接向 Anthropic供應基于TPU v7p的機架級 AI 系統，繞過TPU芯片的另一開發參與方谷歌。不過谷歌預計仍可從 Anthropic 同博通的交易中取得 IP授權收入。

博通CEO陳福陽此前在 2025年12月確認，Anthropic 已累計向博通下達了價值210億美元的AI系統訂單。在Anthropic的自有TPU算力系統中，TeraWulf 等三家企業供應基礎設施，Fluidstack 則將負責現場部署服務。

Anthropic的AI理想與博通的新賽道

成立于2021年的Anthropic，由OpenAI前高管達里奧·阿莫迪（Dario Amodei）及其妹妹丹妮拉·阿莫迪（Daniela Amodei）創立。核心團隊成員多來自Google DeepMind和OpenAI，包括GPT-2/3早期安全評估負責人。公司創立初衷源于對AI發展速度與安全監管脫節的擔憂，其使命是構建“可靠、可解釋、可操縱”的AI系統。

Anthropic獨創的憲法AI框架通過RLAIF（基于AI反饋的強化學習）技術，使模型在生成內容前自動對照預設的AI憲法進行自我審查。該框架包含誠實、無害、公平等價值原則，顯著降低有害輸出風險。例如，其醫療診斷模型在置信度不足時會主動提示“請咨詢專業醫生”，而非冒險輸出結論。

與OpenAI押注C端不同，Anthropic 80%收入來自企業客戶，重點服務金融、醫療、法律等高敏感行業。其承諾不使用客戶數據訓練模型，并提供Slack、Notion等工具集成服務。2024年Claude系列模型市場份額達25%，2025年初已超52%，成為開發者首選。

與Anthropic的合作中，博通確認將提供基于TPU v7p的機架級AI系統，涵蓋芯片封裝、機架設計及系統集成服務，這一轉型標志著博通正突破傳統芯片供應的角色。

博通利用其先進封裝技術，將谷歌的TPU IP轉化為標準化產品，同時，其2023年收購VMware的經驗，也有助于提供更全面的云基礎設施解決方案。通過與Anthropic的合作，博通不僅開辟了新的收入賽道，更在TPU生態上實現了突破。此前，TPU生態完全由谷歌控制，如今博通可向第三方銷售標準化系統，形成了“芯片+系統+服務”的全棧能力。

這一變化也引起了行業內的廣泛關注，Meta等科技巨頭已考慮在2027年將核心AI工作負載轉向TPU v7p，若計劃落地，博通將吸引更多企業級客戶，加速打破AI芯片市場單一主導的格局。

谷歌第七代AI芯片TPU v7pIronwood

作為谷歌第七代AI芯片的TPU v7pIronwood，在2025年11月的Google Cloud Next大會上發布時，其核心參數就引發了行業的震動。

這款芯片在算力密度上實現了單芯片4614 TFLOPS的驚人表現，較前代提升了量級，FP8算力更使訓練吞吐量翻倍。在能效比方面，它超越了NVIDIA B200兩倍，顯著降低了大規模部署的能耗與散熱成本。同時，TPU v7p還支持9216顆液冷芯片集群，通過ICI網絡實現Pod間的高效互聯。作為首款專為AI推理設計的TPU，它精準匹配了生成式AI從訓練為主轉向推理規模化落地的需求。

在技術突破點上，TPU v7p提供了雙模式配置，既有256計算引擎的推理Pod規格，也有9216計算引擎的訓練Pod規格。其內存也進行了升級，HBM3E內存容量提升2倍，帶寬提高2.7倍。此外，互連優化也是一大亮點，ICI鏈路帶寬提升12%，延遲降低三分之一。

Anthropic的百億級采購具有多重戰略意義，首先體現在數據主權的掌控上。Claude系列模型涉及大量企業敏感數據，本地部署可避免第三方云平臺處理的風險。例如，金融行業客戶要求數據完全隔離，自主算力因此成為剛需。

其次，在成本結構優化方面，直接采購系統解決方案可規避云服務溢價。據測算，長期運營成本較租用TPU Pod可降低40%以上。

再者，技術棧的深度定制也是一大優勢。掌握底層算力后，Anthropic可優化芯片驅動、通信協議及調度系統，使模型訓練效率提升30%。

最后，這一舉措還引發了生態級的變革，加速了AI公司“去云化”的進程。未來，OpenAI、xAI、Meta等企業可能效仿，推動AI芯片從“云內專屬”走向“企業私有”。芯片、云服務、模型的三層關系將被重新定義，全球AI基礎設施的權力版圖面臨重塑。

小結

當大型模型成為國家戰略資產，算力控制權已上升至企業生死存亡的高度。Anthropic的采購決策不僅是商業選擇，更是AI時代計算主權意識的集中體現。隨著博通從芯片供應商升級為系統集成商，谷歌TPU生態的開放性增強，一場圍繞算力、數據、技術的全方位競爭正在展開。這場變革或將決定誰能主導通用人工智能（AGI）的未來話語權。