半导体行业迎来一场震动业界的商业合作——AI企业Anthropic与芯片制造商博通达成一项总额高达210亿美元（约合人民币1472亿元）的协议，将采购近百万颗TPU v7p“Ironwood”芯片，用于构建自主可控的AI算力基础设施。这一动作不仅打破了原有TPU生态的供应格局，更标志着头部AI公司正加速从“租用算力”向“自建算力”转型。
根据合作细节，博通将基于TPU v7p架构设计并交付机架级AI系统，由TeraWulf等三家企业提供数据中心基础设施支持，Fluidstack负责现场部署与长期运维。这意味着Anthropic将完全掌控从芯片到系统的全链条算力资源，仅保留谷歌作为TPU架构的IP授权方。尽管谷歌仍能通过知识产权授权获得收益，但已退出硬件供应与云服务环节，对算力基础设施的控制力显著削弱。
推动这一决策的核心因素集中在三方面：数据安全、成本效益与技术自主。Anthropic旗下Claude系列模型处理大量企业敏感数据，本地化部署可避免数据经由第三方云平台流转；直接采购整机系统相比租用谷歌TPU Pod集群，长期运营成本可降低40%以上；掌握底层算力栈后，企业能够深度定制芯片驱动、通信协议与任务调度系统，使模型训练效率提升约25%。
对于博通而言，此次合作使其从单纯的芯片供应商跃升为AI系统集成商。该公司凭借在先进封装与系统集成领域的技术积累，成功将谷歌的TPU架构转化为可标准化销售的商用产品。这种转型不仅开辟了新的营收增长点，更重塑了TPU生态的权力结构——原本由谷歌全栈掌控的架构，如今通过博通的中介作用向第三方开放。
谷歌虽失去硬件销售与云服务绑定的机会，但其IP授权模式仍能带来稳定收益。更关键的是，TPU架构的广泛应用有助于巩固其在AI芯片设计领域的技术影响力，只是这种影响力已从直接控制转向间接渗透。有分析指出，谷歌未来可能通过升级IP授权条款或开发新一代架构来应对生态裂变。
这场变革背后，折射出AI行业对“算力主权”的激烈争夺。当大模型训练所需的算力规模呈指数级增长，头部企业逐渐意识到，依赖单一云服务商或芯片供应商将制约技术迭代速度与商业灵活性。Anthropic的百亿级采购案，实质是AI时代基础设施主导权的争夺战——谁掌握算力生产工具，谁就能在AGI竞赛中占据先机。
行业观察人士指出，OpenAI、xAI、meta等企业可能跟进类似策略，推动AI芯片从“云服务商专属”向“企业私有化”演进。这种趋势将深刻改变芯片制造商、云服务提供商与模型开发者的三角关系：芯片企业需强化系统集成能力，云服务商要拓展差异化服务，而模型公司则需平衡自主可控与生态开放。全球AI基础设施的权力版图，正因这场算力自主化浪潮而加速重构。
