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博通拟向Anthropic提供最高420亿美元贷款以采购TPU,美国数据中心建设遭遇封装瓶颈

路透社周四援引公司IPO招股书报道称,博通已同意向Anthropic提供最高420亿美元贷款,用于支付AI基础设施费用。另有分析警告,先进芯片封装而非晶圆制造,正成为限制美国数据中心上线速度的瓶颈。

科技分析林晓雯发布: 2026年10月1日4 分钟阅读资料来源 14
博通拟向Anthropic提供最高420亿美元贷款以采购TPU,美国数据中心建设遭遇封装瓶颈

路透社审阅的招股书显示,这笔贷款可能覆盖Anthropic承诺的五年期张量处理单元(TPU)租赁费用的约三分之一,该租赁总金额为1252亿美元。这些AI芯片由谷歌与博通共同设计。资金将通过可转换债券提供,这些债券可转换为Anthropic股份。Anthropic在文件中表示,预计在其IPO之前不会出售任何债券。报告称,博通还可以指定一家融资合作伙伴。

路透社称,Anthropic拒绝置评,博通也未置评。TNW尚未看到该招股书。

文件本身指出了这一安排的尴尬结构。Anthropic表示,博通的双重角色(既是硬件供应商又是融资伙伴)造成了“潜在的利益冲突”,这可能影响其获取计算资源的能力。文件还警告,某些付款或履约违约可能导致其大部分租赁义务同时到期。在这种情况下,它可能只能从420亿美元设施中提取有限金额来覆盖。根据文件,Anthropic已于2026年4月向博通的受限账户存入现金,在特定情况下可能需追加更多。

路透社将此交易视为英伟达的镜像,后者已利用其资产负债表支持芯片销售。《金融时报》本周报道称,英伟达曾与保险公司讨论由其芯片支持的贷款。Seaport Research分析师Jay Goldberg告诉路透社:“英伟达正在投入大量资产负债表资源,博通不得不效仿。”Rothschild & Co管理合伙人Robert Leitao对该机构表示:“感觉目前对两家公司能否产生足够收入以支持所有已发生融资的押注相当集中。”

其招股书显示,Anthropic在2025年亏损420亿美元,同时收入增长了12倍。路透社报道,其IPO可能使其估值达到2万亿。博通预计2027财年AI芯片收入约为1150亿,2028财年为2300亿。路透社称,Anthropic有望在该年度成为博通最大的计算客户。

封装成为瓶颈

资金到位之际,物理约束正在显现。Jefferies于9月30日与The Register分享的报告引用了分析公司SynMax的数据。SynMax使用每周卫星图像追踪数据中心场地的土地清理和施工活动,并估计美国部署容量将从2025年的约11吉瓦总容量上升至2026年的16-18吉瓦,高于其此前14-16吉瓦的预测。该报告将2027年的实际上限定为20吉瓦出头。

The Register报道,新项目的土地清理已趋于停滞,可见活动远低于2028年某些宣布的管道和芯片需求模型所暗示的80吉瓦以上。Jefferies此前的一份报告发现,计划于2026年投入使用的美国容量中仅有一半正在施工,而2028年管道中多达80%的项目尚未动工。

先进封装是第二道刹车。在OEM厂商安装之前,加速器芯片需与高带宽内存结合。SynMax估计,现有封装产能支持约13吉瓦总功耗的加速器,相当于CPU、内存和冷却后的约17.5吉瓦总数据中心功耗。两个计划于2027年上线的封装项目可增加6吉瓦,除非产能扩张快于预期,否则上限将保持在20吉瓦出头。

部分产能正在转移。据finance.biggo.com报道,Shinko Electric已收购日本显示公司的Mobara工厂,并将其改造为AI半导体封装基地。Tech Times在9月30日报道了这一举动,称其推动玻璃基板发展。

中国构建平行技术栈

华为轮值董事长徐直军本周声称,该公司的昇腾神经处理单元在中国市场份额已超过英伟达。“很难收集英伟达在中国的市场份额数据,但根据我们收集的数据,昇腾已超过英伟达,”他在The Register于9月30日报道的问答发布中说。英伟达高管在第二季度财报电话会议上表示,H200对中国的出货量占数据中心收入不到1%。

DeepSeek周三开源了六个昇腾软件模块,包括TileLang的昇腾兼容版本。TileLang是北京大学开发的一种编程语言,据《南华早报》和The Decoder报道,它比英伟达的CUDA更简单。华为表示“全力支持”这项工作,两家公司优化了由128颗昇腾950芯片组成的超节点。

双方在设计工具方面均未停滞。据The Decoder于9月30日报道,OpenAI和Synopsys签署了一项多年期合作伙伴协议,旨在构建GPT-Synopsys,这是一个旨在对芯片设计进行推理并操作Synopsys EDA工具的模型,早期测试已在半导体客户中进行。Tom's Hardware于9月28日至10月2日举行AI芯片设计周,指出Cadence、Synopsys和Siemens都声称拥有不同程度的代理自主性,但迄今为止所有速度数字都是供应商或客户自己的,并带有“最高”和“早期评估”的免责声明及不同的基准。

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林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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