Anthropic ставит $100B, чтобы победить OpenAI’s $1.4T в гонке вооружений ИИ

Топ-менеджер Anthropic имеет послание для технологического мира, который спешит вложить миллиарды в искусственный интеллект. Она говорит, что больше — не всегда лучше.

Даниэла Амодеи, которая руководит компанией в качестве президента и помогла ее основать, часточасто говорит об идее, которая формирует все, что делает бизнес. Она называет это «делать больше с меньшими затратами».

Такой подход ставит Anthropic в противоречие с тем, во что верит большинство в Силиконовой долине прямо сейчас. Крупнейшие технологические компании и их финансовые покровители действуют так, будто размер определяет победителя. Они собирают беспрецедентные объемы денег, покупают компьютерные чипы за годы до их необходимости и строят огромные здания, полные серверов по всей центральной Америке. Их ставка проста: тот, кто построит самую большую операцию, победит.

OpenAI наиболее наглядно демонстрирует этот подход. Компания заключила соглашения на сумму около $1,4 трлн на вычислительные мощности и связанную инфраструктуру. Работая с различными партнерами, компания создает огромные центры обработки данных и быстрее, чем когда-либо прежде в отрасли, получает доступ к передовым чипам.

Anthropic считает, что есть другой путь. Компания верит, что осторожные расходы, лучшие алгоритмы и более умные способы использования технологии могут сохранить их конкурентоспособность без попытки переплатить всем остальным.

Ситуация приобретает дополнительный вес, потому что Даниэла Амодеи и ее брат Дарио помогли создать именно ту философию, с которой они теперь борются. Дарио возглавляет Anthropic в качестве генерального директора и ранее работал в Baidu и Google. Он был частью исследовательской команды, популяризировавшей подход к масштабированию, который сейчас определяет, как компании создают модели ИИ. Основной принцип говорит о том, что добавление больших вычислительных мощностей, большего объема данных и увеличение размеров моделей, как правило, улучшает их работу предсказуемым образом .

Законы масштабирования определяют экономику отрасли

Эта закономерность теперь поддерживает всю финансовую структуру конкуренции в сфере ИИ. Это объясняет, почему компании, предоставляющие облачные услуги, тратят столько денег, почему производители чипов имеют такие высокие котировки акций и почему частные инвесторы дают огромные оценки компаниям, которые все еще теряют деньги по мере роста.

Но Anthropic хочет показать, что следующий этап конкуренции won’t be won just by whoever can afford the biggest initial training runs. Their plan focuses on using better quality information for training, techniques applied after initial training that improve how models think through problems, and product decisions that make models cost less to operate and easier for customers to use at a large scale. That last part matters because the computing bills never end once models are actually running.

Anthropic не работает с мелкими суммами. У компании около $100 млрд обязательств по вычислительным мощностям, и ожидается, что эта потребность будет расти, если она хочет оставаться на переднем крае. Как недавно сообщал Cryptopolitan, Amazon обеспечил работу модели Claude от Anthropic с использованием своей новой инфраструктуры Rainier AI, включающей более миллиона чипов Trainium2.

«Требования к вычислительным мощностям в будущем будут очень большими», — сказала Даниэла Амодеи в интервью CNBC. «Поэтому мы ожидаем, что да, нам потребуется больше вычислительных мощностей, чтобы просто оставаться на переднем крае, по мере того как мы становимся больше.»

Несмотря на это, компания утверждает, что большие цифры, сообщаемые во всем секторе, часто нельзя сравнивать напрямую. Отраслевая уверенность в правильном объеме расходов не так тверда, как может показаться.

«Многие цифры, которые фигурируют в обсуждениях, скорее не совсем сопоставимы, потому что структура некоторых из этих сделок скорее устроена таким образом», — сказала она, говоря о том, как компании чувствуют давление, чтобы сделать ранние обязательства, чтобы получить оборудование через несколько лет.

Более широкая реальность, отметила она, заключается в том, что даже люди, которые помогли разработать теорию масштабирования, были застигнуты врасплох тем, насколько стабильно росли производительность и бизнес-результаты.

«Мы продолжали удивляться, даже будучи людьми, которые первыми внедрили эту веру в законы масштабирования», — сказала Даниэла Амодеи. «То, что я часто слышу от своих коллег, это то, что экспоненциальный рост продолжается до тех пор, пока не прекратится. И каждый год мы говорили: „Ну, это наверняка не так, что вещи будут продолжать расти экспоненциально“, и каждый год это оказывалось правдой».

Что произойдет, когда рост остановится?

Даниэла Амодеи разделила технологический тренд и экономический тренд, что является важным различием, которое часто смешивают в публичных обсуждениях. Рассматривая только технологию, она сказала, что Anthropics не видит замедления прогресса на основе того, что они наблюдали.

«Независимо от того, насколько хороша технология, требуется время, чтобы она была использована в бизнесе или подобном личном контексте», — сказала она. «Настоящий вопрос для меня заключается в том: как быстро компании в частности, но также и отдельные лица, могут использовать технологию?»

«Экспоненциальный рост продолжается, пока не прекратится», — сказала Даниэла Амодеи. Вопрос на 2026 год заключается в том, что произойдет с гонкой ИИ и компаниями, которые ее строят, если любимый паттерн роста отрасли наконец перестанет работать.

По мере того как отрасль борется с ростом спроса на вычислительные мощности ИИ в 2 раза быстрее, чем закон Мура, требующим 500 миллиардов долларов ежегодно до 2030 года, ставка Anthropic на эффективность вместо сырого масштаба может оказаться пророческой, или же она может обнаружить, что в гонке ИИ нет замены подавляющей вычислительной мощности.