Anthropic 正與微軟洽談租用自研 AI 推論晶片 Maia 200，若達成協議將成為首批外部大客戶。Anthropic 已向三大美國雲端巨頭做出逾 3,300 億美元運算承諾，同時租用 Google TPU、Amazon Trainium，還在跟英國新創 Fractile 談合作，多供應商策略與完全仰賴 Nvidia 的 OpenAI 路線截然不同。
（前情提要：Anthropic 傳擬採購微軟自研 AI 晶片「Maia 200」！打破 Nvidia 算力壟斷）
（背景補充：超微 AMD 宣布投資臺逾百億美元，搶先進封裝產能）
本文目錄
- 每家自研晶片都不放過
- 3,300 億鎂的戰略
- 常見問題
台積電 3 奈米製程、216GB HBM3e 記憶體、7TB/s 頻寬、每美元多產出 30% 的 token。這是微軟今年一月在 Azure 資料中心開始部署的 Maia 200 推論加速器的帳面規格，專為 AI 推論（而非訓練）設計，主要任務是壓低 Copilot 智慧助手的營運成本。如今 Anthropic 正考慮把這款晶片加入自己的算力工具箱，但洽談仍處早期，未必會達成協議。
每家自研晶片都不放過
Anthropic 的多晶片策略在 AI 產業裡已經是最激進的一家。除了 Nvidia GPU 外，Anthropic 長期租用 Google 的 TPU 和 Amazon 的 Trainium 自研晶片，五月初又傳出正在跟英國晶片新創 Fractile 洽談採購推論晶片。Fractile 由牛津大學博士 Walter Goodwin 於 2022 年創辦，宣稱其「記憶體運算融合」架構能讓大語言模型推論速度快 100 倍、營運成本降 90%，預計最快 2027 年商用。
加上微軟 Maia 200，Anthropic 等於同時向四條獨立的自研晶片供應鏈伸出觸角。CEO Dario Amodei 近期坦言公司「在算力方面遇到困難」，在年化營收已衝破 300 億美元的規模下，分散供應商不只是省錢，更要確保不被單一廠商卡住產量。
3,300 億鎂的戰略
多晶片策略的背後是天文數字般的雲端支出，Anthropic 已向三大雲端巨頭做出合計超過 3,300 億美元的長期運算承諾。
- Google Cloud 2,000 億（五年）
- AWS 超過 1,000 億（十年，換取最高 5GW 運算容量）
- Azure 300 億
光是 2026 年，預計運算支出就超過 200 億美元，是 2025 年的三倍。使用各家自研晶片不只帶來客製化硬體優勢，更能透過雲端廠商的成本補貼緩解帳單壓力，每個百分點的成本節省都是上億美元。
微軟與 Anthropic 的關係正以罕見速度升溫，主要是因為去年底微軟與 Nvidia 各投資 Anthropic 50 億美元，今年初在 Copilot 全面預設啟用 Claude 模型，年度模型採購金額約 5 億美元。為了餵飽 Anthropic 飆升的算力需求，微軟從 2025 年 11 月起持續加大資源傾斜，將更多既有 Nvidia 伺服器劃撥給 Anthropic，同時為其建造全新伺服器叢集，部分小型雲端客戶的需求則被「選擇性」往後推。
常見問題
微軟 Maia 200 晶片是什麼？
Maia 200 是微軟自研的 AI 推論加速器，基於臺積電 3 奈米製程、216GB HBM3e 記憶體，2026 年 1 月在 Azure 部署，比現有系統每美元多產出 30% 的 token，專為推論而非訓練設計。
Anthropic 為什麼要同時租用多家廠商的自研晶片？
Anthropic 已向三大雲端做出逾 3,300 億美元運算承諾，2026 年預計花超過 200 億在運算上。分散使用各家自研晶片既能獲得成本補貼，也避免被單一供應商卡住算力供給。
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