摘要：一家叫 Anthropic 的人工智能公司，正在和谷歌谈一笔可能高达上百亿美元的云计算协议。

最近，科技圈又悄悄发生了一件大事。

一家叫 Anthropic 的人工智能公司，正在和谷歌谈一笔可能高达上百亿美元的云计算协议。

这事听起来有点专业，但其实背后牵扯的，是整个 AI 行业未来几年的走向，也关系到我们普通人将来用什么工具、谁来提供服务、甚至哪些公司会变得更强大。

先说说 Anthropic 是谁。

这家公司成立于 2021 年，创始人是一群从 OpenAI 出来的工程师和研究人员。

他们离开 OpenAI 的一个主要原因，是对 AI 安全问题的担忧。

他们觉得，AI 发展得太快，如果不加约束，可能会带来不可控的风险。

于是，他们另起炉灶，搞出了自己的大模型——Claude。

Claude 现在已经是全球最主流的大语言模型之一，和 OpenAI 的 GPT、谷歌的 Gemini、Meta 的 Llama 并列。

尤其在企业服务领域，Claude 因为强调“可解释性”和“可控性”，赢得了不少客户的信任。

比如一些银行、律所、医疗公司，它们不敢随便用黑箱模型处理敏感数据，但 Claude 提供了更透明的推理过程，这让它在专业市场站稳了脚跟。

不过，做 AI 模型是个极其烧钱的活。

训练一个顶级大模型，动辄需要上万块高端 GPU 同时跑几个月，电费、芯片、网络、存储，样样都是天文数字。

Anthropic 自己不建数据中心，只能靠租用云服务。

目前，它有两个主要的“房东”：

亚马逊和谷歌。

亚马逊是 Anthropic 最早的金主，投了大约 80 亿美元，还专门为它定制了 AI 芯片 Trainium2，建了号称“全球最强”的训练集群。

谷歌也不甘示弱，前后投了 30 亿美元，同时用自己的谷歌云提供算力支持。

现在，Anthropic 正在和谷歌谈一笔更大的买卖：

未来几年内，可能花掉 100 亿甚至更多美元，专门用来买谷歌的云计算资源。

这笔钱是什么概念？

相当于一家中型科技公司一年的全部收入。而 Anthropic 打算把这些钱全砸在算力上，说明它对自己的增长非常有信心。

据内部目标，公司希望到 2025 年底，实现 90 亿美元的年化营收。

要知道，就在几个月前，它的年化营收还只有几亿美元。

这种增长速度，放在任何行业都极为罕见。

那么问题来了：为什么谷歌愿意接下这笔单子？

表面看，这是个稳赚不赔的生意——Anthropic 付钱，谷歌提供服务器，两边各取所需。

但更深层的原因，是谷歌在 AI 时代的战略卡位。

过去几年，谷歌在 AI 领域其实有点被动。

虽然它最早提出“Transformer”架构，现在所有大模型的基础，也拥有 DeepMind 这样的顶尖 AI 实验室，但在产品落地和商业化上，一直被 OpenAI 和微软抢了风头。

微软靠着 Azure 云和 OpenAI 的深度绑定，把 Copilot 做进了 Office、Windows、Teams，几乎无处不在。

谷歌当然不甘心。

它推出了自己的大模型 Gemini，并把价格压得极低，比如z府版每年每机构只要 0.47 美元，几乎是白送。

目的很明确：先抢用户，再谈赚钱。

但光有模型还不够，必须有实际场景。

于是，谷歌开始和 Salesforce、Meta、Anthropic 这些大客户深度合作。

比如上个月，谷歌和 Salesforce 宣布扩大合作，把 Gemini 全面接入 Salesforce 的 Agentforce 360 平台。

这意味着，全球几十万家使用 Salesforce 的企业，未来都会用上谷歌的 AI 能力。

而这次和 Anthropic 的潜在协议，则是从底层算力上绑定——Anthropic 越成功，谷歌云的使用量就越大，收入就越稳。

这种“投资 + 云服务”的双重绑定模式，其实是科技巨头的新玩法。

微软对 OpenAI 如此，亚马逊对 Anthropic 也是如此。

但谷歌现在想更进一步：不仅要当供应商，还要当生态主导者。

今年 4 月，谷歌在 Cloud Next 大会上推出了一个叫 A2A（Agent2Agent）的协议。

简单说，就是让不同公司开发的 AI 智能体（Agent）能互相沟通、协作。

比如一个销售 Agent 可以自动调用财务 Agent 的数据，再通知客服 Agent 跟进客户。

这听起来很理想，但前提是大家都用同一套“语言”。

而 Anthropic 也在推自己的协议，叫 MCP（Model Context Protocol），重点是让 AI 模型能安全地接入各种数据源，比如数据库、邮件、代码仓库。

两个协议目标不同，但本质上都在争夺“标准制定权”。

谁的标准被更多公司采用，谁就能在未来的 AI 生态中掌握话语权。

有趣的是，目前 OpenAI 和微软阵营更倾向支持 MCP，而谷歌则拉拢了 Salesforce、SAP、PayPal 等 50 多家公司加入 A2A 联盟。

这说明，AI 行业已经从“单打独斗”进入了“生态对生态”的阶段。

不再是比谁的模型参数多，而是比谁的朋友圈更广、谁的基础设施更牢靠。

回到 Anthropic 和谷歌的这笔潜在交易。

如果最终敲定，它将是 AI 历史上规模最大的云服务协议之一。

对 Anthropic 来说，这意味着它能全力冲刺模型训练和产品迭代，不用再为算力发愁；

对谷歌来说，这不仅是一笔巨额收入，更是向市场证明：

谷歌云有能力支撑顶级 AI 公司的发展。

而对亚马逊来说，这可能是个不太舒服的消息。

就在几天前，AWS 刚经历了一次长达 15 小时的大规模宕机，影响了上千家企业。

这种稳定性问题，在 AI 时代尤其致命——企业客户不可能容忍训练任务突然中断。

再加上 Anthropic 可能大幅增加对谷歌云的依赖，亚马逊在 AI 云服务市场的优势正在被一点点蚕食。

不过话说回来，Anthropic 并没有“站队”。

它依然同时使用亚马逊和谷歌的云服务，这种“两边下注”的策略，既保证了算力冗余，也避免被单一供应商绑架。

对一家估值已达 1830 亿美元的公司来说，这种谨慎是必要的。

从更宏观的视角看，AI 行业正在进入一个新阶段：技术差距在缩小，生态和基础设施的竞争成为关键。

OpenAI 有微软，Anthropic 有谷歌和亚马逊，Meta 自建数据中心但也在外购云服务，谷歌则四处出击，既要服务别人，也要打造自己的护城河。

对普通用户而言，这些巨头之间的合作与博弈，短期内可能感觉不到太大变化。

但长远来看，它决定了我们未来用的 AI 工具是否稳定、是否安全、是否真正有用。

比如，如果你是一家小公司的老板，想用 AI 自动处理客户咨询，那你选的平台背后，很可能就运行在谷歌云或 AWS 上。

而平台能不能快速响应、会不会突然中断，就取决于这些底层基础设施的可靠性。

另外值得注意的是，AI 的成本正在成为行业门槛。像 Anthropic 这样能拿到百亿级算力支持的公司，全球也没几家。

中小创业团队即使有好想法，也可能因为付不起训练费用而止步。

这导致 AI 领域越来越集中于少数巨头及其盟友手中。

从创新角度看，这未必是好事；

但从工程落地角度看，又似乎是不可避免的趋势。

最后说一点：很多人以为 AI 竞争就是模型之间的比拼，但实际上，真正的较量发生在数据中心、光纤网络、芯片工厂和合作协议里。

Anthropic 和谷歌的这笔潜在交易，表面上是商业合作，实则是一场关于未来基础设施主导权的布局。

我们正处在一个 AI 应用加速落地的时代。

企业开始用 AI 写代码、做客服、分析财报、生成营销文案。

而支撑这一切的，不是某个炫酷的 demo，而是稳定、高效、可扩展的云计算能力。

谷歌和 Anthropic 的合作，正是在为这个新时代打地基。

未来几年，类似的巨额云协议还会越来越多。

科技公司不再只是卖软件或硬件，而是卖“智能基础设施”。

谁能在这一轮建设中占据先机，谁就有可能在下一个十年继续领跑。

而对我们普通人来说，或许不需要关心 100 亿美元到底是怎么花的，但可以留意：

你每天用的那些 AI 工具，背后是谁在提供算力？

它们是否可靠？

是否值得信任？

这些问题，可能比模型本身更值得思考。

毕竟，技术再先进，最终还是要服务于人。

而基础设施的稳固，才是技术真正落地的前提。

（全文完）

来源：一只传奇的狐狸一点号