Anthropics Multi-Chip-Strategie eröffnet mehr Spielraum bei der Beschaffung von KI-Rechenleistung. Business Insider España berichtete am 29. Oktober, der am 26. Oktober veröffentlichte S-1 beschreibe einen gemeinsamen Rechenpool, dessen Software Arbeit je nach Produktivität auf Chips verschiedener Partner verteilt. Die mögliche schrittweise Diversifizierung ist damit beschrieben, nicht ein bereits bezifferter Rückgang bei Nvidia.
NeoTeo hatte Anthropics mögliche Börsenpläne bereits im Zusammenhang mit einem möglichen Nvidia-Einstieg eingeordnet.
Inhalt
- Wie Anthropic Rechenlast auf mehrere Anbieter verteilt
- Warum ein Chipwechsel beim Training besonders schwierig ist
- Was die Gespräche über eigene Chips mit Samsung bedeuteten
- Verpflichtungen, Ausgaben und Umsätze in ihrer Größenordnung
Wie Anthropic Rechenlast auf mehrere Anbieter verteilt
Der Bericht über den S-1 nennt Amazon, Google, AMD und Nvidia als Partner. Anthropic behandelt die Rechenkapazität demnach als gemeinsamen Pool. Software kann Aufgaben an unterschiedliche Chips leiten, je nachdem, wo sie produktiver ausgeführt werden können.
Anthropic erklärte laut demselben Bericht, die nötige Flexibilität habe Jahre und erhebliche Investitionen in der Entwicklung erfordert. Eine breitere Auswahl kann die Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter verringern und Anthropic gegen Schwankungen bei der Nvidia-Versorgung absichern. Ashish Nadkarni von IDC sieht darin einen solchen Schutz.
Warum ein Chipwechsel beim Training besonders schwierig ist
Ein Wechsel der Chipplattform ist laut Analysten vor allem beim Training von Modellen anspruchsvoll. Beim Training lernt ein Modell aus Daten; bei der Inferenz wird ein trainiertes Modell eingesetzt. Die beiden Aufgaben lassen sich daher nicht einfach als austauschbare Rechenlast behandeln.
Brad Gastwirth von Circular Technology verweist darauf, dass Nvidia mit Leistung, Netzwerktechnik und Software wichtige Vorteile behält. Gil Luria von DA Davidson hält den Aufwand für kleinere Unternehmen möglicherweise für zu hoch. Ein breiterer Chip-Mix eröffnet Anthropic Optionen, beseitigt diese technischen und wirtschaftlichen Hürden aber nicht.
Was die Gespräche über eigene Chips mit Samsung bedeuteten
Ein Bericht vom 2. Juli 2026 beschrieb frühe Arbeiten an einem eigenen KI-Chip und Gespräche mit Samsung Electronics über dessen 2-Nanometer-Prozess und fortschrittliche Gehäusetechnik. Laut dem damaligen Bericht hatten detaillierter Entwurf und Fertigung zu diesem Zeitpunkt noch nicht begonnen.
Der Bericht zitierte Anthropic außerdem mit der Aussage, AWS Trainium, Google TPUs und Nvidia GPUs blieben für den Ausbau der Rechenleistung zentral. Die Gespräche über eigene Chips ergänzten damit die Lieferantenstrategie, ersetzten die genannten Plattformen aber nicht.
Verpflichtungen, Ausgaben und Umsätze in ihrer Größenordnung
Ein am 30. Oktober veröffentlichter Forbes-Bericht bezifferte Anthropics Chip- und Rechenzentrumsverpflichtungen mit Stand Juni 2026 auf rund 587 Milliarden US-Dollar. In den folgenden vier Monaten seien neue oder geänderte Vereinbarungen über weitere 266 Milliarden US-Dollar hinzugekommen. Forbes nannte außerdem erwartete AMD-Kapazität im Wert von 20 Milliarden US-Dollar und eine Schätzung von 125 bis 150 Milliarden US-Dollar für Chips von Google. Die möglichen Verpflichtungen bis 2045 ordnete der Bericht mit rund 1 Billion US-Dollar ein.
Für einen anderen Zeitraum nannte Forbes 19,2 Milliarden US-Dollar an Infrastrukturausgaben und 21,3 Milliarden US-Dollar Umsatz von Januar 2023 bis Juni 2026. Davon entfielen dem Bericht zufolge 16,3 Milliarden US-Dollar Umsatz auf das erste Halbjahr 2026. Ausgaben, Umsätze und langfristige Verpflichtungen sind unterschiedliche Größen.
Bereits am 18. November 2025 hatten Microsoft, Nvidia und Anthropic erweiterte Partnerschaften angekündigt. Ein Bericht zu den damaligen Vereinbarungen nannte eine Verpflichtung von 30 Milliarden US-Dollar für Azure-Rechenleistung sowie zusätzliche Kapazität von bis zu einem Gigawatt. Für die anfängliche Kapazität waren Nvidia Grace Blackwell- und Vera Rubin-Systeme vorgesehen.
