Meta 与 Anthropic 洽谈百亿美元算力租赁，或成 AI 云服务商

据路透社、CNBC 等多家媒体报道，Meta Platforms（META）正与 AI 公司 Anthropic 进行初步谈判，拟向其租赁高达 100 亿美元的算力。若该协议最终达成，Meta 将从 AI 模型开发者（Llama 系列）转变为竞争对手的云基础设施提供商，这一角色转变在科技行业极为罕见。受此消息影响，Meta 股价在消息传出当日（7 月 17 日）盘中一度从低点回升，但最终仍收跌。截至 2026 年 7 月 17 日收盘，Meta 报 646.01 美元，较前收盘价 664.54 美元下跌 2.79%。因当前为美股假期休市，该收盘价无实时变动。^[CNBC]

百亿美元算力协议：竞争对手间的“基础设施租赁”

据路透社 7 月 17 日援引知情人士消息报道，Anthropic 已向 Meta 提议，在两年内购买高达 100 亿美元的算力容量。该报道最初由 SemiAnalysis 于 7 月 2 日披露，随后被多家主流媒体证实。^[Reuters] CNBC 进一步报道称，谈判处于“非常初步”的阶段，截至 7 月 17 日 Meta 仍在评估该提议，尚未做出最终决定。^[CNBC]

这笔交易的结构据称类似于亚马逊 Bedrock 等超大规模云服务商提供的模式：通过云平台托管并提供对 AI 模型的托管访问。若协议达成，Meta 将直接向其主要竞争对手之一 Anthropic 提供算力服务，而 Anthropic 开发的 Claude 模型与 Meta 的 Llama 模型在 AI 领域直接竞争。^{[Crypto Briefing]}

Meta 的“neocloud”野心：从模型开发者到算力房东

这笔潜在交易的背景是 Meta 在 AI 基础设施上的巨额投资。据 Crypto Briefing 报道，Meta 2026 年的资本支出计划高达 1250 亿至 1450 亿美元。如此庞大的投入使得 Meta 拥有大量算力资源，而将闲置的 GPU 在训练间隙出租，成为其进入“neocloud”市场的自然选择。^{[Crypto Briefing]}

Forbes 的分析指出，前沿 AI 实验室正在将模型开发与基础设施所有权分离，通过混合使用公共云合同、专用算力协议、长期数据中心租赁以及合作伙伴定制的设施来分散风险。Meta 的提议正是这一趋势的体现。^[Forbes]

Anthropic 的算力多元化：同时与多家竞争对手合作

与 Meta 的谈判只是 Anthropic 大规模算力采购策略的一部分。据 Forbes 报道，Anthropic 正在通过多种方式获取算力，以减少对传统云服务商（如亚马逊 AWS 和谷歌云）的依赖：

• 与 xAI 的协议：Anthropic 每月向 xAI 支付 12.5 亿美元，用于使用其位于孟菲斯的 Colossus 1 设施，该协议持续至 2029 年 5 月。任何一方均可提前 90 天通知终止合同。^[Forbes]
• 与 TeraWulf 的租赁：2026 年 7 月 6 日，TeraWulf 宣布与 Anthropic 签订了一份为期 20 年的协议，覆盖肯塔基州霍斯维尔园区约 401 兆瓦的容量。TeraWulf 向投资者表示，该租赁预计将产生约 190 亿美元的合同收入，初始容量预计在 2027 年下半年上线。^[Forbes]
• 与 Fluidstack 的定制设施：2025 年 11 月 12 日，Anthropic 承诺投入 500 亿美元，用于在德克萨斯州和纽约州与 Fluidstack 合作开发定制化美国基础设施。^[Forbes]

行业影响：比特币矿商转型与 AI 算力经济

这一趋势正在重塑整个计算经济。据 Crypto Briefing 报道，比特币矿商 TeraWulf 与 Anthropic 签署的价值 190 亿美元的 20 年租赁协议，已使其业务重心从加密货币挖矿转向 AI 算力托管。另一家从加密货币挖矿转型的 CoreWeave，在 2026 年与 Meta 和 Anthropic 分别达成了总计 210 亿美元的合作协议。^{[Crypto Briefing]}

Index Ventures 的风险投资人 Neil Rimer 近期评论称，AI 创造的财富正从模型构建者和基础设施所有者向更广泛的参与者（包括软件开发商和企业）转移。据 Crypto Briefing 报道，市场对 Anthropic 年底估值达到 1.25 万亿美元的目标定价显示，投资者对这一趋势的信心正在增强。^{[Crypto Briefing]}

然而，Forbes 的分析也指出了潜在风险：这些数十亿美元的协议创造了对少数 AI 公司的深度依赖。如果 Anthropic 的增长放缓，或更广泛的 AI 支出周期降温，那些围绕 AI 托管重新配置基础设施的公司可能会面临昂贵的、利用率不足的设施。^[Forbes]

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