27 Oct 2025 6 min read dive in

2026–2027 推理成本之戰：Anthropic 長約 vs. OpenAI 多供應商

Locking In Inference Costs: Anthropic’s Long-Term TPU Bet vs. OpenAI’s Multi-Vendor Hedge

前言｜Why Matters

Anthropic 與 Google Cloud 官宣的超大型 TPU 供應長約（最多 100 萬顆 TPU、>1 GW、2026 年起陸續上線）與近期 OpenAI 的多供應商佈局（Oracle 長約 + NVIDIA 拟投資）同時落地，為 2026–2027 年的模型再訓練與推理放量，提供了更可預期的供給與成本曲線。本文基於已公開消息與可比定價基準，梳理兩家主角在「供給保證 × 成本鎖定 × 放量時程」上的結構性差異，供長期關注 AI 雲與應用商業化的讀者參考。
來源：Anthropic 官方新聞、Google Cloud 價目、Reuters 等（文內附連結）。

TL;DR

策略框架：Anthropic 用長約＋可比 TPU 公開價換取穩定交付與成本可預期；OpenAI 以多供應商（Oracle 長約、Azure 存量、NVIDIA 資本＋供貨）換取彈性與全球放量韌性。
時程關鍵：2026 是雙方的大檔期：Anthropic >1 GW 上線；OpenAI 的 GW 級 NVIDIA 系統預計 2026 H2 起陸續交付。
商業節奏：OpenAI 以 7–8 億 WAU 驅動高推理支出，需要更優硬體與商約來守毛利；Anthropic 以 B2B 為主（企業客戶 >30 萬）追求較佳單客價與續約。
財務目標：Anthropic 指引 $9B run-rate（2025E）→ $20–26B（2026）；OpenAI 2025H1 營收 $4.3B。
定價參考：Google 公布 $/chip-hr 基準（v5e、v5p、Trillium）提供跨廠比較的「單價坐標」。

主內容｜Deep dive

1) 供給與資本：兩條路的一致目標——把推理成本鎖進可預期曲線

Anthropic × Google Cloud：官宣可用最多 100 萬顆 TPU、>1 GW 能力，2026 年起上線；金額區間「數十億至高數十億美元」，屬近年雲端最大級長約之一。來源
OpenAI × Oracle / NVIDIA / Azure：與 Oracle 簽訂約 $300B/5 年 的算力採購協議（媒體報導），並獲 NVIDIA 擬投資至多 $100B（意向/分期）；加上既有 Azure 容量，形成多供應商韌性網。Reuters 1｜WSJ｜Reuters 2

2) 可比定價基準：以 $/chip-hour 做跨雲橫向

Google TPU 公開價（依區域/承諾期）：
- v5e：$0.54–$1.20/chip-hr
- v5p：$1.89–$4.20/chip-hr
- Trillium：$1.22–$2.70/chip-hr
  以上提供跨公司、跨世代的單位成本坐標，用於估算推理/訓練支出區間與毛利敏感度。Google Cloud

3) 時程與節點：2026 為放量臨界年

Anthropic：>1 GW 能力自 2026 年起 陸續點亮，綁定長約交付節奏。Anthropic 官網
OpenAI：GW 級 NVIDIA 系統預計 2026 H2 起逐步交付，配合多雲分布擴大地域覆蓋與冗餘。Reuters

4) 規模與營收：需求端如何回填供給端的賭注

OpenAI：2025H1 營收 約 $4.3B；2025/7–10 期間 週活 7–8 億（不同媒體口徑）。Reuters
Anthropic：2025E $9B run-rate、2026 年 $20–26B 目標；企業客戶 >300,000。Reuters

5) 融資與資本結構：誰更能撐長約與前期折舊

Anthropic：Series F $13B、估值 $183B（2025/9）。公司公告
OpenAI：**SoftBank 領投最高 $40B（估值 $300B）**＋二級市場增資；另有 NVIDIA 擬投資 配套（仍視最終協議/監管）。OpenAI｜Reuters

6) 一張表看懂（同一基準欄位）

單位說明：雲端單價採 $/chip-hr；擴張時程以上線年份／GW 等級；規模以 WAU／Run-rate。

指標	OpenAI	Anthropic（Claude）
主要算力供應	Oracle（約 $300B/5 年，報導）、Microsoft Azure（長期主力）、NVIDIA（擬投資＋供貨）	Google Cloud（最多 100 萬 TPU、>1 GW 自 2026 起；另有 Amazon、NVIDIA 關係）
雲/硬體成本基準	以公有雲加速器計價觀察（Azure/Oracle 商業談判價，未公開）	TPU 公開價：v5e $0.54–$1.20；v5p $1.89–$4.20；Trillium $1.22–$2.70（$/chip-hr）
擴張時程	2025–2030 超大採購/建置；NVIDIA 系統 2026H2 起交付	2026 年起陸續點亮 >1 GW
營收/用戶	2025H1 $4.3B；WAU 7–8 億	2025E $9B run-rate；2026E $20–26B；企業客戶 >300,000
融資/資金	SoftBank 最高 $40B（估值 $300B）；NVIDIA 擬投資至多 $100B	Series F $13B、估值 $183B（2025/9）

來源：
Anthropic × Google 長約與時程：Anthropic 官網｜Reuters
OpenAI × Oracle / NVIDIA / Azure：Reuters 1｜WSJ｜Reuters 2
定價基準：Google Cloud TPU 價目
營收/規模：OpenAI 2025H1｜Anthropic 目標
融資：Anthropic F 輪｜OpenAI 融資更新

7) 可操作觀點｜Operator’s notes

長約 vs. 多供應商
- 長約（Anthropic）：以公開可比的 TPU 單價與明確上線節點，對 B2B 客戶更易簽訂多年合約與 SLA。
- 多供應商（OpenAI）：以供應韌性＋地域覆蓋換規模彈性，議價力強，但單位成本揭露度低（商約價主導）。
2026 佈局
- Anthropic 的 >1 GW 與 OpenAI 的 GW 級 NVIDIA 系統在 2026 匯流，推理成本下行與新一輪大訓練可能在 2026–2027 集中釋放。
需求與毛利管理
- OpenAI：7–8 億 WAU → 持續優化硬體效率與雲價條款以維持毛利。
- Anthropic：企業導向（~80%） → 重 SLA 與客戶續約，執行品質與交付穩定性為關鍵。

結論｜Takeaways

相同目標，不同路徑：兩者都在把「推理成本」壓進更可預期的曲線，以承接 2026–2027 的訓練與推理放量。
投資/採購指標：關注（1）實際上線節奏（GW 級系統落地的月度節點）、（2）單位成本曲線相對 TPU 公開價的折扣幅度、（3）需求端韌性（WAU 與 B2B 續約），三者將共同決定模型單次推理的邊際成本與毛利天花板。
對產業的意義：定價透明度提升與長約/多雲的併行，將把 AI 服務的成本基礎拉向更可測、可議價、可擴張的軌道，壓縮中小供應商僅憑「算力套利」的空間，逼近「產品與場景」的真正競爭。

補充說明：算力單位，白話一次講清楚

「TPU / GPU 數量」：就像工廠的「機器台數」。100 萬顆 TPU 代表非常多的「機器」可同時工作。
「chip-hour（每顆每小時）」：雲端會用 $/chip-hour 計價（例如 $1.20/chip-hr），類似「租一台機器一小時要多少錢」。因此 10,000 chip-hours 就是「1 萬台機器各跑 1 小時」或「1,000 台機器各跑 10 小時」，本質上是使用量。(Google Cloud)
「GW（吉瓦）」：是電力容量的單位，1 GW = 10 億瓦。如果一年 24/7 全速運轉，約消耗 8.76 TWh 的電（只是上限概念，實際會看利用率）。媒體常用「1 GW ≈ 30–40 萬戶家庭用電」來幫大家理解量級。Anthropic 與 Google 的協議就是把**>1 GW** 的 AI 算力在 2026 年陸續上線。(AP News)
為何要同一基準？ 因為每家公司談判價不同、機型不同，直接比「總金額」很容易失真，所以我們用 $/chip-hour（單價）與 GW / 上線年份（規模＋時程）來對齊比較口徑。