Anthropic ప్రమాద హెచ్చరిక తర్వాత $517 బిలియన్ కంప్యూట్ ఒప్పందాలపై సంతకం చేసింది

Anthropic భారీ కంప్యూట్ సామర్థ్యాన్ని బంధిస్తోంది

The Information నివేదిక ప్రకారం, Anthropic పదకొండు నెలల వ్యవధిలో $517 బిలియన్ వరకు విలువైన కంప్యూట్ ఒప్పందాలపై సంతకం చేసింది. ఈ సంఖ్య దాని పరిమాణం వల్ల మాత్రమే కాదు, కృత్రిమ మేధస్సు సంస్థ ఎంత వేగంగా బంధనాలను కూడగట్టుకుందో చూపించడం వల్ల కూడా గణనీయమైనది. 2025 అక్టోబర్ నుండి, Anthropic కనీసం 14.8 గిగావాట్ల అదనపు కంప్యూటింగ్ శక్తిని 확보ించింది, ఇది ఇప్పటికే ఉన్న సుమారు ఒకటి నుంచి రెండు గిగావాట్ల పునాది మీద నిర్మితమైంది. కంపెనీ తన స్వంత డేటా సెంటర్ పోర్ట్‌ఫోలియోను కూడా అభివృద్ధి చేయాలని ప్రణాళిక వేస్తోంది, ఇది మూడో పక్ష క్లౌడ్ ప్రొవైడర్ల నుంచి సామర్థ్యాన్ని అద్దెకు తీసుకోవడం కంటే దాని ఆశయాలు ఎంతో ముందుకెళ్లినవని సూచిస్తుంది.

ఈ ఒప్పంద బంధనలు ప్రముఖ AI డెవలపర్ల మధ్య ప్రస్తుతం జరుగుతున్న అసాధారణ పోటిని హైలైట్ చేస్తాయి. అయితే Anthropic యొక్క మొత్తం ప్రణాళికా సామర్థ్యం 2030 నాటికి OpenAI ప్రకటించిన 30 గిగావాట్ల లక్ష్యాన్ని ఇంకా మించకుండానే ఉంటుందని అంచనా. The Information నేరుగా పోల్చడంపై ఒక హెచ్చరిక కూడా జతచేస్తుంది: Anthropic యొక్క అనేక ఒప్పందాలు 2030కి చాలా దూరంగా సాగుతాయి, కాబట్టి ఖచ్చితమైన సామర్థ్య మార్గాన్ని ఒకే కాలపాయింట్‌కు మ్యాప్ చేయడం కష్టం.

పోటీ ఒత్తిడిని చూపించే మార్పు

ఈ ఒప్పందాల దిశ Anthropic నాయకత్వంలో గమనించదగిన మార్పును సూచిస్తుంది. 2026 ప్రారంభంలో, CEO డారియో అమోడీ పోటీదారుల మధ్య తాను గమనించిన పెట్టుబడి వేగాన్ని విమర్శిస్తూ హెచ్చరించారు. ఆ ప్రత్యర్థులు "తాము తీసుకుంటున్న ప్రమాదాలను నిజంగా అర్థం చేసుకోవడం లేదు" అని ఆయన వాదించారు, దుర్వినియోగమైన విస్తరణ AI ఎకోసిస్టమ్‌లో వ్యవస్థాపక సమస్యలను సృష్టించవచ్చనే ఆందోళనను వ్యక్తం చేశారు. ఇప్పుడు, కొన్ని నెలలకే, Anthropic తానే చరిత్రాత్మక స్థాయిలో కంప్యూట్ వనరులను భద్రపరచడానికి దూకుడుగా కదులుతోంది.

ఈ మార్పు AI పరిశ్రమ గతి అత్యంత జాగ్రత్తగల పబ్లిక్ వైఖరినీ కూడా త్వరగా అధిగమించగలదని చూపిస్తుంది. ఒక ప్రత్యర్థి మరింత సామర్థ్యవంతమైన మోడళ్లకు మద్దతు ఇవ్వడానికి విపరీతమైన మౌలిక సదుపాయాలను నిర్మిస్తుంటే, నెమ్మదిగా కదిలే డెవలపర్లు పరిశోధనలోనూ, ఉత్పత్తి విడుదలలోనూ వెనుకబడే ప్రమాదంలో పడతారు. Anthropic యొక్క తాజా చర్యలు, మౌలిక సదుపాయాలపై అధికంగా కట్టుబడే ప్రమాదం కన్నా, ఇప్పుడు చర్యలేమి ఖర్చే ఎక్కువ అని కంపెనీ తేల్చుకుందనే సంకేతాన్ని ఇస్తున్నాయి.

నిధుల వాస్తవం: ఆదాయం సరిపోదు

ఈ బంధనాలేవీ ప్రస్తుత ఆదాయంతో భరించలేరు, మరియు ఆ ఖాళీ ఇంకా చాలా పెద్దదిగానే ఉంది. Bloomberg ప్రకారం, Anthropic వార్షికీకృత ఆదాయం $65 బిలియన్‌ను దాటింది. OpenAI తన పక్షాన, జూలై నాటికి వార్షికీకృత ఆదాయం $40 బిలియన్‌ను మించిందని నివేదించింది. ఈ సంఖ్యలున్నప్పటికీ, రెండు కంపెనీలలో ఏదీ వందల బిలియన్ల డాలర్ల కంప్యూట్ ప్రోగ్రామ్లను కార్యకలాపాల నగదు ప్రవాహంతో మాత్రమే నిధులందించలేవు. ఆ ఖాళీని పూరించడంలో ఋణ నిధులు, పెట్టుబడిదారుల భాగస్వామ్యాలు, మరియు ప్రత్యేక ఉద్దేశ్య వాహనాలు కీలక పాత్ర పోషించే అవకాశం ఉంది.

ఈ సంఖ్యల పరిమాణమే దీర్ఘకాలిక frontier AI ఆర్థిక వ్యవస్థపై ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది. కంప్యూట్ ఒప్పందాలు సాధారణంగా బహుళ-సంవత్సరాల బాధ్యతలు, మరియు ఒకసారి సంతకం చేసిన తర్వాత వాటిని వెనక్కి తీసుకోవడం కష్టం. ఒక కంపెనీ తన భవిష్యత్ అవసరాలను ఎక్కువగా అంచనా వేసినా, లేదా మరింత సమర్థవంతమైన హార్డ్‌వేర్ మరియు అల్గోరిథంలు డిమాండ్‌ను తగ్గించినా, ఆ బంధనలు గణనీయమైన బాధ్యతలుగా మారవచ్చు. ఈ ప్రమాదాన్ని Amodei మరియు Altman వంటి కార్యనిర్వాహకులు అంగీకరించారు, అయితే వేరే వాక్యనిర్మాణ ఉద్దేశంతో.

Amodei హెచ్చరిక vs. Anthropic వ్యూహం

2026 ప్రారంభంలో ఇచ్చిన Amodei హెచ్చరిక, డేటా సెంటర్ల "సూపర్ క్లస్టర్లు" నిర్మించడానికి పరిగెడుతున్న ప్రత్యర్థుల వైపు, అలాగే అపూర్వ స్థాయి మూలధన వ్యయాలను గణిస్తున్న వారిని లక్ష్యంగా చేసుకున్నట్లు కనిపిస్తుంది. ఈ ప్రాజెక్టుల్లో చాలావాటిని వాటి సాంకేతిక, ఆర్థిక, మరియు కార్యాచరణ ప్రమాదాలపై స్పష్టమైన అంచనా లేకుండానే చేపడుతున్నారని ఆయన సూచించారు. వ్యక్తిగత సంస్థలకూ, విస్తృత AI రంగానికీ, మరింత మితమైన దృక్పథం చివరికి మెరుగైన ఫలితాలను ఇస్తుందనే అంతర్లీన సందేశం అది.

అయితే Anthropic నివేదించిన 14.8 గిగావాట్ల కొత్త సామర్థ్యం జాగ్రత్తగల కంపెనీకి చిహ్నంగా అనిపించదు. వాస్తవానికి, ఈ పరిమాణం ప్రధాన జాతీయ పవర్ గ్రిడ్లకు సమానంగా ఉంటుంది. ఆ సంఖ్యను దృశ్యపరంగా చూస్తే, 14.8 గిగావాట్లు మిలియన్ల ఇళ్లకు లేదా ఘన నగర ప్రాంతానికి విద్యుత్ అందించడానికి సరిపోతాయి. ఆ స్థాయి విద్యుత్‌ను AI శిక్షణ మరియు inference వైపు మళ్లించడం, సాంకేతిక రంగం శక్తిని ఎలా వినియోగిస్తుందో దానిలో లోతైన మార్పును సూచిస్తుంది. ఈ సదుపాయాలను సమర్థంగా నిర్వహించడానికి ప్రభుత్వాలు మరియు యుటిలిటీ సంస్థలు గ్రిడ్ సామర్థ్యాన్ని, ఉత్పత్తి మూలాలను విస్తరించాల్సి ఉంటుంది; అదే సమయంలో డేటా సెంటర్ నిర్మాణదారులు వేడి, నీరు, మరియు interconnection సవాళ్లను ఎదుర్కోవాలి.

Altman ఎదురు సందేశం: సమయంపై ప్రశ్నలు

ఇదిలా ఉండగా, OpenAI కి చెందిన Sam Altman మరో దిశలో జాగ్రత్తను ప్రోత్సహించడం ప్రారంభించారు. AI-కోసం ప్రత్యేకంగా నిర్మించే కొత్త తరహా కంపెనీలు భారీ మూలధన కేటాయింపులు సమకూరుస్తున్న నేపథ్యంలో అక్కడి నుంచి "స్థిరంగా నిలవలేని అతి మూర్ఖత్వం" వస్తోందని ఆయన హెచ్చరిస్తున్నారు. భవిష్యత్ డిమాండ్‌పై లేదా నేటి సాంకేతిక అడ్డంకులు కొనసాగుతాయనే అంచనాలపై ఈ నిర్మాణాలు ఆధారపడివుండొచ్చని Altman సూచిస్తున్నారు.

Altman యొక్క మౌలిక ఆందోళన ఏమిటంటే, సాంకేతిక పురోగతి అంత వేగంగా ముందుకెళ్లవచ్చు, అప్పుడు నేటి ఖరీదైన, ప్రత్యేక ప్రయోజనాల కోసం నిర్మించిన మౌలిక సదుపాయం ఊహించినదానికంటే త్వరగా పాతబడిపోయే లేదా పూర్తిగా వినియోగించబడని స్థితికి చేరవచ్చు. ఉదాహరణకు, మోడల్ సామర్థ్యం, అల్గోరిథమిక్ ఆప్టిమైజేషన్, లేదా ప్రత్యేక చిప్‌లలో జరిగే బ్రేక్‌థ్రూలు frontier పనితీరు సాధించడానికి అవసరమైన కంప్యూట్‌ను నాటకీయంగా తగ్గిస్తే, ఇవాళ ఆర్డర్ చేస్తున్న సూత్రీయ సామర్థ్యంలో కొంత భాగం అసలు ఆన్ చేయాల్సిన అవసరమే రాకపోవచ్చు. Amodei మరియు Altman ఇద్దరూ ఈ అవకాశాన్ని గుర్తిస్తున్నారు, కానీ తమ ప్రజా వ్యాఖ్యల్లో దాన్ని వేరేలా ఫ్రేమ్ చేస్తున్నారు: పోటీదారులు తమ వేగంలో నిర్లక్ష్యంగా ఉన్నారని Amodei ఆందోళన చెందగా, Altman ఇప్పుడు మొత్తం మార్కెట్, కొంతమంది మౌలిక సదుపాయాల ఫైనాన్షియర్‌లను కూడా కలుపుకుని, అతిగా ఉత్సాహపడుతోందని ఆందోళన చెందుతున్నట్లు కనిపిస్తున్నారు.

Anthropic కోసం వ్యూహాత్మక ప్రభావాలు

Anthropic వేగవంతమైన పెట్టుబడిని హెచ్చరించడం నుంచి తానే ఈ పోటీలో చేరడం ఎందుకు చేసింది? ఒక సంభావ్య వివరణ మోడల్ శిక్షణ రన్ల కోసం కంప్యూట్ స్కేల్ అవసరం. frontier ల్యాబ్‌లు ట్రిలియన్ల పరామితులలో కొలవబడే మోడళ్ల వైపు దూసుకుపోతున్నప్పుడు, శిక్షణ రన్లకు విస్తారమైన మెమరీ మరియు శక్తి బడ్జెట్లతో సమన్వయంగా పనిచేయగల క్లస్టర్లు అవసరం. ముందుగా పెద్ద సామర్థ్యాన్ని ఒప్పందం చేసుకోకపోతే, క్లౌడ్ సామర్థ్యంలోని అందుబాటులో ఉన్న చిన్న భాగం కోసం సంవత్సరాల తరబడి వేచిచూడాల్సి రావచ్చు లేదా ప్రీమియం రేట్లు చెల్లించాల్సి రావచ్చు.

Anthropic యొక్క స్వంత ప్రణాళికలో ఇప్పుడు ప్రత్యేక డేటా సెంటర్ల నిర్మాణం కూడా ఉంది, ఇది హార్డ్‌వేర్ డిజైన్, నెట్‌వర్క్ టోపాలజీ, కూలింగ్, మరియు పవర్ సప్లైపై కంపెనీకి మరింత నియంత్రణ ఇస్తుంది. ఈ vertical-integration ధోరణి Google మరియు Microsoft వంటి కంపెనీలు అనుసరించిన విధానాన్ని గుర్తుకు తెస్తుంది; అవి సాధారణ సర్వర్లు కొనుగోలు చేయడం నుంచి custom chips, racks, మరియు మొత్తం data center campuses రూపకల్పన వైపు మళ్లాయి. Anthropic వంటి సంస్థకు, stack మొత్తాన్ని నియంత్రించడం అంటే వారాల పాటు సాగే training run మరియు నెలల పాటు సాగే training run మధ్య తేడా కావచ్చు, చివరికి మోడల్‌ను ఎంత వేగంగా iterate చేయవచ్చో అదే నిర్ణయిస్తుంది.

$517 బిలియన్ సంఖ్యలో దాగిన సంక్లిష్టత

$517 బిలియన్ ప్రధాన శీర్షిక గణనీయమైన సూక్ష్మతను దాచిపెడుతుంది. ఈ బడ్జెట్‌లో పెద్ద భాగం ఇప్పటికీ కఠినమైన, అన్నీ కలిపిన ఒప్పందాలుగా పూర్తిగా లాక్ చేయబడి ఉండకపోవచ్చు; అది భవిష్యత్ రిజర్వేషన్‌ను ముందే ఊహించే options, letters of intent, మరియు framework agreements‌ను ప్రతిబింబించవచ్చు. నివేదించిన సామర్థ్యంలో కొంత భాగం 2030 దాటి దీర్ఘకాల హరైజన్‌లకు అనుసంధానమై ఉండవచ్చు, అందువల్ల వార్షిక ఖర్చు మొదటి చూపులో కనిపించినంత భయానకంగా ఉండకపోవచ్చు. అయినా, 2030 నాటికి ఆ కట్టుబడిన మొత్తంలో కొంత భాగం వచ్చినా, అది కార్పొరేట్ చరిత్రలో అతి పెద్ద మూలధన కార్యక్రమాలలో ఒకటిగా నిలుస్తుంది.

The Information నివేదిక ప్రకారం, Anthropic యొక్క సామర్థ్య ప్రణాళికలు OpenAI యొక్క 30 గిగావాట్ల లక్ష్యం కంటే తక్కువగానే ఉండొచ్చు, కానీ ఒప్పందాలు సవరించబడితే లేదా విస్తరించబడితే అది మారవచ్చు. Anthropic యొక్క అనేక ఒప్పందాలు ఎక్కువ కాలపరిమితుల కోసం రూపొందించబడినందున, ఆ సదుపాయాలు ఏ దశలో అమలులోకి వస్తాయన్నదానిపై ఆధారపడి 2030ల మధ్య నాటికి కంపెనీకి మరింత నిర్మాణ సామర్థ్యం లభించవచ్చు. అందువల్ల, ఈ పోటీ 2030 గురించే కాకుండా, కనీసం మరో దశాబ్దం వరకూ సాగే దారిపైన కూడా ఉండవచ్చు.

విస్తృత మార్కెట్脆త

neo-cloud ప్రొవైడర్లపై Altman విమర్శ మౌలిక సదుపాయాల నిధుల మార్కెట్‌లోని నిర్మాణాత్మక脆తను కూడా సూచిస్తుంది. ఈ కొత్త ప్రొవైడర్లు -- సాధారణంగా మాజీ cloud executives మరియు energy traders ప్రారంభించినవారు -- ప్రత్యేక డేటా సెంటర్లను నిర్మించి, OpenAI లేదా Anthropic వంటి anchor tenants‌ను ఒప్పందం చేసుకుని, తరువాత frontier ల్యాబ్‌లు కొత్త తరాలవైపు వెళ్లినప్పుడు చిన్న AI డెవలపర్లకు సామర్థ్యాన్ని విక్రయించగలమని పందెం వేస్తున్నారు. anchor ఒప్పందాలు ఖర్చులను కవర్ చేయకపోతే, లేదా చిన్న tenants నుండి డిమాండ్ రాకపోతే, ఆర్థిక పతనం విస్తృతంగా ఉండొచ్చు.

స్థాపిత క్లౌడ్ ప్లేయర్లకు, భారీ స్థాయి కంప్యూట్ ఆర్డరింగ్ కూడా పోటీ సమతౌల్యాన్ని మారుస్తుంది. ఉదాహరణకు, Anthropic మరియు OpenAI రెండూ వరుసగా సామర్థ్య తరంగాలను 확보ిస్తే, ఇతర AI ల్యాబ్‌లు -- లేదా అదే ల్యాబ్‌ల భాగస్వాములు -- కొరతను మరియు ధరల పెరుగుదలను ఎదుర్కోవచ్చు. జాతీయ భద్రత అంశం మరో urgency పొరను జోడిస్తుంది: ప్రభుత్వాలు ఇప్పుడు advanced compute‌ను వ్యూహాత్మక వనరుగా చూస్తున్నాయి, మరియు export controls లేదా domestic energy policy data center location economics‌ను రాత్రికి రాత్రే మార్చగలవు.

ముందుకు చూస్తే: నిర్లక్ష్య ప్రమాదమా, లేదా అవసరమైన రక్షణమా?

Dario Amodei యొక్క అసలు హెచ్చరిక, చాలా వేగంగా కదలడం ప్రమాదకరమనే నమ్మకాన్ని ప్రతిబింబించింది. కానీ frontier AI యొక్క అస్తిర ప్రపంచంలో, చాలా నెమ్మదిగా కదలడమూ అంతే ప్రమాదకరం కావచ్చు. ఈ ఒప్పందాలపై Anthropic సంతకం చేయాలన్న నిర్ణయం, భవిష్యత్ కంప్యూట్‌ను కోల్పోయే ప్రతికూలత నుంచి రక్షణగా చూడవచ్చు. ఆశ్చర్యకరంగా పెరుగుతున్న డిమాండ్ వచ్చినప్పుడు అవసరమైనదిగా తేలిన ఖరీదైన పందెాలను కంపెనీలు వేసిన దీర్ఘ చరిత్ర టెక్ పరిశ్రమకు ఉంది.

అదే సమయంలో, సాంకేతికత తన తుది రూపానికి చేరకముందే ఒక ట్రిలియన్‌లో భాగాలను ఖర్చు చేయడం ఆరోగ్యకరం కాదని Amodei మరియు Altman ఇద్దరూ గుర్తిస్తున్నట్లు సంకేతాలు ఇస్తున్నారు. రాబోయే కొన్ని సంవత్సరాలు, భారీ, దీర్ఘకాలిక మౌలిక సదుపాయాల పెట్టుబడులు వాటి భారీ ఖర్చులను న్యాయపరచగల సరిపడా కొత్తతనాన్ని అందిస్తాయా లేదా అన్నదాన్ని పరీక్షిస్తాయి. ఇప్పటికైతే, Anthropic చరిత్రాత్మక స్థాయిలో కంప్యూట్ కొనుగోలు చేస్తున్న సంస్థ; దాని నాయకులు గతంలో ఇచ్చిన హెచ్చరికలు, చరిత్రలో అతిపెద్ద శక్తి మరియు రక్షణ పెట్టుబడులకు పోటీగా ఉన్న ఈ ఒప్పందాల పరంపరకు నేపథ్యంగా మారాయి.

ఈ కథ ఇంకా ముగియలేదు. కొత్త మోడల్ ప్రదర్శనలు వచ్చినప్పుడు, మరియు ఈ ఒప్పందాల నిర్మాణంపై మరిన్ని వివరాలు వెలుగులోకి వచ్చినప్పుడు, ప్రధాన ప్రశ్న Anthropic ఒప్పందాలపై సంతకం చేయగలదా అన్నదానినుంచి, దాని బహుళ బిలియన్ డాలర్ల కట్టుబాట్లు వ్యూహాత్మకంగా అద్భుతమైనవా, లేక Amodei ఇతరులలో గమనించిన అదే "నిర్లక్ష్య ప్రమాదం" మాత్రమేనా అన్నదానికి మారుతుంది.

ఈ వ్యాసం The Decoder నివేదిక ఆధారంగా రూపొందించబడింది. అసలు వ్యాసాన్ని చదవండి.