2026 年夏天最重要的一笔 AI 交易，可能刚刚落定。

美股芯片板块周一遭遇集体抛售，AMD 收跌 5.17%，英伟达收跌 4.99%。

触发这轮抛售的是著名空头 Michael Burry 的最新持仓披露：他进一步扩大了针对半导体板块的空头仓位，并直指 AI 基础设施中存在大量 " 循环融资安排 "。英伟达五年期信用违约互换（CDS）价差同日创下该合约活跃交易以来最大单日涨幅，市场对 AI 融资模式的忧虑正在向衍生品市场蔓延。

这轮抛售指向的是 AI 行业整体的循环融资模式，AMD 更多是受到板块情绪波及。同一天，Wedbush 和瑞穗两家投行同步上调了 AMD 的目标价。Wedbush 给出的核心理由，直接指向了上周那笔与 Anthropic 的数百亿美元合作。空头对整个半导体板块发出系统性质疑，分析师则持续追加对 AMD AI 芯片故事的估值。

多空双方围绕同一个命题展开定价，市场在重新评估 AMD 的 AI 芯片叙事。

这笔交易的轮廓已经清晰，AMD 与 Anthropic 近日签署一项 AI 服务器合作协议，总额达数百亿美元。Anthropic 将采购最多 2 吉瓦的 AMD 新一代 Instinct MI450 芯片，交付从 2027 年上半年开始。AMD 计划在满足特定部署里程碑后，向 Anthropic 投资最多 50 亿美元。这也是 AMD 历史上首次直接投资一家 AI 公司。

表面看，这是一个经典的双赢故事。AMD 拿到了一个巨型客户，在英伟达把持多年的 AI 训练芯片市场打开了一个缺口；Anthropic 获得了成本更低的算力和一笔战略投资，为即将到来的 IPO 增加了一项重要支撑。

但拉远来看，这笔交易的意义不止于采购。它标志着 AI 模型市场中最大的买家之一，正式开始系统性地构建一条独立于英伟达的算力供应链。

Anthropic 签下的，是一份英伟达替代计划。

一场蓄谋已久的 " 越狱 "

AMD CEO 苏姿丰在交易公布后的表态异常直白："AMD 一直希望成为 Anthropic 基础设施的关键合作伙伴，两家公司的工程团队已经合作了一段时间。"

把这句话拆开来看，" 关键合作伙伴 " 层面，过去几年，AMD 的 AI 芯片在市场上只有一个定位：英伟达的 GPU 交付周期排到半年开外时，客户才会被动考虑 AMD 的报价。在 AI 加速器市场，AMD 长期居于替补角色。

" 合作了一段时间 " 则暗示，这不是临时起意，双方工程师已经协同了至少好几个季度。AMD 的团队必须向 Anthropic 证明一件事，MI450 可以承担训练任务，而不只是推理。这是 AI 芯片市场最难逾越的壁垒，也是英伟达最坚固的防线。

截至目前，Anthropic 已锁定的算力资源横跨四条供应链，亚马逊 AWS 最高 5 吉瓦（基于 Trainium 芯片），谷歌提供的 TPU 容量最高 5 吉瓦（与博通合作开发），SpaceX 旗下 Colossus 1 设施的 22 万颗英伟达 GPU（对应约 300 兆瓦），再加上这次 AMD 的 2 吉瓦 MI450，累计承诺的 AI 计算容量已超过 12 吉瓦。

12 吉瓦是什么概念？一个标准的超大规模数据中心，耗电在 100 到 300 兆瓦之间。12 吉瓦相当于 40 到 120 个这样的数据中心。

作为参照系，OpenAI、软银、甲骨文共同推进的 " 星际之门 " 项目，多个站点合计规划了约 7 到 9 吉瓦，总投资超过 4000 亿美元，而其第一个落地站点得州阿比林目前仅运行了约 0.3 吉瓦的容量。换句话说，Anthropic 一家锁定的算力规模，已经超过了整个 " 星际之门 " 项目的规划总量。

更值得留意的是交付时间，谷歌的 TPU 和 AMD 的 MI450，都踩在 2027 年这个节点上大规模上线。Anthropic 的 CFO Krishna Rao 此前有过一段清晰的表述：" 我们的客户——从财富 500 强到 AI 原生初创公司——都靠 Claude 干最重的活，扩容算力是我们跟上指数级需求的唯一办法。"

" 指数级 " 不是修辞，FutureSearch 根据 Anthropic 五月 Series H 公告的数据做过测算，这家公司的 ARR 从 2025 年 12 月的 90 亿美元，一路攀升到 2026 年 5 月中旬的 470 亿美元，日均新增年化收入约 9600 万美元。第二季度 GAAP 营收预计超过 109 亿美元。

Anthropic 的增长曲线已经陡峭到经不起英伟达的交付排期。

从这个角度看，这笔交易在芯片层面印证了一个事实：AI 训练市场的供应商格局正在从单极走向多元。Anthropic 并非唯一在分散化的买家。芯片供给端，AMD 也在同步积累一组更庞大的数字。OpenAI 的 6 吉瓦，Anthropic 的 2 吉瓦，加上 Meta 的 6 吉瓦，AMD 已承诺部署的 AI 加速器总规模达到 14 吉瓦。到 2028 年，全球头部模型的训练任务中，会有相当可观的份额运行在非英伟达芯片上。CUDA 的护城河依然宽阔，但跨越的人正在增多。

CUDA 的根基，正在松动

问题的核心是 MI450，这颗芯片凝聚了 AMD 迄今最大的技术赌注。

2025 年 AMD 金融分析师日上，路线图已经公布，MI450 将采用台积电 2 纳米制程，苏姿丰后来接受雅虎财经采访时也亲口确认了这一点。性能方面，FP4 精度达到 40 PFLOPS，FP8 精度 20 PFLOPS，直接是当前旗舰 MI355X 的两倍。内存升级至 HBM4，单颗 432GB，带宽 19.6 TB/s，同样是上一代的两倍。节点内扩展带宽 3.6 TB/s，节点间 300 GB/s。

在此基础上，AMD 规划了一套名为 Helios 的整机架方案：72 颗 GPU 集成在一个机架内，总计 31TB HBM4 内存，纵向扩展带宽达到 260 TB/s。AMD 的战略意图明确，它不只想卖芯片，它还想要在系统层面正面对标英伟达的 DGX 和 NVL。

7 月 23 日的 Advancing AI 2026 大会上，AMD 进一步披露了一个关键数据：Helios 每投入 1 美元可产生的 Token 数量比竞品高出 30%。这是一组直指性价比的指标，也是说服 Anthropic 这种对成本敏感的买家最直接的论据。

硬件参数并非英伟达真正的护城河。CUDA 才是。

CUDA 积累了近二十年的技术资产，大约 600 万开发者、超过 400 个加速库，以及一整套从编译器到算子库再到框架适配的软件栈。

这套生态形成了一种锁定效应，AI 公司训练的模型、积累的代码库、培养的工程师团队，都附着在 CUDA 上。迁移成本不仅涉及资金，更需要投入几个季度甚至几年的工程时间。

" 工程团队合作了一段时间 " 的背景也正在这里。AMD 的 ROCm 6.x 近两年确实在加速追赶，PyTorch 2.x 已官方稳定支持，llama.cpp 等主流推理框架也完成了适配，ONNX Runtime 已获得官方支持。vLLM 尚处于实验阶段，但核心功能已在 MI300X 上跑通。2026 年 7 月，AMD 还推出了 ROCm 认证项目，试图从开发者供给端解决生态瓶颈。

但范式层面的变量，来自 AI 编程代理的出现。这一次的证据，直接来自 Anthropic 自己的生产环境。

7 月 23 日，就在合作官宣的第二天，在 AMD Advancing AI 2026 大会上，Anthropic 联合创始人兼首席计算官 Tom Brown 披露了一个细节，Anthropic 的工程团队仅凭 Claude 模型，在一个周末内自动完成了 AMD Instinct MI355 芯片与 ROCm 平台的全套适配与性能调优。Brown 的原话是，团队原本预期在新硬件上启动模型会是 " 一个大项目 "，但实际体验完全不同，一名工程师让 Claude 执行适配任务后让流程在周末自行运转，周一便拿到了 Anthropic 领先模型在该硬件上 " 周末期间持续攀升 " 的实际性能曲线。

这构成了一个信号。

今年 4 月，曾有第三方开发者做过类似实验，用 Claude Code 将一套完整的 CUDA 后端代码移植到 ROCm 平台，全程无需手写代码，耗时 30 分钟。但那毕竟是实验室环境的小规模验证。Anthropic 这次做的是生产级适配，跑出的不是简单的 " 能跑 "，而是持续优化的性能曲线。过去这类工作需要投入一个工程师团队逐季推进，如今被 Claude 在一个周末里完成。

有与会分析师在听到这个消息后当场评论：" 我们已经过了 CUDA 护城河时代。"

模型公司自己造出了能够穿透供应商锁定效应的工具，供应链的结构也会随之改变。

如果这条路被验证可行，Anthropic 的算力多元化布局将成为一个参照，谷歌 TPU 承担主体训练，AWS 负责弹性扩容，英伟达 GPU 保障关键负载，而 AMD MI450 填补了性价比区间。一条横跨多个厂商、不同架构和不同云平台的算力供应链就此成型。

这条路跑通之后，OpenAI、xAI 和 DeepSeek 大概率也会转向类似的策略。届时英伟达要面对的，是一场系统性的供应商多元化趋势。

锁定 MI450 的落地

这笔交易的时间点，与 Anthropic 的 IPO 进程紧密相关。

6 月 1 日，Anthropic 向 SEC 秘密提交了 S-1，上市程序正式启动。5 月 28 日 Series H 刚关账，650 亿美元入账，投后估值 9650 亿美元。7 月 15 日，摩根士丹利、高盛、摩根大通已开始安排 Anthropic 管理层与潜在投资者会面，这是正式路演前探测市场需求的常规步骤。若进展顺利，Anthropic 最快可能在今年 10 月完成挂牌，先于 OpenAI 成为第一个登陆公开市场的前沿模型公司。 进入公开市场之前，它需要让投资者看到一个完整的叙事：收入增长速度最快，同时供应链的稳固程度经得起审视。

Anthropic 当前的估值叙事有一个脆弱点，它的算力几乎全依赖外部供应商。与 OpenAI 不同，OpenAI 背后有微软 Azure 的深度绑定，还有英伟达、软银、甲骨文共同搭建的 " 星际之门 "。Anthropic 的算力分散在多家供应商手中。

多云策略固然降低了单一供应商的风险，但反过来意味着，算力紧张的时候，每家供应商都有自己的战略优先级，对 AWS 而言是亚马逊自身的 AI 业务，对谷歌而言是 Gemini，Anthropic 虽然体量庞大，却未必是任何一家的第一优先级。

AMD 的切入，解决了两个问题。

AMD 是纯粹的芯片供应商，不运营自己的云平台，不会与 Anthropic 的客户产生竞争。这一点比英伟达那种 " 投资加绑定 " 的模式更清晰。

那 50 亿美元也附带了条件，它绑定了一系列 " 部署里程碑 "。AMD 这一笔投资的实质，是购买 MI450 大规模落地的确定性，而非押注 Anthropic 的股权增值。这笔钱兼具战略投资和 " 首批用户补贴 " 的双重性质，AMD 用自己的资产负债表，为 Anthropic 铺设了一条尝试新平台的过渡台阶。

" 以投换单 " 在半导体行业有过先例，但以数百亿美元的量级出现在 AI 芯片市场，这是第一次。它意味着竞争维度正在拓宽，芯片速度之外，能否帮客户解决采购资金也开始左右竞争格局。

这笔交易的结构差异同样值得留意，AMD 此前分别与 OpenAI 和 Meta 达成合作时，两笔交易都附带了巨额的股权认股权证。2025 年 10 月，OpenAI 与 AMD 签下 6 吉瓦采购协议的同时，获得了最高 1.6 亿股 AMD 股票的认股权证。2026 年初，Meta 与 AMD 达成 6 吉瓦的类似协议，Meta 获得了约相当于 AMD 10% 股权的认股权证。这本质上是 AMD 以稀释股东权益为代价换取的 " 准入资格 "。但在 Anthropic 这笔交易里，没有认股权证。

Barclays 分析师 Tom O'Malley 对此的解读是：在一个供给紧张的市场上，芯片厂商已经不需要靠赠送股权来锁定大客户。供需格局正在向供应商一侧倾斜。

视角拉远。2025 年 10 月，AMD 与 OpenAI 也签下了协议：未来几年采购 6 吉瓦的 AMD 芯片，第一批 1 吉瓦的 MI450 于 2026 年下半年交付。英伟达的反应很快。它向 OpenAI 投入了 100 亿美元，还保留了追加至 1000 亿美元的期权；更激进的一步是向英特尔投入 50 亿美元开展联合开发。 逻辑不难理解：AMD 吃 " 第二供应商 " 的红利已经够大了，再扶持一个英特尔出来，可以稀释 AMD 的战略价值。

同一时期，英伟达的新一代计算平台 Vera Rubin 也在推进，Vera CPU 已于 2026 年 6 月交付给 OpenAI、Anthropic 和 SpaceX 等客户。英伟达的反击同样凌厉，竞争远未到任何一方可以宣布胜利的阶段。

这些竞争动作也反映出一个趋势：AI 模型公司开始系统性地推行多供应商策略，CUDA 的锁定效应正在从绝对壁垒降格为可协商的筹码。

资本层面也在变化。英伟达投资 OpenAI 和英特尔，AMD 投资 Anthropic。AI 模型公司的资本开支规模已经大到足以养活第二条芯片供应链，在这个量级上，资本本身就是竞争工具。芯片公司的较量从晶体管密度延伸到了资产负债表，谁能帮客户拿出采购资金，谁就多一张牌。" 以投换单 "，正在固化为 AI 芯片市场的新竞争规则。

裂痕已现，前路未卜

英伟达 CEO 黄仁勋在 2026 年某个公开场合做过一个判断：到 2030 年前，全球 AI 基础设施总支出将达到 3 万亿至 4 万亿美元。如此规模的市场上，没有哪家企业可以独占。AMD 目前数据中心 GPU 的市场份额仍在个位数，英伟达占据绝对优势。但 AMD 哪怕只多拿下几个百分点，放在这样一个体量的市场中，对应的营收增量也是数百亿美元级别。

KeyBanc 分析师 John Vinh 给出了一个更具体的估算：Anthropic 这 2 吉瓦的完整部署，可为 AMD 贡献约 272 亿美元营收。Futurum 在 7 月 25 日将 AMD 目标价上调至 800 美元，并预计 AMD 明年 GPU 营收可达 380 亿美元。

从买方的角度审视，成本差距更为显著。一组公开财务数据显示，Anthropic 每投入 1 美元训练成本，OpenAI 大约要花 4 美元。核心差异在于硬件效率，Anthropic 大量使用谷歌 TPU，OpenAI 则主要使用英伟达 GPU。英伟达数据中心业务的 GAAP 毛利率约 75%（2027 财年第一季度），AMD non-GAAP 毛利率约 55%（2026 年第一季度）。这中间二十个百分点的差距，就是 CUDA 生态的 " 垄断溢价 "。

这笔交易的经济逻辑就在这里。Anthropic 并不要求 MI450 在每一个维度上都压倒英伟达的 Vera Rubin。它要求的条件是：MI450 的成本优势足够大，同时性能差距落在可接受范围内。50 亿美元的战略投资叠加上百亿美元的采购规模，价格就被拉到了一个合理区间。

但任何牵涉到 " 数百亿美元 " 和 "2 纳米先进制程 " 的承诺，都伴随着巨大的不确定性。

技术验证是第一道坎。MI450 目前仍是一颗 "PPT 芯片 "。参数在 2025 年已经公布，但台积电 2 纳米的良率和产能爬坡节奏，要到 2026 年底甚至 2027 年初才能见分晓。今年 1 月底，SemiAnalysis 曾释放 MI450 进度落后的信号，导致 AMD 股价单日大跌 6%。

富国银行分析师随后迅速反驳，指出流片已经完成、同制程的 Venice EPYC 样品已经出货、量产仍在 2026 年下半年按计划推进。

但市场那一天的剧烈反应本身就是一个信号：这颗芯片的进度容不得任何意外。如果 MI450 实际运行达不到标称性能，或者在训练场景中无法保持稳定，Anthropic 那 2 吉瓦的部署计划就会变成 2 吉瓦的空机柜。

软件生态同样存在挑战。ROCm 的进步速度确实快，但放入生产环境，尤其是大规模分布式训练的场景，与 CUDA 的差距仍然存在。vLLM 等关键推理框架尚处于实验阶段，这意味着 Anthropic 的工程团队需要投入大量资源进行适配和优化。Claude 一个周末跑通 MI355 的适配确实引人关注，但 MI355 是一颗已经投入市场使用一段时间的成熟芯片。

MI450 是全新的架构，全栈适配的难度不在同一个层面。

部署基础设施是另一重障碍。AMD 不运营云平台，MI450 的 Helios 机架方案在客户侧由谁来部署、在哪部署，目前尚无公开细节。英伟达有 DGX Cloud 以及与各大云厂商的深度合作部署经验，AMD 在这一层的能力尚未被市场验证。2 吉瓦是一个庞大的数字，如果没有现成的部署管道，仅机房建设和供电配套就可能耗时数年。

时间窗口则构成了进一步的压力。2027 年上半年才启动交付，意味着从当下到那时至少还有一年半的窗口期，Anthropic 必须继续依靠英伟达 GPU 和谷歌 TPU 支撑指数级增长的营收。在此期间，如果算力价格持续攀升，或者供应链再出现波动，毛利率将受到显著挤压。而 IPO 市场对准上市公司的审视中，利润率的稳定性和可预期性往往是最受关注的指标。

地缘政治引入了另一种不确定性。美国商务部在 2025 至 2026 年间已多次加码 AI 芯片出口管制，对中国和中东方向的限制日益收紧。如果 2027 年之前政策再出变数，例如限制 AMD 向特定类别的 AI 公司出口高端芯片，整个部署计划都可能被迫调整。

有几个时间节点值得留意。

2026 年第四季度，AMD 是否会公布 MI450 的正式流片与性能验证结果，8 月 4 日 AMD 的第二季度财报将是观察这一进度的重要窗口，管理层对 MI450 时间表的表述更新会直接反映量产节奏。

2027 年上半年，Anthropic 能否按计划接收第一批 MI450 并让它们真正运转起来。

以及 IPO 之后，Anthropic 是否会因公开市场的成本压力，从多供应商策略中部分回调，重新将资源集中到最成熟的方案上。

一张 2 吉瓦的订单，撼动不了几万亿美元的市场格局。但它动摇了一个被默认多年的前提：英伟达的 AI 霸权是可以被挑战的。最大的买家开始用实际采购来证明，替代方案确实在从纸面走向机房。霸权本身已经不再稳固。而这一次，这个买家拿出的证据不止于合同条款，还有自家 AI 在一个周末里亲手跑出的性能曲线。

那座被视作铜墙铁壁的生态高墙，裂纹正在蔓延。（本文首发钛媒体 APP，作者 | AGI-Signal，编辑 | 赵虹宇）

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