Anthropic hat gerade einen 10-Milliarden-Dollar-Computing-Vertrag mit einem Unternehmen unterzeichnet, das vor sechs Monaten noch nicht existierte
Anthropic buchte sechs Jahre Rechenkapazität von Volta, einem Anfang 2026 gegründeten Cloud-Startup, in einem norwegischen Wasserkraft-Rechenzentrum. Am selben Tag wurde berichtet, dass Google milliardenschwere Anthropic-bezogene Chiprisiken aus seiner eigenen Bilanz verlagert.
Anthropic hat sich verpflichtet, über einen Zeitraum von sechs Jahren etwa 10 Milliarden US-Dollar an Rechenkapazität von Volta Infra Holdings zu beziehen, einem Cloud-Unternehmen, das Anfang 2026 gegründet wurde und vor einem Jahr noch nicht existierte. Bloomberg berichtet, dass die Kapazität aus einem Rechenzentrum in Tydal, Norwegen, stammt, wo der Bitcoin-Miner Bitdeer eine mit Wasserkraft gespeiste Infrastruktur betreibt, die jetzt mit Nvidias neuesten Vera Rubin-Chips gefüllt ist. Volta beziffert die Kapazität auf 133 Megawatt, die in zwei Phasen bis März 2027 übergeben wird. Der Aktienkurs von Bitdeer stieg aufgrund dieser Nachricht um 14 Prozent.
Volta sammelte im Rahmen des Deals unter der Leitung von Andreessen Horowitz und Altimeter Capital 300 Millionen Dollar an Risikokapital mit einer Bewertung von 2,4 Milliarden Dollar. Nvidia und Michael Dell haben ebenfalls investiert, und das ist das Detail, das man beachten muss: Nvidia ist sowohl Investor des Startups als auch Lieferant der Chips, die das Startup kauft. Volta hat zusätzlich einen 5-Milliarden-Dollar-Finanzierungspool eingerichtet, um Kunden dabei zu helfen, die Kosten für die Chips im Voraus zu decken. Am selben Tag berichtete The Decoder, dass Google mit Broadcom, Apollo, Blackstone und Morgan Stanley an einer Finanzierungsstruktur arbeitet, die Anthropic mit Chips und Rechenzentren versorgt und gleichzeitig den Großteil des Risikos aus Googles eigener Bilanz fernhält, so dass etwa 200 Milliarden Dollar an Verträgen verbleiben, die davon abhängen, dass Anthropic weiter wächst.
Was dahinter steckt. Das Training und der Betrieb großer Modelle erfordert enorme, nachhaltige Energie- und Hardwareressourcen, und niemand möchte dafür aus eigener Tasche bezahlen. Deshalb hat die Branche ein Netz von Vereinbarungen aufgebaut, bei denen der Chiphersteller in den Cloud-Anbieter investiert, der Cloud-Anbieter die Chips des Kunden finanziert und der Kunde einen langfristigen Mietvertrag unterzeichnet. Jeder bucht einen Deal. Niemand trägt das gesamte Risiko in seinen eigenen Büchern, was vernünftig klingt und genau das ist, was es schwierig macht, zu erkennen, wo das Risiko tatsächlich liegt. Anthropic hat mittlerweile Vereinbarungen mit Google, Broadcom, Amazon, SpaceX, AMD und Volta. All dies sind Wetten darauf, dass die Nachfrage nach KI weiterhin schnell genug steigt, um die Leasingraten zu decken. Ist dies nicht der Fall, bleiben die Verluste nicht an einem Ort, sondern breiten sich entlang der Kette aus.
Was das für dich bedeutet: An Ihrem Chatbot ändert sich diese Woche nichts. Diese Zahlen erklären, warum KI-Abonnements das kosten, was sie kosten, und warum die kostenlosen Kontingente immer knapper werden: Jemand muss sechsjährige Mietverträge für Wasserkraft-Rechenzentren erfüllen. Es lohnt sich auch, diese Ankündigungen als das zu lesen, was sie sind. Eine 10-Milliarden-Dollar-Zusage ist ein Versprechen für die Zukunft, kein Geld, das den Besitzer gewechselt hat. Wenn Sie ein Unternehmen führen, das von einem KI-Anbieter abhängig geworden ist, besteht die vernünftige Vorsichtsmaßnahme nicht in Panik, sondern in der Portabilität, also im Wissen, was nötig wäre, um auf ein anderes Modell umzusteigen, und wie viel von Ihrem Workflow an die API eines Anbieters gebunden ist.
Quellen
Jemand hat DeepSeek V4 Flash in der Produktion auf einer einzigen AMD-Karte zum Laufen gebracht und jeden benötigten Patch veröffentlicht
Ein öffentliches Repository dokumentiert die Konfiguration, Patches und Optimierungen, die zur Bereitstellung von DeepSeek V4 Flash auf einem AMD MI300X erforderlich sind, nicht quantifiziert. Es ist eine nützliche Aufzeichnung darüber, wie viel Arbeit es noch kostet, ein offenes Modell auf Nicht-Nvidia-Hardware auszuführen.
