谷歌400億美金投資Anthropic，算力成AI巨頭資本游戲的砝碼

據多家外媒報道，谷歌要投給競爭對手一大筆錢，它承諾將向 Anthropic 投資最高 400 億美元，先期注入 100 億美元現金，后續 300 億美元要看 Anthropic 能否達到特定業績目標。谷歌自己有 Gemini 模型，和 Anthropic 的 Claude 在市場上正面競爭。一邊打架一邊投錢，看起來矛盾的操作，在當前的 AI 浪潮中并不稀奇。

如果說 OpenAI 與微軟的結盟是 AI 軍備競賽的第一章，那么谷歌與 Anthropic 的循環交易則標志著第二章的到來，在這個階段算力就是貨幣，對于初創公司而言誰能拿到這種額度循環，誰就擁有了進入下一輪生存競賽的入場券。

AI 公司最缺的不是算法和人才，而是算力。訓練和運行大模型需要海量的計算資源，一座數據中心動輒耗電幾十兆瓦，芯片更是供不應求。OpenAI 靠著微軟的 Azure 云和芯片支持一路狂奔，Anthropic 也需要找到同樣強大的靠山。

谷歌手里正好有 Anthropic 最想要的東西。谷歌云的 TPU 芯片是專門為 AI 設計的，性能不輸英偉達的 GPU，而且谷歌的數據中心遍布全球，能夠提供大規模算力。當前，Anthropic 的編程助手 Claude Code 需求暴漲，服務器都快扛不住了，這時候谷歌送來的算力等于是雪中送炭。

這種合作模式有一個專門的名字叫循環交易。云廠商投錢給 AI 公司，AI 公司拿錢買云廠商的算力和芯片，錢轉了一圈又回到云廠商手里。微軟和 OpenAI 也是這么干的，微軟投資 OpenAI，OpenAI 用這筆錢租用微軟的云服務，微軟的 Azure 收入隨之水漲船高。雙方各取所需，OpenAI 拿到了稀缺的算力，微軟在 AI 浪潮中占據了核心位置。

谷歌此次和 Anthropic 的交易如出一轍，谷歌投錢、Anthropic 拿錢買谷歌的 TPU 和云服務。更關鍵的是，Anthropic 已經成為谷歌 TPU 芯片的最大客戶之一。對于谷歌來說，這不僅是一筆投資，更是給自家的芯片和云業務找到了一個大買家。

不過這筆交易比微軟投資 OpenAI 多了一層復雜性。谷歌的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude 在市場上是直接競爭對手，它們倆都在開發大模型，都在爭奪企業客戶。微軟和 OpenAI 的關系則相對單純，微軟本身沒有與 OpenAI 同等量級的自研模型。谷歌不一樣，它在 AI 上不能輸也不敢輸。這種既合作又競爭的狀態，讓雙方的關系變得微秒起來。

（來源：Anthropic）

Anthropic 最近的表現確實亮眼，它的編程助手 Claude Code 在企業中迅速普及，很多軟件公司用它來加速開發流程。該公司的年度營收運行率已經超過 300 億美元，去年年底這個數字還是 90 億美元。

資本市場對 Anthropic 的熱情非常高漲，今年 2 月的一輪融資中其估值已經達到 3,500 億美元，亞馬遜也在同期投了 50 億美元。面對這樣的增長勢頭，谷歌選擇加碼而不是對抗。與其在算力資源上和 Anthropic 搶破頭，不如成為它的供應商。同樣的，與其讓它完全倒向亞馬遜的陣營，不如用投資鎖定它的長期合作。

另外，谷歌承諾從 2027 年開始向 Anthropic 提供 5 吉瓦的算力容量，這個數字足以供應美國明尼蘇達州所有家庭的用電。Anthropic 如果能夠達到業績目標，后續還能獲得更多算力支持。

這種級別的承諾資源，不是一般投資能比的。它意味著谷歌不僅要投錢，還要實實在在地擴建數據中心和部署更多芯片。對于 Anthropic 來說，這比現金本身更有價值。畢竟在算力短缺的當下，有錢也不一定能夠立刻買到足夠的計算資源。

從整個行業來看，這種循環交易正在重塑 AI 的競爭格局。幾家科技巨頭通過投資鎖定了最有潛力的 AI 公司，而 AI 公司則獲得了生存和發展必須的算力。批評者認為這種模式會讓市場進一步集中，小公司更難出頭。不過換個角度看，訓練大模型的成本實在太高了，沒有巨頭的支持，像 Anthropic 這樣的公司根本沒法和 OpenAI 抗衡，因此這種資本和算力的捆綁既是現實也是無奈。

Anthropic 和亞馬遜的關系同樣盤根錯節，就在谷歌這筆交易公布前幾天，亞馬遜剛剛承諾向 Anthropic 追加投資，先期 50 億美元，后續還有 200 億美元取決于業績目標。

這兩家公司的合作關系可以追溯到更早之前。Anthropic 大量使用亞馬遜的 Trainium 芯片來訓練模型，同時也在亞馬遜云上部署服務。短短一周之內，Anthropic 先后從亞馬遜和谷歌獲得了巨額投資承諾，合計先期現金 150 億美元，后續潛在投資高達 500 億美元。這種兩邊通吃的局面，反應了頂級 AI 公司在當前市場上的議價能力。那就是：因為稀缺所以值錢，因為需要算力所以云廠商爭相買單。

谷歌投資 Anthropic 的另一個背景，是 AI 編程工具市場的激烈競爭。Claude Code 已經成為這個領域的標桿產品，很多開發者把其當做日常工具。有報道稱谷歌內部對于自家 AI 編程工具的進展感到擔憂，而且目前谷歌在這個細分市場上明顯落后于 Anthropic。

與其花大力氣追趕一個已經成型的領先者，不如通過投資分享它的增長紅利。這筆交易在一定程度上承認了谷歌在 AI 編程領域的追趕壓力，也反映了科技巨頭面對顛覆性技術時的打不過就入股的典型心態。事實上，國內大廠也在投資新生 AI 公司，可以說這種做法在全球各地都不罕見。

Anthropic 的崛起速度確實很快，其成立于 2021 年，創始團隊是原來 OpenAI 的一批研究人員。他們對 OpenAI 的發展方向感到不滿，認為后者在安全方面的投入不夠，于是出走創辦了 Anthropic。

短短幾年，它就成了 OpenAI 最強勁的對手。Claude 系列模型的推理能力和安全性都不錯，Claude Code 的火爆更是讓 Anthropic 的營收曲線陡峭上升，從 90 億到 300 億的年營收運行率，只用了幾個月時間。

不過，Anthropic 也面臨著挑戰，用戶增長太快、算力跟不上，用戶抱怨使用限制太多、響應太慢。這些問題不解決，好不容易積累的用戶可能會流失。谷歌和亞馬遜的巨額投資，核心目的就是幫助 Anthropic 解決算力瓶頸。但這中間還有很長的路要走，數據中心的建設和芯片部署都需要時間。

無論如何，谷歌投資競爭對手這件事，也再次說明算力才是這個時代的硬通貨，只有掌握算力才能掌握 AI 發展的關鍵。谷歌用投資換來了 Anthropic 對 TPU 的長期依賴，Anthropic 用股權換來了生存和發展的空間。

然而，這種左手倒右手的循環交易模式，已被多家國際主流媒體、財經分析機構廣泛討論，并被質疑為是科技巨頭通過 AI 泡沫進行營收虛增或資本空轉的手段。這種模式不僅被認為加速了美國經濟對于 AI 的過度依賴，還引發了關于 AI 行業估值泡沫和財務真實性的擔憂。

2026 年 4 月 2 日，美國哈佛大學法學院旗下的項目談判計劃（PON，Program on Negotiation）發表了一篇名為《什么是循環交易》（What Are Circular Deals?）的文章，明確指出在 AI 領域這種互相投資、互相購買的現象是一種潛在風險 [1]。

文章認為這種 AI 公司之間的資金與算力循環，本質上是企業為了維持驚人增長而構建的封閉生態，會引發市場對于這種增長可持續性的深層擔憂。

文章針對去年 OpenAI 和英偉達達成的用于建設數據中心的 1000 億美元協議提出了批評意見，認為這種合作關系可被視為是一種循環交易，因為 OpenAI 很有可能會從英偉達購買設備，而英偉達會將這些利潤再投資于 OpenAI，OpenAI 可能又會用這些資金購買更多英偉達設備。

這種循環交易在華爾街被稱為資產負債表的自我循環，云巨頭通過投資 AI 初創公司將資本支出轉化為云服務營收，借此營造一種通過會計處理向投資者展示 AI 需求強勁的局面。

（來源：Program on Negotiation）

而通過巨額的算力承諾和資金注入，谷歌和微軟正在將 Anthropic 與 OpenAI 變成自己的算力加工廠，借此同時鎖定了技術路徑和下一代 AI 基礎設施的生態定價權。同時，Anthropic 深度綁定谷歌 TPU，意味著其模型優化路徑被限制在谷歌的硬件架構內，所以這種循環交易也是一種技術捆綁銷售。

這一現象早在 2025 年 10 月就被經濟學家注意到，當時發表的一篇 Fortune 報道稱哈佛大學經濟學家、前奧巴馬政府經濟顧問杰森·弗曼表示如果不計入數據中心，美國去年上半年 GDP 增長率將僅為 0.1%[2]。

（來源：維基百科）

但是，并非所有經濟學家都認同美國經濟剔除 AI 就沒增長的觀點，部分華爾街分析師曾反駁稱，AI 投資帶來的設備很多依賴進口，在 GDP 計算中進口是扣除項，因此單純說 AI 拉動 GDP 的邏輯也存在會計學上的爭議。

無論如何，在當前的 AI 軍備競賽中，谷歌這樣的云巨頭不僅在銷售算力，更在通過這種左手倒右手的投資架構，深度鎖定 AI 生態的競爭壁壘。

這種模式迅速抬高了 AI 初創企業的生存門檻，只有被巨頭看重的公司才有算力支撐，這會導致 AI 領域出現極端的寡頭馬太效應，巨頭通過這種方式完成了對于 AI 創新的托管和分揀。

未來五年內，美國科技巨頭計劃投資數萬億美元用于 AI 基礎設施，但目前 AI 初創公司的年度營收僅為百億美元級別，這種天價資本投入和微薄營收產出之間存在巨大鴻溝。當云巨頭一邊向初創公司注資，一邊將這些資金轉化為自身的云服務營收時，這種財報上的增長，距離真正可持續的盈利模式可能還有一定距離。

從歷史經驗來看，每一次產業浪潮的退潮期，都是從這種自我循環開始的，當巨頭們停止向 AI 創企輸血，或者創企無法從外部市場轉到足夠支付云服務費的真金白銀時，這場精密構建的投資才會迎來真正的大考。

屆時，我們看到的不僅是 AI 公司的生死，更是科技巨頭們在那張龐大的算力版圖上到底誰留下了真正的資產，誰又只留下了一堆虛幻的賬面繁榮。

正因此，谷歌和微軟在 AI 基礎設施上的巨額投入被華爾街所審核的核心點是，這些投入何時能夠產出匯報？這種循環是否具有自我造血能力？如果 AI 初創公司不能再 2026 年和 2027 年通過 B 端商業化產生真正的外部利潤，那么這種循環就有可能被認為是一場游戲。

參考資料：

1.https://www.pon.harvard.edu/daily/dealmaking-daily/what-are-circular-deals/

https://www.nytimes.com/2026/04/24/technology/google-anthropic-investment-artificial-intelligence.html

2.https://fortune.com/2025/10/07/data-centers-gdp-growth-zero-first-half-2025-jason-furman-harvard-economist/

https://en.wikipedia.org/wiki/Jason_Furman

https://www.reuters.com/business/google-plans-invest-up-40-billion-anthropic-bloomberg-news-reports-2026-04-24/

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-04-24/google-plans-to-invest-up-to-40-billion-in-anthropic

https://www.cnbc.com/2026/04/24/google-to-invest-up-to-40-billion-in-anthropic-as-search-giant-spreads-its-ai-bets.html

https://arstechnica.com/ai/2026/04/google-will-invest-as-much-as-40-billion-in-anthropic/

https://www.ft.com/content/366c73dd-4006-4ce6-9816-5004447d30b8?syn-25a6b1a6=1

https://www.wsj.com/finance/investing/google-expands-anthropic-investment-with-40-billion-commitment-99b4de74?st=zwkxJ7&reflink=article_copyURL_share

https://techcrunch.com/2026/04/24/google-to-invest-up-to-40b-in-anthropic-in-cash-and-compute/

https://9to5google.com/2026/04/24/google-anthropic-investment-40-billion/

排版：胡巍巍

注：封面/首圖由 AI 輔助生成