据 CNBC 9 月 18 日报道，Anthropic 和 OpenAI 正在将目光转向规模较小的人工智能数据中心部署。两家 AI 巨头正探索与容量约为 20 至 30 兆瓦的现有设施签订协议。
报道指出，Anthropic 已在英国和北欧国家推进类似规模的潜在交易。OpenAI 同样在北欧地区探索较小的部署方案，且有消息人士称，两家公司也在美国讨论了类似的商业机会。
OpenAI 发言人在接受 CNBC 采访时表示：“我们正在建立一个多元化的计算组合，以满足全球对人工智能日益增长的需求。”该公司补充说，不同的工作负载需要不同的基础设施，其评估潜在部署时会综合考虑性能、可靠性、时间和成本等因素。对此，Anthropic 拒绝置评。
此前，这两家公司主要致力于寻求巨大的 AI 校园项目。例如，据报道 Anthropic 已与 Nscale 签署了一份价值约 450 亿美元的协议；而 OpenAI 在今年早些时候宣布，其 Stargate 基础设施承诺已超过该项目最初设定的 10 吉瓦目标。
大型项目主要用于提供训练超大模型所需的大型加速器集群，这要求数千个 GPU 通过高带宽互连协同工作。此类项目在加速器启动前，需要漫长的准备周期，包括土地征用、电网连接、变电站建设、冷却基础设施铺设以及大量电力供应。
与此同时，OpenAI 和 Anthropic 急需立即具备的能力来满足模型的推理需求。由于推理任务可以分布在多个较小的集群中，这使得中小型数据中心成为适合此类任务的解决方案，从而推升了对这类设施的需求。
此外，较小的部署也能规避大型数据中心建设中常见的阻碍。数据显示，仅在 2026 年第二季度，美国就有 45 个总价值 680 亿美元的数据中心项目因土地使用、噪音污染、电力和水资源消耗等问题遭到当地反对而被阻止。相比之下，现有的小型设施面临的阻力较小。
Structure Research 研究负责人 Jabez Tan 向 CNBC 表示，在现有电力站点获取几兆瓦容量的可行性，往往高于在单一地点等待更大块的电力供应。对于可以在不同地点运行的工作负载而言，一组较小的部署能够显著增加整体容量。
目前，租用算力已成为 AI 公司的标准做法。AI 实验室从超大规模云服务商（Hyperscalers）、专用数据中心运营商以及快速扩张的以 GPU 为中心的新兴云平台租用容量，这种模式使得他们能够在多个提供商之间灵活分散工作负载。
