Anthropic警告硅谷，更大的AI预算并不能保证更好的结果

领域投入数十亿美元的科技界传达了一个信息：规模越大并不总是越好。

丹妮拉·阿莫迪是这家公司的总裁兼创始人之一dent她经常谈到一种贯穿公司所有业务的理念。她称之为“以更少的资源做更多的事”。

这种想法与硅谷大多数人的信念背道而驰。最大的科技公司及其金主们决定胜负。他们正在筹集前所未有dent巨额资金，提前数年购买计算机芯片，并在美国中部各地建造庞大的服务器机房。他们的赌注很简单：谁能建立起规模最大的运营体系，谁就能获胜。

OpenAI最清晰地展现了这种模式。该公司已承诺投入约1.4万亿美元用于计算能力及相关基础设施。通过与众多合作伙伴携手，OpenAI正在建设庞大的数据中心，并以前所未有的速度获取

Anthropic公司认为还有另一条路可走。该公司相信，谨慎支出、改进算法以及更智能地运用技术，无需盲目投入巨资，就能保持竞争力。.

这件事之所以格外引人关注，是因为丹妮拉·阿莫迪和她的哥哥达里奥正是他们如今正在反对的理念的缔造者之一。达里奥是Anthropic的首席执行官，此前曾在百度和谷歌工作。他曾参与研究团队，该团队推广了如今指导企业构建人工智能模型的规模化方法。其基本原则是可的方式提升模型性能。

规模规律驱动产业经济

这种模式如今支撑着人工智能竞争的整个财务结构。它解释了为什么运营云服务的公司要花费如此巨资，为什么芯片制造商的股价如此之高，以及为什么私人投资者会对那些仍在亏损但仍在快速增长的公司给予如此高的估值。

但Anthropic希望证明，下一阶段的竞争并非仅仅由谁能负担得起最大的初始训练量来决定。他们的计划着重于使用更高质量的数据进行训练，在初始训练后应用能够提升模型解决问题能力的技术，以及制定能够降低模型运行成本并方便客户大规模使用的产品决策。最后一点至关重要，因为一旦模型开始运行，计算成本就永无止境。

Anthropic公司投入巨资，用于计算资源，预计未来计算需求还会增长，才能保持领先地位。据Cryptopolitan近期报道，亚马逊利用其全新的Rainier人工智能基础设施，为Anthropic的Claude模型提供了，该基础设施搭载了超过一百万个Trainium2芯片。

“未来的计算需求非常大，”丹妮拉·阿莫迪告诉CNBC。 “所以我们预计，随着规模的扩大，我们需要更多的计算能力才能保持在技术前沿。 ”

即便如此，该公司表示，庞大数字往往无法直接比较。整个行业对于合理支出金额的信心并不像表面看起来那么坚定。

“很多被提及的数字其实并不完全具有可比性，因为有些交易的结构就是这样设置的，”她说道，并谈到公司感到被迫尽早做出承诺，以便在几年后获得硬件。

她指出，更现实的情况是，即使是那些帮助发展规模化理论的人，也对业绩和业务成果的稳步增长感到措手不及。.

“即使是那些率先提出规模定律的人，也一直感到惊讶，”丹妮拉·阿莫迪说道。“我经常听到同事们说，指数增长会一直持续下去，直到它停止为止。每年我们都觉得，‘这不可能是指数增长，’，但每年都证明确实如此。”

当增长停止时会发生什么？

丹妮拉·阿莫迪将技术趋势与经济趋势区分开来，这是一个重要的区别，但在公共讨论中却经常被混淆。她表示，仅就技术而言，根据他们的观察，人类学界并未看到进步放缓的迹象。

个人中得到应用，”她说道。“对我来说，真正的问题是：企业，尤其是个人，究竟能以多快的速度利用这项技术？”

“指数增长会一直持续下去，直到它停止为止，”丹妮拉·阿莫迪说道。2026年面临的问题是，如果业界最青睐的增长模式最终停止，人工智能竞赛以及相关公司将会走向何方。.

人工智能计算需求增长速度是摩尔定律的两倍整个行业都在努力应对这一挑战。Anthropic 公司押注效率而非单纯规模的做法可能被证明是先见之明，或者它可能会发现，在人工智能竞赛中，压倒性的计算能力是无可替代的。

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