Pożyczka Broadcoma dla Anthropic ograniczona do 42 mld dol., gdy plany datacenter w USA wyprzedzają podaż chipów

Broadcom zgodził się pożyczyć Anthropic do 42 mld dol. na wsparcie kosztów infrastruktury AI. Informację tę podała Reuters w czwartek, cytując prospekt IPO firmy. Kredyt może pokryć około jednej trzeciej 125,2 mld dol., które Anthropic zobowiązało się zapłacić za pięcioletni najem tensor processing units (TPU), czyli chipów projektowanych przez Google we współpracy z Broadcomiem. Reuters donosi, że obie firmy odmówiły komentarza.

Pieniądze mają trafić przez obligacje konwertowalne, które mogą zostać zamienione na akcje Anthropic. Broadcom może również wskazać partnera finansowego. Anthropic oświadczyło, że nie przewiduje sprzedaży żadnych obligacji przed IPO.

Dokumentacja wskazuje na problem strukturalny: Broadcom jest jednocześnie dostawcą sprzętu i wierzycielem Anthropic. Prospekt nazywa to „potencjalnym konfliktem interesów”. Ostrzega, że takie konflikty mogą wpłynąć na dostęp Anthropic do mocy obliczeniowej, ponieważ decyzje Broadcoma dotyczące cen i sprzętu mogą ograniczać skalę zakupów infrastruktury. Dopuszczenie do opóźnień w płatnościach lub nienależytego wykonania obowiązków może skutkować jednoczesną wymagalnością znacznej części zobowiązań z najmu. W takim scenariuszu Anthropic stwierdziło, że będzie mogło wykorzystać tylko ograniczoną część linii kredytowej o wartości 42 mld dol. na ich pokrycie.

Zgodnie z prospektem, w kwietniu 2026 r. Anthropic wpłaciło środki na konto z ograniczonym dostępem na rzecz Broadcoma i w określonych okolicznościach może być zmuszone do dokonywania kolejnych wpłat. W tym samym miesiącu ogłoszono rozszerzoną umowę z Google i Broadcomiem na wielokrotność gigawatów mocy TPU nowej generacji, dostępnych od 2027 r. W sierpniu Bloomberg donosił, że Broadcom poszukuje długu w wysokości ponad 60 mld dol. na finansowanie chipów dla Anthropic.

Reuters informuje, że Anthropic ma stać się największym klientem Broadcoma w zakresie mocy obliczeniowych w 2027 r. Broadcom prognozuje przychody z chipów AI na poziomie około 115 mld dol. w roku fiskalnym 2027 i 230 mld dol. w roku fiskalnym 2028. Prospekt wykazuje, że Anthropic odnotowało stratę w wysokości 42 mld dol. w 2025 r., podczas gdy przychody wzrosły dwunastokrotnie. IPO może wycenić firmę na 2 000 000 000 000 dol.

Ta konstrukcja naśladuje działania Nvidii, która wykorzystywała bilans, aby wspierać sprzedaż swoich chipów. W tym tygodniu Financial Times podało, że Nvidia rozmawiała z ubezpieczycielami o pożyczkach zabezpieczonych jej chipami. Jay Goldberg, analityk z Seaport Research, powiedział Reuters, że Nvidia „wspiera ogromną część swojego bilansu, a Broadcom musi iść w jej ślady”. Robert Leitao, zarządzający partner w Rothschild & Co, stwierdził, że „odczuwa się obecnie dość skoncentrowane zakłady na to, że dwie firmy będą w stanie wygenerować wystarczające przychody, aby wesprzeć wszystkie dokonane finansowania”.

Wspomniane wiadomości finansowe nakładają się na problem podażowy, który istniał wcześniej. 30 września The Register opisał analizę Jefferies, powołującą się na firmę analityczną SynMax, która śledzi wycinkę lasów i postęp budowy w lokalizacjach datacenter co tydzień. SynMax szacuje, że wdrożenia w USA wzrosną z około 11 GW całkowitej mocy w 2025 r. do 16-18 GW w 2026 r., co przekracza wcześniejszą prognozę 14-16 GW. Firma ocenia praktyczny górny limit na 2027 r. na niskie dwadzieścia kilka gigawatów.

To znacznie mniej niż ponad 80 GW sugerowanych przez niektóre zapowiedziane projekty i modele popytu na chipy na 2028 r. Wycinka lasów pod nowe projekty wyhamowała. Wcześniejszy raport Jefferies wykazał, że tylko połowa amerykańskiej mocy zaplanowanej na 2026 r. znajduje się w budowie, a prace nad 80 proc. pipeline'u na 2028 r. jeszcze nie ruszyły.

Drugim ograniczeniem jest zaawansowane pakowanie. Wytwarzanie rdzeni akceleratorów to tylko część zadania: muszą one zostać zapakowane z komponentami takimi jak pamięć o wysokiej przepustowości (HBM), zanim OEM-y mogą je zainstalować w serwerach. Nawet chipy wytworzone na terytorium USA mogą wymagać wysyłki za granicę, typowo do Tajwanu, w celu pakowania.

SynMax szacuje, że istniejąca moc zaawansowanego pakowania może obsłużyć akceleratory pobierające około 13 GW całkowitej mocy. Po uwzględnieniu CPU, pamięci, chłodzenia i innych obciążeń, odpowiada to około 17,5 GW całkowitej mocy datacenter. Dwa dodatkowe projekty pakowania, które mają ruszyć w 2027 r., mogą wesprzeć kolejne 6 GW, podnosząc praktyczny sufit do niskiego dwudziestki, chyba że moce rozwiną się szybciej niż prognozy.

Dwóch największych chińskich kupców chipów działa w przeciwnym kierunku. Eric Xu, rotacyjny przewodniczący Huawei, oświadczył w tym tygodniu w komunikacie w formie Q&A, że linia procesorów neuronalnych Ascend przewyższyła Nvidię pod względem udziału w chińskim rynku. „Trudno jest zbierać dane o udziale Nvidii w Chinach, ale na podstawie zebranych danych Ascend wyprzedził Nvidię”, powiedział. Xu dodał, że choć chipy Huawei mogą być mniej zaawansowane, „przynajmniej ich podaż jest zapewniona, więc nie musisz martwić się o dostawy chipów dzień po dniu”.

W środę DeepSeek udostępniło open source sześć modułów oprogramowania dostosowanych do chipów Ascend Huawei, w tym wersję TileLang kompatybilną z Ascend, języka programowania do wysokowydajnych rdzeni. SCMP poinformowało, że strona projektu na GitHubie wymienia teraz obsługę akceleratorów Ascend 950 z natywną generacją kodu.

Własne dane Nvidii pokazują, jak bardzo spadł biznes w Chinach. Podczas konferencji z okazji wyników za II kwartał, dyrektorzy stwierdzili, że wysyłki akceleratorów H200 do tego regionu stanowiły mniej niż 1 proc. przychodów z datacenter. Ars Technica doniosło 28 września, że Chiny rozważają teraz dopuszczenie niektórych największych firm AI do importu o miliony więcej chipów Nvidii w ciągu najbliższego roku, a Ministerstwo Przemysłu i Technologii Informacyjnej poprosiło Alibaba i ByteDance o szczegóły planów zakupu podzespołów RTX Pro 5500.

Strona projektowa rynku konsoliduje się wokół innej tezy. OpenAI i Synopsys podpisały wieloletnią partnerską umowę w celu budowy GPT-Synopsys, modelu mającego wnioskować o projektowaniu i weryfikacji chipów oraz bezpośrednio obsługiwać narzędzia EDA Synopsys. Inżynierowie będą delegować cele projektowe i przeglądać wyniki, poinformowały obie firmy, a wczesne testy są już prowadzone u klientów z branży półprzewodnikowej.

Tom's Hardware poinformował 30 września, że Cadence, Synopsys i Siemens EDA wszyscy teraz oferują agentic AI do projektowania chipów, w dużej mierze zbudowane na stosie Nvidii, z twierdzeniami o autonomii w zakresie od poziomu 4 do poziomu 5. Publikacja zauważyła, że wszystkie twierdzone poprawki prędkości to własne dane dostawców lub ich klientów, wiele z nich z zastrzeżeniami „do” lub „wczesna ocena”, i że jedyny ewaluator, którego Synopsys nazwano w lipcu, AMD, nie dostarczył analizy poza rekomendacją.

W innym miejscu, wąskie gardło w pakowaniu ma odpowiedź po stronie dostawców. Emergence AI powiedziała EE Times, że przenosi swoją technologię neuroformalnej AI do aktywnych wdrożeń z firmami półprzewodnikowymi typu fabless, a producenci urządzeń zintegrowanych proszą o rozszerzenie prac na hale fabryczne. Współzałożyciel Satya Nitta powiedział, że celem jest więcej rdzeni na wafel, a nie szybsze chipy: „Nie można zrobić chipów szybciej, ale na pewno można uzyskać więcej chipów z wafela z wykorzystaniem AI”.

Nie każda ogłoszona w tym tygodniu wiadomość o chipach dotyczy akceleratorów. MaxLinear przedstawił Puma 9, platformę DOCSIS, która według firmy jest pierwszą wspierającą DOCSIS 3.1, 3.1+ i 4.0 na pojedynczym SoC, zbudowaną na procesie technologicznym 8 nm i architekturze ARM, a nie x86 Intela używanej w poprzednich generacjach Pumy. Firma twierdzi, że obniża koszty o 30 do 50 proc. w porównaniu z poprzednikiem, dodaje wsparcie dla pamięci DDR5, aby omijać presję podaży DDR4, i zawiera zintegrowany NPU dla AI na krawędzi. Modemy oparte na tej platformie mają pojawić się w 2027 r.

Wspólnym mianowikiem wiadomości z tego tygodnia jest to, że pieniądze przestają być ograniczeniem. Broadcom może zaangażować 42 mld dol. na jednego klienta, a Anthropic może zobowiązać 125,2 mld dol. na jeden najem. Nic z tego nie jest w stanie wygenerować zapakowanych akceleratorów szybciej, niż fabryki i domy pakowania je produkują, ani budować datacenter szybciej, niż pozwalają na to moc i pozwolenia. Rozbudowa AI jest wyceniana jak ćwiczenie bilansowe i dostarczana jak projekt przemysłowy.