博通向 Anthropic 提供最高 420 亿美元贷款，美国数据中心计划超出芯片供应

博通已同意向 Anthropic 提供最高 420 亿美元贷款，以资助其 AI 基础设施建设。路透社周四援引这家 AI 公司的 IPO 招股书证实了这一消息。这笔贷款可覆盖 Anthropic 承诺用于租赁张量处理单元（TPU）的 1252 亿美元五年期合同总额的约三分之一，这些芯片由 Google 与博通共同设计。路透社称，博通和 Anthropic 均拒绝置评。

资金将通过可转换债券形式提供，这些债券可转换为 Anthropic 股份。博通还可以指定融资合作伙伴，而 Anthropic 表示预计在其 IPO 之前不会出售任何债券。

招股书还指出一个结构性问题：博通既是 Anthropic 的硬件供应商，又是其贷款人，文件将其称为“潜在利益冲突”。文件警告称，这些冲突可能影响 Anthropic 获取所需算力的能力，因为博通在定价和硬件方面的决策可能会限制该公司购买基础设施的规模。某些付款或履约违约还可能导致大部分租赁义务一次性到期，在这种情况下，Anthropic 表示只能有限地使用这 420 亿美元额度来覆盖债务。

根据文件，Anthropic 于 2026 年 4 月向博通名下的受限账户存入现金，在某些情况下可能还需追加更多资金。同月，该公司宣布与 Google 和博通达成扩大协议，从 2027 年开始提供多吉瓦级的下一代 TPU 容量。8 月，彭博社报道称博通正寻求超过 600 亿美元的债务融资，以资助为 Anthropic 生产的芯片。

路透社报道称，Anthropic 有望在 2027 年成为博通最大的算力客户。博通预计 2027 财年的 AI 芯片收入约为 1150 亿美元，2028 财年为 2300 亿美元。招股书显示，Anthropic 在 2025 年亏损 420 亿美元，而同期收入增长了 12 倍，其 IPO 估值可能达到 2 万亿美元。

这一安排与英伟达的做法如出一辙，后者一直利用其资产负债表支持芯片销售。本周，《金融时报》报道称英伟达已与保险公司就由其芯片背书的贷款进行过洽谈。Seaport Research 分析师 Jay Goldberg 告诉路透社，英伟达“正在部署大量资产负债表资源，而博通不得不效仿”。Rothschild & Co 管理合伙人 Robert Leitao 告诉路透社，他“感觉目前对两家公司能否产生足够收入以支撑所有已发生融资的押注相当集中”。

融资消息叠加在一个早于其存在的供应问题上。9 月 30 日，《The Register》报道了 Jefferies 的一项分析，该分析引用了卫星分析公司 SynMax 的数据，该公司每周追踪数据中心场地的土地清理和建设进度。SynMax 估计，美国部署量将从 2025 年的约 11 GW 总容量上升至 2026 年的 16-18 GW，高于其此前 14-16 GW 的预测。该公司将 2027 年的实际上限定在 20 多吉瓦的低位。

这远低于部分已宣布项目管道和 2028 年芯片需求模型所隐含的 80 GW 以上需求。新项目的土地清理已趋于停滞，Jefferies 早前的一份报告发现，计划于 2026 年落地的美国容量中只有一半正在建设中，而 2028 年管道中多达 80% 的项目尚未动工。

先进封装是第二个约束。制造加速器裸片只是工作的一部分：它们必须与高带宽存储等组件进行封装，OEM 才能将其安装到服务器中。即使是在美国本土制造的芯片，通常也需要运往海外（通常是台湾）进行封装。

SynMax 估计，现有的先进封装产能可支持总功耗约为 13 GW 的加速器。在计入 CPU、存储、冷却和其他负载后，这相当于约 17.5 GW 的数据中心总功耗。预计 2027 年上线的两个额外封装项目可再支持 6 GW，除非产能扩张速度快于预期，否则实际天花板将保持在 20 多吉瓦的低位。

中国两大芯片买家正朝相反方向行动。华为轮值董事长徐直军在本周的一份问答式声明中称，公司昇腾（Ascend）系列神经处理单元在中国市场的份额已超过英伟达。“收集英伟达在中国市场份额的数据相当困难，但根据我们收集的数据，昇腾已超越英伟达，”他说。徐直军补充说，虽然华为的芯片可能不够先进，但“至少供应有保障，你不必每天担心芯片供应问题”。

周三，DeepSeek 开源了六个专为华为昇腾芯片定制的软件模块，包括兼容昇腾的 TileLang 版本，这是其用于高性能内核的编程语言。《南华早报》报道，该项目的 GitHub 页面现已列出对 Ascend 950 加速器的支持，并具备原生代码生成功能。

英伟达自身的数字显示，其中国业务下滑幅度之大。在公司第二季度财报电话会议上，高管表示，向该地区出货的 H200 加速器占数据中心收入的比例不到 1%。Ars Technica 在 9 月 28 日报道称，中国目前正在考虑允许其最大的一些 AI 公司在未来一年内进口数百万枚额外的英伟达芯片，工业和信息化部要求阿里巴巴和字节跳动详细说明购买 RTX Pro 5500 组件的计划。

市场设计端正围绕不同论点整合。OpenAI 和 Synopsys 签署了一项多年期合作伙伴关系，旨在构建 GPT-Synopsys，该模型旨在对芯片设计和验证进行推理，并直接操作 Synopsys 的 EDA 工具。两家公司表示，工程师将委派设计目标并审查输出，早期测试已在半导体客户处进行。

Tom's Hardware 在 9 月 30 日报道称，Cadence、Synopsys 和 Siemens EDA 目前都在推销用于芯片设计的代理式 AI，主要构建在英伟达的技术栈之上，自主性声明从 Level 4 到 Level 5 不等。该媒体指出，所有声称的速度提升都是供应商或其客户自己的数据，许多带有“高达”或“早期评估”的保留意见，而 Synopsys 在 7 月唯一点名的评估者 AMD 尚未提供除背书之外的分析。

在其他领域，封装瓶颈有了供应商回应。Emergence AI 告诉 EE Times，它正在将其 neuroformal AI 技术应用于无晶圆厂半导体公司的活跃部署中，集成器件制造商要求其将工作扩展到晶圆厂。联合创始人 Satya Nitta 表示，目标是在每片晶圆上获得更多裸片，而不是更快的芯片：“你无法让芯片变得更快，但你可以肯定地利用 AI 获得每片晶圆上更多良率合格的芯片。”

本周并非所有芯片发布都涉及加速器。MaxLinear 发布了 Puma 9，这是一款 DOCSIS 平台，据称是首个在单个 SoC 上支持 DOCSIS 3.1、3.1+ 和 4.0 的产品，基于 8nm 工艺技术和 ARM 架构，而非前代 Puma 产品使用的 Intel x86 架构。该公司声称与前任产品相比，成本降低了 30% 至 50%，增加了 DDR5 内存支持以规避 DDR4 供应压力，并集成了用于边缘 AI 的 NPU。基于该平台的调制解调器预计将于 2027 年问世。

贯穿本周新闻的共同线索是，资金不再是约束条件。博通可以向单一客户承诺 420 亿美元，Anthropic 可以向单一租赁承诺 1252 亿美元。但两者都无法凭空变出比晶圆厂和封装厂生产速度更快的封装加速器，或比电力和许可允许的速度更快建设数据中心。AI 建设正被定价为资产负债表练习，却像工业项目一样交付。