10月28日凌晨消息，Anthropic在上市申请文件中披露，公司将亚马逊Trainium、谷歌TPU、英伟达GPU和AMD GPU四类芯片的算力整合为统一资源池，再通过软件将计算任务分配到最能发挥效益的芯片上。为实现跨平台调度，公司花费了多年时间和大量资金。

分析师认为，这种能力可能帮助大型AI企业逐步减少对英伟达的依赖，在价格谈判中获得更多主动权。Moor Insights & Strategy创始人帕特里克·穆尔黑德表示，真正可能受到冲击的是英伟达的定价权，能够在四个平台之间灵活调配计算任务的客户，和无法做到这一点的客户，谈判时完全不是一回事。IDC分析师阿希什·纳德卡尼指出，采用多种芯片还可减少英伟达芯片供货波动带来的影响。

不过，这种策略对英伟达的威胁仍然有限。不同芯片平台之间的任务迁移依旧困难，模型训练尤其如此，难度高于模型推理，只有规模最大的AI企业才有资源实现跨平台调度，Anthropic也仍在英伟达算力上投入数十亿美元。D.A.戴维森科技研究主管吉尔·卢里亚认为，OpenAI等大型企业很可能也采用类似方案，但对规模较小的企业而言，为此投入大量资金和精力未必划算。Circular Technology全球研究与市场情报主管布拉德·加斯特沃思指出，客户有了更多芯片选择，并不意味着英伟达在性能、网络互联和软件方面的优势就会消失。城堡投资CEO肯·格里芬则警告，如果算力供应超过需求，租赁价格可能下跌，一旦产能过剩，价格就会暴跌。