Microsoft, NVIDIA i Anthropic łączą siły

Sojusz ten, określany jako fundamentalna zmiana w strategii AI, stanowi znaczącą inwestycję w infrastrukturę chmurową i dostępność zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji. Jak podkreśla Satya Nadella, CEO Microsoftu, relacja ta opiera się na obustronnym korzystaniu z usług – firmy będą w coraz większym stopniu wzajemnie swoimi klientami. Anthropic będzie wykorzystywał infrastrukturę Azure, natomiast Microsoft zintegruje modele Anthropic w swoich produktach.

Inwestycje i skalowanie: wyścig po moc obliczeniową

Potrzeba ogromnych mocy obliczeniowych do trenowania i wdrażania modeli nowej generacji znajduje odzwierciedlenie w zobowiązaniu Anthropic do zakupu zdolności obliczeniowych Azure o wartości 30 miliardów dolarów. Współpraca ta obejmuje konkretną ścieżkę ewolucji sprzętowej, począwszy od systemów NVIDIA Grace Blackwell, a następnie Vera Rubin.

Jensen Huang, CEO NVIDII, przewiduje, że architektura Grace Blackwell z NVLink dostarczy „rząd wielkości przyspieszenia”, co jest niezbędnym skokiem do obniżenia ekonomiki tokenów. Dla menedżerów odpowiedzialnych za strategię infrastrukturalną, podejście to sugeruje, że przedsiębiorstwa korzystające z modeli Claude na Azure otrzymają dostęp do charakterystyki wydajności odmiennej od standardowych instancji. Ta głęboka integracja może wpłynąć na decyzje architektoniczne dotyczące aplikacji wrażliwych na opóźnienia lub przetwarzania wsadowego o wysokiej przepustowości.

Planowanie finansowe musi teraz uwzględniać trzy jednocześnie skalujące się prawa, zidentyfikowane przez Huanga: skalowanie przedtreningowe, posttreningowe i skalowanie czasu wnioskowania. Tradycyjnie koszty obliczeń AI koncentrowały się na trenowaniu. Jednak Huang zauważa, że wraz ze skalowaniem czasu testowania – gdzie model „myśli” dłużej, aby uzyskać wyższej jakości odpowiedzi – rosną koszty wnioskowania. W konsekwencji, wydatki operacyjne (OpEx) na AI nie będą stałą stawką za token, lecz będą korelować ze złożonością wymaganego rozumowania. Prognozowanie budżetu dla autonomicznych przepływów pracy musi zatem stać się bardziej dynamiczne.

Możliwości agencyjne i bezpieczeństwo

Wyzwanie integracji z istniejącymi przepływami pracy w przedsiębiorstwach pozostaje kluczową przeszkodą. Aby temu zaradzić, Microsoft zobowiązał się do zapewnienia stałego dostępu do modeli Claude w całej rodzinie produktów Copilot. Nacisk operacyjny kładziony jest na możliwości agencyjne. Huang podkreślił, że protokół kontekstu modelu (MCP) Anthropic „zrewolucjonizował krajobraz agentowej AI”. Inżynierowie oprogramowania powinni zwrócić uwagę, że inżynierowie NVIDII już wykorzystują Claude Code do refaktoryzacji starszych baz kodu.

Z perspektywy bezpieczeństwa, ta integracja upraszcza granice zabezpieczeń. Liderzy ds. bezpieczeństwa, weryfikujący punkty końcowe API stron trzecich, mogą teraz udostępniać funkcje Claude w ramach istniejących granic zgodności Microsoft 365. Usprawnia to zarządzanie danymi, ponieważ logi interakcji i obsługa danych pozostają w ramach ustalonych umów najmu Microsoft.

Uniknięcie blokady dostawcy i strategia wielomodelowa

Problem blokady dostawcy (ang. vendor lock-in) często stanowił punkt tarcia dla dyrektorów ds. cyfrowych i zarządzania ryzykiem. To partnerstwo w zakresie obliczeń AI łagodzi te obawy, czyniąc Claude jedynym modelem granicznym dostępnym we wszystkich trzech głównych globalnych usługach chmurowych. Nadella podkreślił, że to podejście wielomodelowe rozbudowuje, a nie zastępuje, istniejące partnerstwo Microsoftu z OpenAI, które pozostaje kluczowym elementem ich strategii.

Dla Anthropic sojusz ten rozwiązuje wyzwanie „wejścia na rynek przedsiębiorstw”. Huang zauważył, że budowanie strategii sprzedaży dla przedsiębiorstw zajmuje dziesięciolecia. Korzystając z ugruntowanych kanałów Microsoftu, Anthropic omija tę krzywą adaptacji.

Niniejsze trójstronne porozumienie zmienia krajobraz zamówień publicznych. Nadella wzywa branżę do wyjścia poza „narrację zerowej sumy”, sugerując przyszłość szerokich i trwałych możliwości. Organizacje powinny dokonać przeglądu swoich portfeli modeli. Dostępność Claude Sonnet 4.5 i Opus 4.1 na Azure uzasadnia porównawczą analizę całkowitego kosztu posiadania (TCO) w stosunku do istniejących wdrożeń. Ponadto, zobowiązanie do „gigawata mocy obliczeniowej” sygnalizuje, że ograniczenia wydajności dla tych konkretnych modeli mogą być mniej dotkliwe niż w poprzednich cyklach sprzętowych.

Po tym partnerstwie w dziedzinie obliczeń AI, dla przedsiębiorstw nacisk musi przenieść się z dostępu na optymalizację; dopasowanie właściwej wersji modelu do konkretnego procesu biznesowego w celu maksymalizacji zwrotu z tej rozszerzonej infrastruktury.