10月23日、AnthropicはGoogle Cloudの技術活用を大幅に拡大し、「最大100万個のTPU」へのアクセスを視野に入れると発表しました。投資規模は“数百億ドル”相当、2026年に“1ギガワット超”の計算キャパシティを立ち上げる見通しです。Google CloudのThomas Kurian氏は、TPUの価格性能と効率がAnthropicの評価を得てきたとコメントしています。Anthropicの法人顧客は30万社超、10万ドル超の大口アカウントは直近1年で約7倍に増加。需要の急増に応える“計算の底上げ”が狙いです。

今回の発表は、Google側の公式リリースや主要メディアでも確認できます。Google Cloudの発表では、Claudeの学習・提供の双方でTPUを活用し、最大100万TPU規模に拡張する方針が明示されました。ロイターも“数百億ドル規模”の契約とし、Anthropicの来年以降の売上拡大見通しを背景に、計算需要の取り合いがエスカレートしている状況を伝えています。

ハード面では第7世代TPU「Ironwood」が要です。Googleは今年4月のCloud NextでIronwoodを発表し、推論用途に特化した設計、前世代比で大幅な計算・メモリ強化、そして9,216チップの大規模ポッドで“エクサFLOPS級”のスケールを提示しました。これにより、生成AIの大規模推論やエージェント実行を“より少ない電力で、より大規模に”回す選択肢が広がります。

一方でAnthropicは“単一ベンダー依存”ではありません。公式発表は、GoogleのTPUに加え、AWSのTrainium、NVIDIAのGPUを組み合わせる“マルチプラットフォーム”戦略を明言。とりわけAWSとは、米国内の複数データセンターに“数十万個のTrainium2”を張り巡らす「Project Rainier」を進めており、次世代Claudeの学習を後押しします。今回のGoogle拡張は、その多様化戦略の中で“推論と容量の土台”を一段引き上げる位置づけです。

ビジネス面では、Anthropicが9月の資金調達で評価額1,830億ドルに達し、ランレートも急伸していることから、需要側の“確からしさ”も高いと言えます。生成AIは“学習（トレーニング）”だけでなく“提供（推論）”の電力・装置コストが膨張しており、Ironwoodのような推論最適化チップと巨大クラウドの組み合わせが、コストとレイテンシのボトルネックを解く鍵になります。

総じて、今回の発表は“ギガワット級AI”の到来を象徴します。設計思想は明快で、①推論特化の新世代TPUで応答の効率を上げ、②AWS・NVIDIAも含む計算基盤の冗長化で供給リスクを抑え、③企業導入の加速に合わせて“訓練と提供”の両輪を一気に増強する、という三段構え。欧米のクラウド・半導体各社との協調と競争が同時に進むなか、Anthropicは“計算調達力”そのものを差別化要因に据えた格好です。