Anthropicが年商換算300億ドルのランレートを明らかにし、新しいGoogleのAIチップに3.5GWを投入する計画

The Register / 2026/4/7

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要点

  • Anthropicは、AIワークロード向けに計算基盤(コンピュート)を拡大する中で、推定年換算売上高ランレートが300億ドルであると開示した。
  • 同社は、新たなGoogleのAIチップを3.5GW分導入する計画だと述べており、データセンター需要とハードウェア提携の大幅な拡大を示唆している。
  • この報道は、これらのAIチップ導入を支えるシリコン増強によってBroadcomが恩恵を受けると位置付けている。
  • 規模の拡大を示す一方で、BroadcomはAnthropicを引き続き事業リスクと見ており、強い成長があっても不確実性が残ることを示している。
  • 全体として、この発表は、大手AIモデル提供企業が、推論と学習の成長を維持するために次世代のチップ供給能力を大規模に確保している状況を浮き彫りにしている。

Anthropicが300億ドルの運用(ランレート)を明かし、新たなGoogle AIチップで3.5GWの使用を計画

Broadcomはシリコンを作り込んでいることにご満悦だが、それでもAnthropicがリスクであり続けるとも指摘している

Tue 7 Apr 2026 // 01:09 UTC

Broadcomは、Googleが次世代のAIおよびデータセンターネットワーキング用チップの開発を同社に依頼したこと、またAnthropicは、同社が広告・検索の巨大企業に提供するアクセラレータのうち3.5GW分を消費する計画だと発表した。

2つの取引に関するニュースは本日、Broadcomの規制当局への提出書類で明らかになった。同書類は、2件のニュースから始まっている。

1つ目は、「Googleの将来世代のTPUに向けて、特注のTensor Processing Unit(『TPU』)を開発し供給するための長期契約」。GoogleとBroadcomは、特注のTPUを作るために協業してきた。BroadcomのCEOであるホック・タンは最近、超大規模事業者(ハイパースケーラー)には特注アクセラレータを作り出すためのスキルがないという自身の見解を共有し、その結果Broadcomのチップ事業は、少なくとも2027年だけで、AIチップによる収益として1000億ドル超を勝ち取るだろうと予測していた。

Google向けの次世代TPUの開発に取り組むことは、当然ながら、この予測を現実にする助けになるはずだ。

そして、Broadcomの発表の2つ目の要素もそうだ。すなわち、「2020年までではなく、2031年までに至るまで、Googleの次世代AIラックに使用するための、Broadcomによるネットワーキングおよびその他のコンポーネントの供給(サプライ・アシュアランス)契約」。

Broadcomの提出書類には、Googleの次世代TPUの利用者の1社も明らかにされており、その利用者がAnthropicであることが分かった。2027年以降、Anthropicは「Anthropicがコミットした次世代TPUベースのAI計算能力(multiple gigawatts)の一部として、Broadcomを通じて約3.5ギガワットにアクセスする」。

提出書類には、次の注目すべき記述が含まれています:

Anthropicによるこのような拡張されたAI計算能力の消費は、Anthropicが引き続き商業的に成功することに依存している。本展開に関連して、当事者らは、特定の事業運営および財務のパートナーと協議を行っている。

これはかなり、Broadcomが「Anthropic向けにカスタムTPUを3.5GW分展開することを可能にする財務取り決めは、同社が規制上の提出書類で記録に残す必要があるほどのリスクを伴う」と、あえて記録に残しているように聞こえます。

同社の発表(取引に関するもの)で、Anthropicは「当社のランレート収益は現在、300億ドルを超えた――2025年末時点の約90億ドルから増加」と明らかにすることで、自社の財務状況について市場を安心させようとしているようです。

「2月にシリーズGの資金調達を発表した際、年間換算ベースでそれぞれ100万ドル超を支出している事業顧客が500社超あると共有しました」とAnthropicは記しました。「今日、その数は1,000を超えており、2カ月未満で2倍になっています。」

しかしBroadcomは、それでもAI新興企業を懸念しています。

Googleの見解は、この発表に関して、TPUをレンタルするだけでなく、AnthropicがGoogle Cloudの大口顧客でもある点を指摘しています。

Anthropicは、自社がAWSのTrainium AIチップに加えてNvidiaの機材も使っているため、「各ワークロードをそれに最も適したチップに割り当てることができる」と指摘しました。®

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