Microsoft, Nvidia и Anthropic официально объявили о стратегическом партнерстве, которое может полностью изменить расстановку сил на рынке больших языковых моделей и облачных вычислений. В рамках сделки Anthropic обязуется закупить вычислительные мощности Microsoft Azure на сумму $30 млрд, что обеспечит стартапу доступ к одной из крупнейших облачных платформ мира. Nvidia инвестирует до $10 млрд в компанию, одновременно предоставляя доступ к своим передовым GPU и оптимизациям для LLM, а Microsoft добавляет ещё $5 млрд в совместные инициативы.
Эта сделка знаменует собой первое сотрудничество Anthropic и Nvidia на уровне моделей: алгоритмы Claude будут специально оптимизированы под архитектуры Grace Blackwell и будущие Vera Rubin, что позволит максимально эффективно использовать вычислительные мощности. Кроме того, модели Claude Sonnet 4.5, Opus 4.1 и Haiku 4.5 станут доступны клиентам Microsoft Foundry и будут интегрированы в популярные инструменты, включая GitHub Copilot и Microsoft 365. Таким образом, Claude становится единственной крупной LLM, представленой на всех трёх ключевых облачных платформах мира.
Эксперты отмечают, что эта сделка не просто финансовый манёвр, а стратегический шаг для ускоренной интеграции ИИ в корпоративный сектор. Компании смогут одновременно разрабатывать новые модели, оптимизировать их под облачную инфраструктуру и внедрять в готовые продукты, минимизируя задержки между разработкой и применением. Для корпоративных клиентов это означает доступ к более мощным, гибким и готовым к масштабированию ИИ-решениям.
Помимо прямой экономической выгоды, партнёрство открывает перспективы для совместных исследований и внедрения новых стандартов оптимизации LLM, включая более эффективное использование GPU, адаптацию моделей к специфическим корпоративным задачам и интеграцию с существующими облачными сервисами Microsoft.
Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!
Источник
Источник: habr.com