OpenAI 与 Anthropic 正在争抢规模更小的数据中心部署，以在吉瓦级超大型项目仍在建设期间尽快获得可用算力。据 CNBC 9 月 18 日报道，两家公司正洽谈约 20-30 兆瓦容量的现成设施协议，尽管它们此前已在更大规模的 AI 基础设施项目上承诺投入数百亿美元。

报道援引四名知情人士称，Anthropic 已在英国与北欧国家接触此类规模的潜在交易；OpenAI 也在北欧探索较小部署，消息人士称两家公司在美国也讨论过类似机会。OpenAI 一位发言人向 CNBC 表示，公司正在构建多元化的算力组合以满足全球 AI 需求增长，并称不同工作负载需要不同基础设施，会基于性能、可靠性、时间与成本评估潜在部署。Anthropic 则拒绝置评。

这些小型设施将作为两家公司已在推进的巨型 AI 园区的补充。Anthropic 据报与 Nscale 签署了约 450 亿美元协议，在西弗吉尼亚州获取约 460 兆瓦算力容量。OpenAI 今年早些时候表示，其 Stargate 基础设施承诺已超过项目最初 10 吉瓦的目标，随后又宣布在佐治亚州新增 3 吉瓦、在俄亥俄州新增 8 吉瓦。

这些大型项目提供训练日益庞大 AI 模型所需的大规模加速器集群，数千块 GPU 需通过高带宽互连协同工作。但它们开发周期长达数年，在加速器投运前需要土地、电网接入、变电站、冷却基础设施以及大量电力。与此同时，OpenAI 与 Anthropic 需要即时产能来满足其模型的推理需求。推理负载可分布在多个较小集群上，因此小型数据中心适合这类任务，也推升了对这类设施的需求。

小型部署还能绕开困扰大型数据中心建设的一些问题。仅在美国，2026 年第二季度就有 45 个数据中心项目因土地使用、噪音污染以及电力与水资源消耗遭到地方反对而被阻止，涉及金额 680 亿美元。现成的小型设施则不会面临同等压力。Structure Research 研究主管 Jabez Tan 向 CNBC 表示，在已有供电的站点锁定几兆瓦容量，可能比在一个地点等待更大容量块更实际；对于可跨不同站点运行的工作负载，多个较小部署的集合也能累积成可观容量。

租用产能对 AI 公司而言已是常规做法：AI 实验室从超大规模云厂商、专业数据中心运营商以及快速扩张的 GPU 导向新云（neoclouds）处租赁容量，从而将工作负载分散到多个供应商。这一趋势意味着，在超大型园区落地之前，具备现成电力与冷却条件的中小型数据中心正成为 AI 推理算力争夺战中的关键一环。