OpenAI 與 Anthropic 正在爭搶規模更小的資料中心部署，以在吉瓦級超大型專案仍在建設期間儘快獲得可用算力。據 CNBC 9 月 18 日報道，兩家公司正洽談約 20-30 兆瓦容量的現成設施協議，儘管它們此前已在更大規模的 AI 基礎設施專案上承諾投入數百億美元。
報道援引四名知情人士稱，Anthropic 已在英國與北歐國家接觸此類規模的潛在交易；OpenAI 也在北歐探索較小部署，訊息人士稱兩家公司在美國也討論過類似機會。OpenAI 一位發言人向 CNBC 表示，公司正在構建多元化的算力組合以滿足全球 AI 需求增長，並稱不同工作負載需要不同基礎設施，會基於效能、可靠性、時間與成本評估潛在部署。Anthropic 則拒絕置評。
這些小型設施將作為兩家公司已在推進的巨型 AI 園區的補充。Anthropic 據報與 Nscale 簽署了約 450 億美元協議，在西弗吉尼亞州獲取約 460 兆瓦算力容量。OpenAI 今年早些時候表示，其 Stargate 基礎設施承諾已超過專案最初 10 吉瓦的目標，隨後又宣佈在佐治亞州新增 3 吉瓦、在俄亥俄州新增 8 吉瓦。
這些大型專案提供訓練日益龐大 AI 模型所需的大規模加速器叢集，數千塊 GPU 需通過高頻寬互連協同工作。但它們開發週期長達數年，在加速器投運前需要土地、電網接入、變電站、冷卻基礎設施以及大量電力。與此同時，OpenAI 與 Anthropic 需要即時產能來滿足其模型的推理需求。推理負載可分佈在多個較小叢集上，因此小型資料中心適合這類任務，也推升了對這類設施的需求。
小型部署還能繞開困擾大型資料中心建設的一些問題。僅在美國，2026 年第二季度就有 45 個資料中心專案因土地使用、噪音汙染以及電力與水資源消耗遭到地方反對而被阻止，涉及金額 680 億美元。現成的小型設施則不會面臨同等壓力。Structure Research 研究主管 Jabez Tan 向 CNBC 表示，在已有供電的站點鎖定幾兆瓦容量，可能比在一個地點等待更大容量塊更實際；對於可跨不同站點執行的工作負載，多個較小部署的集合也能累積成可觀容量。
租用產能對 AI 公司而言已是常規做法：AI 實驗室從超大規模雲廠商、專業資料中心運營商以及快速擴張的 GPU 導向新雲（neoclouds）處租賃容量，從而將工作負載分散到多個供應商。這一趨勢意味著，在超大型園區落地之前，具備現成電力與冷卻條件的中小型資料中心正成為 AI 推理算力爭奪戰中的關鍵一環。