Le multi-cloud d'Anthropic : présent sur AWS, Google Cloud et Azure à la fois

Une même famille de modèles, trois grandes plateformes cloud pour y accéder. Depuis 2023, l'assistant Claude, développé par le laboratoire Anthropic, s'est retrouvé progressivement disponible sur les trois principaux fournisseurs d'infrastructure du marché : Amazon Web Services, Google Cloud et, plus récemment, Microsoft Azure. Ce que l'on nomme souvent le « multi-cloud » d'Anthropic n'est pas un slogan marketing, mais une réalité concrète : une entreprise cliente d'AWS, une autre adossée à Google Cloud et une troisième construite autour d'Azure peuvent aujourd'hui solliciter les mêmes modèles Claude, chacune depuis l'environnement qu'elle maîtrise déjà. Cet article propose une lecture de cette trajectoire : ce qu'elle recouvre exactement, dans quel ordre elle s'est constituée, ce qu'elle révèle d'une logique industrielle, et ce qu'elle implique pour les organisations qui bâtissent avec l'intelligence artificielle.

Avant d'entrer dans le détail, un point de vocabulaire mérite d'être posé, car il conditionne toute la suite. Le terme multi-cloud recouvre en réalité deux réalités distinctes, qu'il convient de ne pas confondre. La première tient à la distribution : par quels canaux une entreprise peut-elle accéder à Claude ? La seconde tient au calcul : sur quelles infrastructures Anthropic entraîne-t-il et fait-il tourner ses modèles ? Ces deux dimensions se recoupent en partie, mais elles ne se confondent pas. Une plateforme peut distribuer Claude sans nécessairement héberger son entraînement, et inversement. Distinguer clairement ces deux plans est la condition d'une lecture juste ; les mélanger conduit à des raccourcis trompeurs. Cet article s'attache donc à traiter les deux, en les nommant pour ce qu'ils sont.

Un mot de méthode également. Les dates, les noms de services et les jalons présentés ici proviennent des annonces officielles d'Anthropic, d'Amazon, de Google et de Microsoft, ainsi que de leurs documentations techniques et de la presse spécialisée. Lorsqu'un chiffre relève d'un engagement annoncé plutôt que d'une réalité vérifiée, il est présenté comme tel. La lecture stratégique proposée dans ces pages est signalée comme une grille de lecture parmi d'autres, distincte des faits sur lesquels elle s'appuie. C'est la règle de ce média : les faits se vérifient, l'interprétation s'assume comme telle.

Le constat : trois clouds, une seule famille de modèles

Commençons par établir les faits, dans l'ordre où ils se sont produits. La présence de Claude sur les trois grands clouds ne s'est pas installée d'un coup : elle s'est construite par étapes, sur près de trois années, chaque plateforme rejoignant le mouvement à son rythme. Retracer cette chronologie éclaire la nature progressive de la démarche.

Amazon Web Services, le premier canal

Le point de départ se situe chez Amazon. Dès avril 2023, Anthropic et AWS annonçaient l'intégration des modèles Claude à Amazon Bedrock, le service géré d'Amazon dédié aux modèles de fondation. Bedrock joue le rôle d'une plateforme unifiée : il permet à une entreprise cliente d'AWS d'accéder à plusieurs familles de modèles, de différents fournisseurs, à travers une interface commune, sans avoir à provisionner ni administrer l'infrastructure sous-jacente.

La disponibilité générale de Claude sur Bedrock, ouverte à l'ensemble des clients d'AWS, est intervenue le 28 septembre 2023, à l'occasion du lancement en disponibilité générale de Bedrock lui-même. À cette date, c'est le modèle Claude 2 qui devenait accessible à la vaste clientèle d'Amazon. Ce premier ancrage a coïncidé, à quelques jours près, avec l'annonce d'un engagement financier d'Amazon dans le laboratoire, ce qui a solidement associé les deux acteurs dès l'origine. Depuis, chaque nouvelle génération de modèles Claude a rejoint le catalogue de Bedrock, faisant de cette plateforme le canal historique et le plus profondément intégré de la présence d'Anthropic dans le cloud.

Google Cloud, le deuxième pilier

Le deuxième canal s'est ouvert du côté de Google. Les modèles Claude ont fait leur entrée sur Google Cloud Vertex AI — la plateforme de développement d'IA de Google, aujourd'hui rattachée à son offre Agent Platform — au début de l'année 2024, avec l'arrivée de la famille Claude 3. L'annonce officielle de Google Cloud, publiée en mars 2024, présentait cette disponibilité comme le fruit d'un partenariat destiné à mettre les modèles les plus récents d'Anthropic à la portée des clients de Google.

Il vaut la peine de relever une nuance chronologique souvent gommée. Contrairement à une idée répandue, Claude n'était pas disponible sur Vertex AI dès 2023 : Claude 2 vivait alors sur Bedrock, mais pas encore sur la plateforme de Google. C'est bien avec Claude 3, au premier trimestre 2024, que la présence sur Google Cloud s'est concrétisée. Comme sur Bedrock, l'accès se fait par API gérée : l'entreprise cliente n'a pas à se soucier de l'infrastructure, elle sollicite les modèles à travers l'interface de Vertex AI. Google communiquait par la suite sur une adoption croissante, évoquant plusieurs milliers de clients utilisant les modèles Claude via sa plateforme.

Microsoft Azure, le troisième et plus récent

Le troisième canal est le plus tardif, et de loin. La présence de Claude dans l'écosystème de Microsoft s'est concrétisée avec Microsoft Foundry, la couche d'orchestration d'IA d'Azure. Anthropic et Microsoft ont annoncé la disponibilité générale des modèles Claude dans Foundry autour du 29 juin 2026, avec les modèles Claude Opus 4.8 et Claude Haiku 4.5 accessibles via l'API Messages. Cette intégration s'accompagnait des mécanismes propres à l'environnement Azure : authentification par l'annuaire d'entreprise, facturation consolidée, gouvernance unifiée.

Un détail technique de cette annonce a retenu l'attention des observateurs : pour la première fois, Claude tournait sur du matériel NVIDIA au sein de Foundry, en l'occurrence les systèmes GPU GB300 de génération Blackwell Ultra. Cette bascule prolongeait un partenariat stratégique noué entre Microsoft, NVIDIA et Anthropic, annoncé en novembre 2025, visant à élargir l'accès des entreprises à Claude sur du calcul accéléré. Avec cette étape, Claude devenait accessible depuis les trois grands clouds, complétant un triangle amorcé près de trois ans plus tôt.

Plateforme	Service	Arrivée de Claude	Génération d'entrée
Amazon Web Services	Amazon Bedrock	Avril 2023 (intégration), 28 septembre 2023 (disponibilité générale)	Claude 2
Google Cloud	Vertex AI / Agent Platform	Début 2024 (mars 2024)	Claude 3
Microsoft Azure	Microsoft Foundry	Disponibilité générale vers le 29 juin 2026	Claude Opus 4.8, Claude Haiku 4.5

Ces trois jalons dessinent une trajectoire nette. Anthropic n'a pas cherché la présence sur les trois clouds dès le premier jour ; il l'a construite par ajouts successifs, en commençant par le canal où son ancrage industriel était le plus fort, puis en élargissant l'accès à mesure que la demande des entreprises se diversifiait. La séquence — Amazon, puis Google, puis Microsoft — n'est pas anodine, et l'on y reviendra.

Ce que signifie « accéder par API gérée »

Un point technique commun aux trois plateformes mérite d'être explicité, car il conditionne l'intérêt du dispositif. Sur Bedrock, Vertex AI comme Foundry, l'accès à Claude se fait par ce que l'on nomme une interface de programmation gérée, ou API gérée. Concrètement, l'entreprise cliente n'installe rien, ne provisionne aucun serveur, n'administre aucune carte de calcul : elle envoie une requête à un point d'accès mis à disposition par l'opérateur, et reçoit en retour la réponse du modèle. Toute la mécanique — l'allocation du matériel, la mise à l'échelle selon la charge, la maintenance — est prise en charge par le fournisseur de cloud.

Cette abstraction a une conséquence directe sur la souplesse de la distribution. Exposer un modèle sur une nouvelle plateforme revient, du point de vue de l'utilisateur final, à ouvrir un nouveau point d'accès dans un catalogue existant. C'est précisément ce qui a permis à Anthropic d'élargir sa présence sans reconstruire à chaque fois une infrastructure : les modèles servis restent les mêmes, seule change la porte d'entrée par laquelle l'entreprise les sollicite. On comprend mieux, dès lors, pourquoi la distribution a pu s'étendre plus vite et plus largement que le calcul, dont on verra qu'il obéit à des contraintes bien plus lourdes.

La lecture : une logique de portée et de résilience

Les faits étant posés, on peut proposer une lecture de ce qu'ils révèlent. Précisons-le d'emblée : ce qui suit relève de l'interprétation, présentée comme une grille parmi d'autres, et non comme une vérité établie. Plusieurs logiques peuvent expliquer une même trajectoire ; celle-ci en retient quelques-unes qui paraissent cohérentes avec les faits observés.

Aller là où sont les entreprises

La première lecture tient à la portée commerciale. Les entreprises n'adoptent pas un fournisseur de cloud au hasard : elles s'y installent pour des années, y bâtissent leurs systèmes, y stockent leurs données, y forment leurs équipes. Une organisation profondément ancrée dans l'écosystème d'Amazon ne migrera pas vers un autre cloud pour la seule raison qu'un modèle l'y attend. En rendant Claude accessible depuis les trois grandes plateformes, Anthropic supprime cette friction : le modèle vient à l'entreprise, plutôt que l'inverse.

On peut lire cette démarche comme une manière de maximiser la surface de contact avec le marché des entreprises. Plutôt que de contraindre les organisations à un environnement unique, le laboratoire se rend disponible dans chacun des trois grands écosystèmes, captant ainsi une clientèle que la seule présence sur un cloud aurait laissée hors de portée. Cette lecture est cohérente avec le fait que chaque intégration s'accompagne des mécanismes natifs de la plateforme d'accueil — facturation, authentification, gouvernance — de sorte que l'entreprise n'a rien à changer à ses habitudes.

Être présent là où travaillent déjà les entreprises, plutôt que leur demander de venir à soi : voilà, en une phrase, la logique qui semble sous-tendre la distribution de Claude sur les trois grands clouds.

Diversifier l'approvisionnement en calcul

La seconde lecture, plus technique, concerne le calcul lui-même. C'est ici qu'il faut tenir fermement la distinction posée en introduction, car la présence commerciale sur les trois clouds ne dit rien, à elle seule, de l'endroit où Anthropic entraîne ses modèles. Or, sur ce plan, le laboratoire a également fait le choix d'une diversité assumée.

Anthropic a communiqué à plusieurs reprises sur une stratégie de calcul reposant sur trois familles de puces spécialisées : les processeurs Trainium d'Amazon, les TPU de Google, et les processeurs graphiques de NVIDIA. Selon le laboratoire, cette diversité permet d'orienter chaque charge de travail vers le matériel qui lui convient le mieux, et confère une meilleure résilience en cas de tension sur l'une ou l'autre des ressources. Dans un domaine où le calcul spécialisé demeure rare et coûteux, ne pas dépendre d'une seule source relève d'une prudence industrielle élémentaire.

Cette diversité du calcul ne signifie pas, pour autant, un équilibre parfait entre les fournisseurs. Amazon a été désigné comme partenaire de cloud et d'entraînement principal du laboratoire en novembre 2024, à l'occasion d'un apport financier portant son engagement total à huit milliards de dollars. Google, de son côté, a conclu avec Anthropic et l'équipementier Broadcom un accord portant sur plusieurs gigawatts de capacité de calcul en TPU, avec une montée en puissance annoncée à partir de 2027, dans le cadre d'un vaste plan d'investissement dans le calcul. Il existe donc une hiérarchie : un partenaire principal, et des sources complémentaires qui montent en régime.

Nous entraînons et exécutons Claude sur une gamme de matériels d'IA, ce qui nous permet d'associer chaque charge de travail aux puces qui lui conviennent le mieux ; cette diversité se traduit par de meilleures performances et une plus grande résilience pour nos clients.
— Anthropic, communication sur sa stratégie de calcul

Réduire la dépendance à un acteur unique

La troisième lecture découle des deux premières. En s'appuyant sur trois canaux de distribution et trois familles de puces, Anthropic limite sa dépendance à un partenaire unique, qu'il s'agisse de vendre ses modèles ou de les faire tourner. Cette pluralité constitue une forme d'assurance : si l'une des relations venait à se tendre, ou si une ressource venait à manquer, les autres pôles offriraient une marge de manœuvre.

On peut y voir une réponse à une réalité du secteur : les laboratoires de pointe et les opérateurs de cloud entretiennent des relations à la fois de coopération et de concurrence. Un fournisseur de cloud développe souvent ses propres modèles, tout en distribuant ceux d'autrui. Dans cette configuration ambivalente, ne pas remettre tout son sort entre les mains d'un seul acteur préserve l'autonomie stratégique du laboratoire. La présence sur les trois clouds, lue sous cet angle, apparaît comme une manière de conserver une indépendance de manœuvre dans un paysage où les intérêts se croisent et parfois se heurtent.

Cette recherche d'indépendance se lit aussi dans la structure du capital d'Anthropic. Amazon et Google figurent tous deux parmi les investisseurs du laboratoire, avec des engagements financiers substantiels de part et d'autre, sans qu'aucun ne détienne le contrôle de la gouvernance. Être adossé à plusieurs bailleurs, plutôt qu'à un seul, participe de la même logique que la distribution répartie : conserver une pluralité de soutiens réduit l'emprise qu'un partenaire unique pourrait exercer. Sans surinterpréter ce parallèle, on peut noter qu'il existe une cohérence entre la façon dont le laboratoire s'est financé et la façon dont il distribue ses modèles. Dans les deux cas, la diversité tient lieu de garde-fou.

La mise en perspective : ce que font les autres acteurs

Une stratégie ne se comprend jamais isolément. Pour mesurer la singularité de la trajectoire d'Anthropic, il faut la comparer à celle d'autres laboratoires et à d'autres modèles de distribution. Là encore, on avance des observations, non des jugements de valeur : chaque approche répond à des contraintes propres.

Le contraste avec une distribution plus resserrée

Le point de comparaison le plus immédiat est celui d'OpenAI, le laboratoire à l'origine de ChatGPT, dont la distribution a longtemps été étroitement liée à Microsoft et à son cloud Azure. Dans cette configuration, un laboratoire principal adossé à un opérateur de référence, avec une intégration poussée dans la suite de produits de ce dernier, la relation est plus concentrée. Elle offre en retour une profondeur d'intégration et une exclusivité relative qui ont leurs propres mérites.

La trajectoire d'Anthropic dessine un contraste. Plutôt qu'un canal principal fortement intégré, le laboratoire a privilégié une présence répartie sur plusieurs plateformes ouvertes, chacune proposant Claude aux côtés d'autres familles de modèles. Cette différence d'architecture traduit deux philosophies de distribution : l'une mise sur l'intégration verticale et le lien étroit avec un opérateur ; l'autre sur la place de marché, où le client compare et choisit parmi plusieurs offres réunies sous une même interface. Aucune n'est supérieure dans l'absolu. Elles servent des stratégies distinctes et répondent à des besoins différents.

La logique de place de marché des grands clouds

Il faut aussi comprendre que cette présence multiple sert les intérêts des fournisseurs de cloud eux-mêmes. Bedrock, Vertex AI et Foundry ne sont pas des vitrines pour un modèle unique : ce sont des catalogues. Chacune de ces plateformes propose plusieurs familles de modèles, de plusieurs fournisseurs, y compris parfois ceux du concurrent. La présence de Claude sur les trois s'inscrit dans cette logique de catalogue : les opérateurs veulent offrir à leurs clients le choix le plus large possible, afin de retenir ceux qui, sinon, iraient chercher ailleurs le modèle qui leur convient.

Pour le laboratoire, cette logique de place de marché présente un intérêt propre. En figurant dans plusieurs catalogues, Claude bénéficie de la force de distribution de chaque opérateur, sans se lier exclusivement à aucun. Pour l'entreprise cliente, l'avantage est la liberté : elle peut comparer les modèles au sein de son environnement habituel, et faire évoluer son choix sans changer de cloud. Cette convergence d'intérêts — laboratoire, opérateur, client — explique pour une part la solidité du dispositif.

• Pour le laboratoire — une audience élargie et une moindre dépendance à un distributeur unique.
• Pour l'opérateur de cloud — un catalogue enrichi qui retient les clients au sein de sa plateforme.
• Pour l'entreprise cliente — l'accès aux modèles depuis son environnement habituel, sans migration ni double gestion.
• Pour l'écosystème — une pluralité de voies d'accès qui entretient la comparaison et l'émulation.

Une distribution plus large qu'un ancrage industriel

La comparaison entre distribution et calcul mérite d'être poussée un cran plus loin, car elle révèle une asymétrie éclairante. Sur le plan de la distribution, les trois clouds se valent en principe : depuis chacun, une entreprise accède aux mêmes modèles. Sur le plan du calcul, en revanche, la relation reste hiérarchisée, avec un partenaire d'entraînement principal et des sources complémentaires. Autrement dit, la présence commerciale est répartie de façon plus homogène que l'ancrage industriel.

Cette asymétrie n'a rien d'illogique. Distribuer un modèle par API gérée est une opération relativement souple : il suffit d'exposer le modèle sur une plateforme. Entraîner un modèle de fondation, en revanche, engage des infrastructures physiques colossales, des contrats de long terme et des collaborations d'ingénierie qui ne se dupliquent pas aisément. Il est donc cohérent qu'un laboratoire répartisse largement sa distribution tout en concentrant, au moins pour un temps, l'essentiel de son entraînement chez un partenaire de référence, quitte à diversifier progressivement à mesure que de nouvelles capacités montent en puissance.

Ce que ça implique pour les entreprises

Reste la question la plus concrète : qu'est-ce que cette présence sur les trois clouds change pour les organisations qui construisent avec l'IA ? Ici, l'analyse quitte la stratégie des grands acteurs pour se rapprocher du quotidien des équipes techniques et des décideurs.

La liberté de rester chez soi

Le bénéfice le plus direct tient à ce qu'on pourrait appeler la liberté de rester chez soi. Une entreprise n'a plus à choisir entre son cloud de prédilection et l'accès aux modèles Claude : elle peut avoir les deux. Celle qui a bâti son système d'information sur AWS sollicite Claude via Bedrock ; celle qui vit sur Google Cloud passe par Vertex AI ; celle qui s'appuie sur Azure emprunte Foundry. Dans chaque cas, les données restent dans l'environnement maîtrisé, les mécanismes de sécurité et de conformité déjà en place continuent de s'appliquer, et les équipes conservent leurs outils.

Cet aspect, souvent sous-estimé, pèse lourd dans les décisions d'entreprise. Pour une organisation soumise à des exigences de confidentialité ou de résidence des données, la possibilité de solliciter un modèle sans le faire sortir de son périmètre de confiance constitue un argument déterminant. La présence de Claude sur les trois clouds transforme ainsi une contrainte — le choix d'un fournisseur unique — en une simple modalité d'accès.

Une forme de continuité face aux aléas

Un second bénéfice, plus subtil, tient à la continuité. Lorsqu'une même famille de modèles existe sur plusieurs plateformes, une organisation dispose, en théorie, d'une marge de manœuvre en cas de changement. Si sa stratégie cloud évolue, si elle adopte une architecture répartie sur plusieurs fournisseurs, ou si elle souhaite comparer les conditions d'un environnement à l'autre, la présence multiple de Claude lui offre une souplesse que l'exclusivité aurait fermée.

Il convient toutefois de nuancer ce point, pour ne pas laisser croire à une portabilité sans effort. Les modèles disponibles diffèrent d'un cloud à l'autre selon les générations et le calendrier de déploiement ; les tarifs, les quotas et les fonctionnalités varient. Passer d'une plateforme à une autre demande des adaptations réelles, et ne se résume pas à changer une adresse d'API. La continuité que procure le multi-cloud est donc une continuité relative, précieuse mais imparfaite, qu'il faut apprécier au cas par cas plutôt que tenir pour acquise.

Le revers : la complexité du choix

Toute médaille a son revers, et il serait malhonnête de n'évoquer que les bénéfices. La disponibilité sur trois plateformes introduit aussi une forme de complexité. Les décideurs doivent désormais arbitrer non seulement le choix d'un modèle, mais celui du canal par lequel y accéder, avec des différences de prix, de disponibilité des versions et de mécanismes de gouvernance. Ce qui simplifie l'accès pour les uns peut compliquer la décision pour les autres.

Cette complexité n'est pas rédhibitoire, mais elle est réelle. Elle appelle une vigilance : comparer les offres, vérifier quelles générations de modèles sont effectivement disponibles sur chaque plateforme à un moment donné, mesurer les écarts de coût et de fonctionnalités. Le multi-cloud élargit le champ des possibles ; il revient à chaque organisation de transformer cette latitude en choix éclairé, plutôt que de la subir comme une source d'hésitation.

Le décalage de calendrier entre plateformes

Une conséquence pratique de la trajectoire décrite plus haut mérite d'être soulignée, car elle touche directement les équipes techniques. Les modèles n'arrivent pas au même moment sur les trois clouds. Le canal historique, Bedrock, a accueilli les générations successives de Claude au plus près de leur sortie ; Vertex AI les a suivies ; Foundry, dernier entrant, a démarré avec des modèles déjà avancés. Ce décalage signifie qu'à un instant donné, la version la plus récente de Claude peut être accessible sur une plateforme sans l'être encore sur une autre.

Pour une organisation, cette réalité a des implications concrètes. Choisir un cloud, c'est aussi, en creux, accepter un calendrier de mise à disposition des modèles qui lui est propre. Une équipe qui a besoin de la dernière génération sans délai ne raisonnera pas comme une autre pour qui la stabilité prime sur la nouveauté. La présence sur les trois clouds n'efface donc pas les différences ; elle les déplace du terrain de l'accès vers celui du calendrier et des versions. C'est une nuance qui échappe aux présentations générales, mais qui pèse dans les arbitrages réels.

Dimension	Distribution (accès à Claude)	Calcul (entraînement, exécution)
Nature	API gérée sur plateforme cloud	Infrastructure physique et contrats longs
Répartition	Homogène sur les trois clouds	Hiérarchisée, un partenaire principal
Souplesse	Élevée, mais adaptations nécessaires	Faible, engagements de long terme
Matériel	Selon la plateforme d'accès	Trainium, TPU, GPU selon la charge

Ce qu'on peut en retenir

Au terme de ce parcours, quelques enseignements se dégagent, qu'il convient de formuler avec la nuance qu'impose un sujet en mouvement. La présence de Claude sur les trois grands clouds n'est ni un accident ni un aboutissement figé : c'est un état, à un instant donné, d'une trajectoire qui continue de se dessiner.

Le premier enseignement tient à la distinction, tenue d'un bout à l'autre de cette analyse, entre distribution et calcul. Confondre les deux conduit à des raccourcis : croire, par exemple, qu'une présence commerciale équilibrée sur trois clouds signifie un entraînement également réparti. Or il n'en est rien. La distribution est large et relativement homogène ; le calcul reste hiérarchisé autour d'un partenaire principal, avec une diversification qui s'installe progressivement. Garder cette distinction à l'esprit permet de lire avec justesse les annonces à venir, qui porteront tantôt sur l'un, tantôt sur l'autre de ces deux plans.

Le deuxième enseignement concerne la logique d'ensemble. On peut lire la trajectoire d'Anthropic comme la recherche d'un équilibre entre portée et indépendance : aller là où sont les entreprises, sur chacun des grands clouds, tout en évitant de remettre son sort entre les mains d'un acteur unique, qu'il s'agisse de vendre ou de calculer. Cette lecture, présentée comme une grille parmi d'autres, éclaire la cohérence d'une démarche qui, vue de loin, pourrait sembler dispersée, et qui apparaît de près comme méthodique.

Le troisième enseignement s'adresse aux organisations. La disponibilité multiple offre une liberté réelle — celle de rester dans son environnement — assortie d'une complexité tout aussi réelle — celle d'un choix élargi. Ni l'une ni l'autre ne doit être surestimée. La liberté n'est pas une portabilité sans effort ; la complexité n'est pas un obstacle insurmontable. Entre ces deux écueils, il y a place pour une adoption réfléchie, attentive aux différences concrètes d'une plateforme à l'autre.

Reste que l'histoire s'écrit encore. Les capacités de calcul annoncées montent en puissance sur plusieurs années ; les générations de modèles se succèdent, disponibles à des rythmes variables selon les clouds ; les alliances entre laboratoires et opérateurs se recomposent. La présence de Claude sur AWS, Google Cloud et Azure marque une étape, non un point final. Pour qui observe les signaux faibles, cette configuration à trois clouds aura été révélatrice d'une tendance de fond : dans l'IA générative, la distribution cherche l'ubiquité, tandis que le calcul, plus lourd à déplacer, se diversifie plus lentement. Deux mouvements de tempo différent, sous un même mot — multi-cloud — dont il aura fallu, tout au long de ces pages, distinguer les deux visages.

Sources

• Anthropic — « Claude on Amazon Bedrock now available to every AWS customer » (disponibilité générale, 28 septembre 2023)
• AWS — « Claude by Anthropic : modèles dans Amazon Bedrock » (documentation officielle)
• Google Cloud — « Announcing Anthropic's Claude 3 models on Google Cloud Vertex AI » (mars 2024)
• Google Cloud — Documentation « Anthropic's Claude models » sur Agent Platform / Vertex AI
• Microsoft Azure — « Claude in Microsoft Foundry is now generally available » (disponibilité générale, juin 2026)
• Anthropic — « Claude now available in Microsoft Foundry and Microsoft 365 Copilot »
• Anthropic — « Expanding our use of Google Cloud TPUs and Services » (stratégie de calcul multi-matériel)
• Anthropic — « Expanding partnership with Google and Broadcom for next-generation compute » (capacité TPU, à partir de 2027)
• Data Center Frontier — « Inside Anthropic's Multi-Cloud AI Factory : AWS Trainium and Google TPUs »