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Anthropic quiere dejar de depender tanto de Nvidia. La empresa que dirige Dario Amodei explora el diseño de chips propios para entrenar Claude, una decisión que sitúa el cuello de botella de la inteligencia artificial en un lugar muy concreto, el silicio.
La escasez de GPU empuja a Anthropic hacia el diseño propio
No es una maniobra menor. Las GPU de Nvidia salen de las fábricas de TSMC, y TSMC arrastra dificultades para responder a una demanda que no deja de crecer.
Ahí aparece el incentivo industrial. Si el acceso a los chips depende de una cadena ya tensionada, controlar una parte del diseño puede dar margen para entrenar modelos con menos dependencia externa y con una arquitectura más ajustada a las necesidades de Claude.
Desarrollar una generación de aceleradores cuesta varios cientos de millones de dólares.
Por eso casi nadie entra en esta carrera en solitario. Google ya cuenta con los TPU 8t y 8i, Meta presentó hace poco el acelerador MTIA 300 y OpenAI lanzó recientemente Jalapeño, un chip optimizado para inferencia, un terreno distinto al entrenamiento pero igual de decisivo en el despliegue de modelos.
MatX encaja donde Anthropic todavía no llega
Anthropic llegó a explorar la compra de MatX por unos 7.000 millones de dólares, aunque la negociación derivó en un acuerdo de asociación que todavía no se ha consolidado.
La elección no parece casual. MatX nació en 2022 de la mano de Reiner Pope y Mike Gunter, dos exingenieros de Google, y sus equipos trabajan en un acelerador pensado específicamente para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.
Ese enfoque la coloca justo en el punto que Anthropic necesita reforzar. Mientras otras compañías también intentan reducir su exposición a los proveedores tradicionales, ya han aparecido chips propios para infraestructura de IA como respuesta a precios altos, retrasos y límites de capacidad.
El fichaje de Amir Salek apunta a una prioridad inmediata
Esta semana Anthropic incorporó a Amir Salek, especialista en diseño de chips que salió de Google en 2022 y que también ha trabajado para Cerberus Capital Management.
El movimiento añade una pieza humana a una estrategia que a menudo se cuenta solo con cifras. Diseñar hardware no consiste únicamente en pagar obleas y ensamblar servidores, también exige atraer perfiles capaces de traducir las necesidades de un modelo en decisiones físicas sobre memoria, interconexión y consumo.
En esa carrera, Nvidia sigue ocupando el centro del tablero, pero la presión sobre su cadena de suministro ya ha dejado señales visibles en las restricciones recientes a clientes de chips IA en varios mercados asiáticos.
Anthropic todavía no tiene un chip propio consolidado ni una compra cerrada, pero ya ha puesto sobre la mesa tres datos difíciles de ignorar, varios cientos de millones de dólares por generación, una posible operación de 7.000 millones con MatX y un fichaje especializado esta misma semana.