Anthropic ha confirmado la creación de un equipo interno de diseño de chips de inteligencia artificial, sumándose así a una creciente lista de grandes tecnológicas que buscan reducir su dependencia de Nvidia y los proveedores externos de hardware. La decisión, adelantada por Business Insider y confirmada posteriormente por la propia compañía, responde al vertiginoso aumento de la demanda de Claude, su chatbot estrella, y a la necesidad de ajustar el silicio a las características específicas de sus modelos.
La confirmación llegó tras varios meses de rumores. Reuters ya había adelantado en abril que Anthropic evaluaba desarrollar chips propios, y semanas después The Information informó de conversaciones con Samsung como posible socio de fabricación. Ahora, la compañía ha dado un paso formal al publicar ofertas de empleo para un "equipo de silicio personalizado", en el que busca ingenieros especializados en diseño y verificación de semiconductores. Según Xataka, el puesto de ingeniero ofrece un salario de entre 320.000 y 485.000 dólares anuales, y la oferta exige a los candidatos haber demostrado "una contribución personal directa" en el desarrollo y lanzamiento final de chips ya fabricados.
Un portavoz de Anthropic explicó al medio que el objetivo es codiseñar hardware y modelos de forma conjunta, de manera que Claude funcione "más rápido y de forma más eficiente a la escala que necesitan nuestros clientes". No obstante, la empresa ha sido clara en que este movimiento no supone romper con sus socios actuales. Según declaró a Reuters, seguirá aplicando un "enfoque multichip", combinando su futuro silicio propio con hardware de Amazon Web Services, Google, Nvidia y AMD. Por ahora, ni siquiera ha trascendido un calendario concreto ni si fabricará los chips ella misma o recurrirá a un socio externo para la producción.
El movimiento de Anthropic se inscribe en una tendencia consolidada del sector. OpenAI presentó en junio su chip Jalapeño, desarrollado junto a Broadcom y específicamente diseñado para cargas de inferencia de grandes modelos de lenguaje. Google lleva años ejecutando sus modelos sobre sus propias TPU (Tensor Processing Units), lo que constituye, según Xataka, "la primera gran señal de que el imperio de Nvidia se tambalea". Meta, por su parte, ha desarrollado sus aceleradores MTIA para sus centros de datos, y la francesa Mistral estaría estudiando seguir el mismo camino, según Ars Technica.
Las razones son tanto técnicas como estratégicas. Por un lado, la crisis de suministro de chips y memoria RAM ha puesto en jaque a toda la cadena tecnológica, y depender exclusivamente de proveedores externos limita la capacidad de escalar de cualquier empresa de IA. Por otro, tener hardware propio permite optimizar cada transistor para las cargas de trabajo concretas de los modelos, algo que el hardware genérico de Nvidia no siempre puede ofrecer con la misma eficiencia.
No obstante, diversificar no significa sustituir. Nvidia sigue siendo el maestro indiscutible en el desarrollo de chips para IA y centros de datos, y ninguna de estas compañías ha planteado abandonar por completo al gigante de los semiconductores. Más bien se trata de una estrategia de reducción de riesgos y de negociación: contar con alternativas propias otorga margen para negociar precios, priorizar el acceso en momentos de escasez y reservar el hardware más avanzado para las cargas que realmente lo necesiten.
En definitiva, Anthropic acelera en una dirección que ya habían tomado sus principales competidores. La pregunta ahora no es si estas compañías conseguirán chips competitivos frente a Nvidia, sino cuánto tardarán en tenerlos operativos y qué impacto tendrá en el equilibrio de poder de la industria del hardware para inteligencia artificial. Por el momento, el sector se mueve hacia un ecosistema más diverso y menos concentrado, en el que cada vez más actores buscarán controlar su propio destino tecnológico.