Puntos clave:
Anthropic ha iniciado conversaciones preliminares con Samsung Electronics para fabricar un chip de inteligencia artificial personalizado, lo que supone el primer paso concreto de la startup hacia la construcción de su propia infraestructura de hardware.
La empresa de inteligencia artificial con sede en San Francisco se encuentra en las etapas iniciales de definición de las especificaciones del procesador, los requisitos de potencia y las configuraciones de clústeres de servidores, según tres personas familiarizadas con el asunto. Anthropic ha contactado con varias empresas de diseño de chips, pero aún no ha avanzado a la fase de planos formales, pruebas o producción, señalaron las fuentes.
"Desarrollar silicio personalizado es el paso natural para cualquier empresa de IA que quiera controlar su propia estructura de costos y cadena de suministro", afirmó Rachel Kim, analista de cadena de suministro de semiconductores en Edgen. "Anthropic está siguiendo el mismo manual que OpenAI y Google ya escribieron, pero aún está años detrás de ellos".
Este movimiento refleja un impulso más amplio en la industria por parte de los desarrolladores de IA para controlar toda su infraestructura de backend, desde el silicio y las alianzas en la nube hasta las fuentes de energía y los centros de datos físicos. OpenAI presentó su propio chip de IA personalizado en junio, desarrollado en asociación con Broadcom Inc., mientras que Google ha dependido durante mucho tiempo de sus unidades de procesamiento tensorial (TPU) y Amazon de sus chips Trainium a través de Amazon Web Services.
Anthropic está explorando la tecnología avanzada de fabricación y empaquetado de 2 nanómetros de Samsung, según las fuentes. El nodo de 2nm —que alberga más transistores por milímetro cuadrado, mejorando el rendimiento por vatio— representa la próxima frontera en la fabricación de semiconductores. Samsung y su rival surcoreano SK Hynix Inc. se encuentran entre los principales fabricantes de chips de memoria del mundo, lo que le otorga a Anthropic un acceso potencial tanto a la lógica como a la memoria de alto ancho de banda desde un único socio.
Para fortalecer sus capacidades de diseño de chips, Anthropic ha comenzado a reclutar talento especializado en ingeniería. La empresa contrató recientemente a Clive Chan, un ingeniero clave de la división de silicio dedicada de OpenAI, según las fuentes.
Por qué el silicio personalizado es clave para la economía de la IA
La economía de la inferencia y el entrenamiento de la IA está impulsando este cambio. Los procesadores gráficos H100 de Nvidia Corp., que dominan el mercado de entrenamiento de IA, tienen un precio unitario estimado superior a los 30.000 dólares, y se espera que la próxima arquitectura Blackwell de la empresa exija primas aún mayores. Para una empresa como Anthropic, que necesita asegurar decenas de miles de estos chips para entrenar y ejecutar su chatbot Claude, la factura de infraestructura asciende a miles de millones anuales.
Al desarrollar su propio chip, Anthropic podría reducir su dependencia de las GPU de Nvidia y las TPU de Google, reduciendo potencialmente los costos por inferencia entre un 30% y un 50%, según estimaciones de la industria basadas en programas comparables de chips personalizados en otros hiperescaladores. El chip Trainium de Amazon, por ejemplo, ofrece aproximadamente el doble de ancho de banda de memoria que el H100 de Nvidia con un costo reportado un 40% menor para cargas de trabajo de inferencia.
Anthropic declaró que sus alianzas existentes siguen siendo fundamentales, y señaló que los chips AWS Trainium, las TPU de Google y las GPU de Nvidia continuarán siendo elementos centrales de su estrategia informática a largo plazo. Samsung declinó hacer comentarios sobre las conversaciones.
El panorama competitivo
La apuesta por los chips personalizados sitúa a Anthropic en competencia directa con OpenAI, que se asoció con Broadcom para su primer chip interno, y con Google, que ha diseñado sus propias TPU durante casi una década. También amenaza con erosionar el dominio de Nvidia en el hardware de IA con el tiempo, aunque los analistas advierten que el plazo para un impacto significativo en los ingresos se mide en años, no en trimestres.
Las acciones de Nvidia han subido más del 140% en los últimos 12 meses, lo que otorga a la empresa una capitalización de mercado superior a los 3 billones de dólares. El valor cotiza a aproximadamente 35 veces las ganancias futuras, lo que refleja las expectativas de los inversores de que su negocio de centros de datos seguirá creciendo a tasas superiores al 70% anual. Cualquier amenaza creíble a esa trayectoria podría presionar el múltiplo.
Para Samsung, ganar un pedido de chips de Anthropic supondría una validación significativa de su negocio de fundición, que ha tenido dificultades para igualar la cuota de mercado de TSMC en nodos avanzados. La división de fundición de Samsung ha estado invirtiendo fuertemente en capacidad de 2nm y 3nm, y un cliente estrella de IA ayudaría a cerrar la brecha con el líder taiwanés.
Próximos pasos
El esfuerzo de Anthropic en materia de chips se encuentra aún en sus primeras etapas. La empresa no ha fijado un cronograma para la fabricación o producción, y las conversaciones con Samsung aún podrían fracasar o derivar hacia otro socio de fabricación. Sin embargo, la contratación de Chan y la exploración activa de la tecnología de 2nm indican que Anthropic está superando la fase exploratoria reportada por Reuters en abril.
La implicación más amplia es clara: los actores más importantes de la industria de la IA compiten por controlar cada capa de su pila tecnológica, desde los algoritmos hasta el silicio que los ejecuta. Para los inversores, la cuestión no es si los chips personalizados reconfigurarán el mercado del hardware de IA, sino con qué rapidez lo harán y qué empresas establecidas quedarán más expuestas.
Este artículo es solo para fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.
