Anthropic sigue los pasos de OpenAI y busca crear su propio chip de IA para depender menos de Nvidia

Anthropic quiere reducir su dependencia de Nvidia y ya explora distintas opciones para contar con sus propios chips de inteligencia artificial. La compañía responsable del chatbot Claude estudia una posible alianza con la startup estadounidense MatX, especializada en el diseño de aceleradores para IA

Esta estrategia le permitiría desarrollar hardware adaptado a sus necesidades de entrenamiento e inferencia sin tener que partir completamente desde cero.

El movimiento sigue una tendencia cada vez más extendida entre las grandes empresas tecnológicas dedicadas a la inteligencia artificial. Google, Meta, Amazon, Microsoft y OpenAI ya han apostado por diseñar sus propios aceleradores, buscando reducir costos, garantizar el acceso a capacidad de cómputo y evitar una dependencia absoluta de las GPU de Nvidia, que dominan actualmente el mercado de la IA.

Anthropic explora una alianza con MatX

Según Reuters, Anthropic habría evaluado inicialmente la compra de MatX por una cifra cercana a los 7.000 millones de dólares. Sin embargo, las conversaciones habrían evolucionado hacia una posible asociación entre ambas compañías, aunque el acuerdo todavía no estaría completamente cerrado.

MatX es una empresa joven, pero cuenta con un perfil especialmente atractivo para una compañía como Anthropic. Fue fundada en 2022 por Reiner Pope y Mike Gunter, dos antiguos ingenieros de Google que participaron en el desarrollo de los Tensor Processing Unit, conocidos como TPU.

La experiencia de sus fundadores abarca dos áreas fundamentales para la inteligencia artificial. Pope cuenta con conocimientos relacionados con software e infraestructura para modelos de lenguaje, mientras que Gunter se ha especializado en el diseño de la lógica de chips y aceleradores de IA.

Actualmente, MatX trabaja en el desarrollo de un acelerador diseñado específicamente para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial. Este punto puede resultar estratégico para Anthropic, cuya familia de modelos Claude necesita cada vez mayores cantidades de capacidad informática tanto para crear nuevas versiones como para responder a las solicitudes de millones de usuarios.

El objetivo es depender menos de las GPU de Nvidia

El principal motivo detrás de esta estrategia sería reducir la dependencia de las GPU fabricadas por Nvidia. Estos chips se han convertido en uno de los recursos más demandados por la industria tecnológica, debido a su capacidad para ejecutar las enormes cantidades de cálculos necesarios para entrenar y operar modelos de IA.

Sin embargo, su elevado precio y la dificultad para conseguir grandes volúmenes de hardware representan un desafío para las empresas que desarrollan inteligencia artificial a gran escala. La fabricación de estos componentes también depende de una compleja cadena de suministro, en la que compañías como TSMC tienen un papel fundamental.

Diseñar chips propios permitiría a Anthropic tener un mayor control sobre parte de esa infraestructura. La empresa podría optimizar los aceleradores para las características específicas de Claude, en lugar de utilizar un hardware de propósito más general diseñado para atender las necesidades de múltiples clientes.

La estrategia podría ofrecer ventajas tanto para el entrenamiento como para la inferencia. Mientras el entrenamiento consiste en procesar enormes cantidades de datos para desarrollar un modelo, la inferencia corresponde al momento en que la IA utiliza lo aprendido para generar respuestas o realizar tareas para los usuarios.

Diseñar un chip desde cero es un proceso caro

No obstante, desarrollar un acelerador propio representa una inversión considerable. El diseño de circuitos integrados avanzados requiere años de trabajo, equipos especializados y grandes recursos financieros. Una sola generación de chips de IA puede implicar costos de varios cientos de millones de dólares.

Por ello, asociarse con una empresa que ya cuenta con experiencia en este sector puede ser una opción más rápida que construir una división de semiconductores desde cero. La posible colaboración con MatX encajaría precisamente en esa estrategia.

La decisión de Anthropic parece ir más allá de las conversaciones con esta startup. La empresa también habría reforzado su capacidad interna con la incorporación de Amir Salek, un veterano del diseño de chips que trabajó anteriormente en Google y que desde 2022 se encontraba vinculado a Cerberus Capital Management.

La carrera por controlar la infraestructura de la IA

El interés de Anthropic confirma que la competencia en inteligencia artificial ya no se limita al desarrollo de modelos cada vez más avanzados. Las empresas también compiten por controlar la infraestructura que permite entrenarlos y ponerlos en funcionamiento.

Tener un chip propio no significa necesariamente abandonar por completo las soluciones de Nvidia. Sin embargo, sí puede dar a compañías como Anthropic mayor flexibilidad para repartir sus cargas de trabajo, reducir costos y asegurar recursos en un mercado donde la demanda de capacidad de IA continúa creciendo.

Si el acuerdo con MatX finalmente prospera, Anthropic podría acelerar su entrada en una carrera tecnológica en la que cada vez más compañías quieren controlar no solo el software de la inteligencia artificial, sino también los chips que hacen posible su funcionamiento.