Anthropic construye equipo de chips custom pero evita confirmar manufactura y cronograma
Andrés Valcárcel · Tecnología · 2026-08-05
La compañía anunció hoy la contratación de ingenieros para diseñar silicio propio. El costo del proyecto ronda los $500 millones, aunque no hay fecha ni socio de producción confirmado.
Anthropic confirmó este miércoles que está construyendo un equipo interno para diseñar chips personalizados destinados a Claude, su modelo de inteligencia artificial. El movimiento completa la lista de insumos críticos que la compañía viene asegurando desde abril: energía, capacidad de cómputo arrendada y ahora diseño de silicio propio. Diseñar un chip de IA avanzado cuesta aproximadamente $500 millones, según estimaciones de la industria.
La empresa está contratando ingenieros con experiencia en hardware y software para co-diseñar chips y modelos de IA que permitan que Claude funcione más rápido y de forma más eficiente a la escala que exigen sus clientes. Los candidatos buscados deben tener experiencia en llevar diseños de semiconductores desde el concepto hasta la producción.
De $9.000 millones a $47.000 millones en cinco meses
La demanda de Claude se aceleró de forma brutal en 2026. A finales de 2025, los ingresos en run-rate rondaban los $9.000 millones. En abril, tras el cierre de la Serie G, esa cifra había trepado a $30.000 millones. Para finales de mayo, ya superaba los $47.000 millones.
Esa trayectoria explica por qué Anthropic viene asegurando infraestructura a un ritmo frenético. El 6 de abril cerró un acuerdo con Google y Broadcom que le garantiza acceso a aproximadamente 3,5 gigavatios de capacidad de TPU de Google a partir de 2027. Además, acordó gastar más de $100.000 millones en infraestructura de AWS durante la próxima década, asegurando hasta 5 gigavatios de capacidad de cómputo.
Hoy Anthropic entrena y ejecuta Claude en AWS Trainium, Google TPUs y Nvidia GPUs. Amazon sigue siendo su socio principal de nube y entrenamiento, pero la estrategia declarada es multichip: diversificar proveedores para evitar cuellos de botella.
Chips propios: el paso que falta por confirmar
La compañía dice que el silicio personalizado es «el paso más reciente» en esa estrategia multichip y que continuará confiando en una pila de hardware diversificada que incluye tecnología de AWS, Google, Nvidia y AMD. Pero Anthropic no proporcionó un cronograma para sus planes de chips ni dijo si tiene la intención de manufacturarlos por sí misma.
The Information reportó el mes pasado que la compañía estaba en negociaciones con Samsung como socio de manufactura potencial. No se ha anunciado un acuerdo final, y Anthropic aún está aparentemente definiendo qué debe hacer el procesador, cuán potente debe ser y cómo se ajustaría a un servidor.
La cautela contrasta con el ritmo al que Anthropic ha venido cerrando acuerdos. En las últimas semanas aseguró 401 megavatios de capacidad energética con TeraWulf durante 20 años, vendió su participación en una joint venture por $530 millones y cerró financiamiento récord. ¿Por qué tanta velocidad en energía y capacidad arrendada, pero ninguna fecha para chips propios?
El mercado ya descuenta el movimiento
Hoy, en la sesión del miércoles 5 de agosto, AMD cotiza con una caída de 7,51% hasta $479,62, mientras que Nvidia avanza 3,66% a $219,69. Atribuir esos movimientos exclusivamente al anuncio de Anthropic sería apresurado: ambas compañías tienen múltiples catalizadores en juego y el volumen diario responde a factores más amplios.
Pero el anuncio sí refuerza una tendencia más amplia: los grandes compradores de chips de IA están integrándose verticalmente en diseño. Google lleva años con sus TPUs. Amazon desarrolló Trainium y Graviton. Meta diseña chips de inferencia internos. Microsoft trabaja en su propio silicio para Azure. Anthropic es solo la última en sumarse a esa lista.
- Google: TPU en producción desde 2016, quinta generación desplegada en 2023.
- Amazon: Trainium para entrenamiento, Inferentia para inferencia, ambos en producción.
- Meta: MTIA (Meta Training and Inference Accelerator) anunciado en 2022, segunda generación en 2024.
- Microsoft: Maia 100 y Cobalt 100 presentados en noviembre de 2023, desplegándose en Azure.
El diseño propio permite ajustar el chip a las características específicas del modelo de IA que se ejecuta, reduciendo costos de inferencia entre 30% y 50% según datos de otras compañías que ya completaron la transición. A la escala de ingresos de Claude, ese ahorro se mide en miles de millones anuales.
Lo que viene
Anthropic aún debe responder tres preguntas: cuándo estará listo el primer chip, quién lo fabricará y si ese silicio reemplazará o complementará la capacidad arrendada. La compañía insiste en que seguirá usando AWS, Google, Nvidia y AMD, lo que sugiere que los chips propios cubrirían una porción de la carga, no la totalidad.
Si el cronograma sigue el patrón de otras compañías, el primer chip podría estar listo entre 18 y 24 meses desde el inicio del diseño. Eso situaría la producción comercial en algún momento de 2028, asumiendo que Anthropic ya arrancó el proyecto antes del anuncio público de hoy. Mientras tanto, la compañía tiene comprometidos 8,5 gigavatios de capacidad de cómputo entre Google y AWS, suficiente para sostener el crecimiento en el corto plazo.