Las «hostilidades» entre las grandes empresas de modelos de IA se están extendiendo hacia los chips.
Hace unos días, OpenAI anunció con gran fanfarria su primer chip de inferencia propio, «Jalapeño», afirmando que superaba a Nvidia. Por otro lado, las «ambiciones» de chips de Anthropic también salieron a la luz...
Según un informe exclusivo de Reuters, Anthropic había discutido previamente la adquisición de la startup de chips de IA MatX por aproximadamente 70.000 millones de dólares, con la esperanza de acelerar así el desarrollo interno de chips.
Al ver esta noticia, los internautas también expresaron su asombro, comentando que primero fue OpenAI, ahora Anthropic, «todas las grandes empresas de modelos están comenzando a incursionar en el campo de los chips».
Sin embargo, lamentablemente, finalmente esta transacción no avanzó. Según fuentes familiarizadas con el asunto, las discusiones entre ambas partes han pasado de una adquisición a una posible colaboración.
En cuanto a las razones específicas por las que se suspendieron las negociaciones de adquisición, Reuters no las ha revelado, pero vale la pena prestar atención al grado de seriedad que Anthropic mostró hacia este acuerdo: para encontrar potencia de cálculo más rápida y barata para Claude, esta empresa de modelos ha comenzado a profundizar desde la capa del modelo hasta la capa del chip.
¿Y qué clase de empresa de chips es esta que hizo que Anthropic considerara una adquisición tan costosa?
Los datos muestran que MatX se fundó en 2023 y sus cofundadores, Reiner Pope y Mike Gunter, provienen de Google. Reiner Pope participó en el software de TPU de Google y en trabajos relacionados con la infraestructura de grandes modelos, mientras que Mike Gunter se dedicó durante mucho tiempo al diseño de hardware de TPU.
Y en febrero de este año, MatX completó una ronda de financiación Serie B de 5.000 millones de dólares, con inversores como Jane Street y Situational Awareness, entre otros.
Vale la pena señalar que MatX se enfoca en diseñar chips para modelos de lenguaje grandes, sirviendo principalmente a la etapa de «entrenamiento».
Y este punto podría ser una razón importante por la que Anthropic optó por contactarlos. Reuters, citando a una fuente familiarizada, afirma que las negociaciones con MatX indican que Anthropic podría tener la intención de desarrollar su propio «chip de entrenamiento», aunque también podría lanzar en el futuro chips orientados a la inferencia.
Esto claramente forma un interesante contraste con el camino que OpenAI ha revelado recientemente: el primer chip propio de OpenAI, «Jalapeño», actualmente enfatiza la inferencia: una vez que el modelo ya está entrenado, cómo ejecutar el servicio del modelo con menor latencia, mayor rendimiento y mejor eficiencia energética. El interés expuesto por Anthropic, sin embargo, se adentra simultáneamente en el lado del entrenamiento.
En realidad, para Anthropic, no es sorprendente que haya comenzado a trazar una estrategia de «chips de entrenamiento».
Actualmente, a medida que los modelos se vuelven cada vez más grandes, el entrenamiento de modelos se acerca cada vez más a una súper ingeniería. Desde el preentrenamiento, el post-entrenamiento hasta el aprendizaje por refuerzo, detrás de cada iteración del modelo se necesita movilizar enormes clústeres de chips. Incluso una mejora de unos pocos puntos porcentuales en la eficiencia del entrenamiento, en una escala de decenas o cientos de miles de aceleradores, finalmente podría corresponder a una diferencia de costos bastante considerable.
Si el chip, la arquitectura del modelo y el sistema de entrenamiento pudieran diseñarse de manera coordinada desde el principio, esta ventaja podría amplificarse aún más.
Es por eso que Google comenzó a construir TPU hace muchos años, Amazon tiene Trainium, OpenAI ahora también sigue de cerca con Jalapeño... Los chips se están convirtiendo gradualmente en parte de la capacidad del modelo.
MatX no es la única empresa de chips con la que Anthropic ha estado en contacto
En realidad, Anthropic no solo ha estado en contacto con MatX, sino que realmente está planificando seriamente el diseño de chips.
Según Reuters, en las últimas semanas, Anthropic se ha reunido con varias startups de chips de IA, aunque aún no ha decidido finalmente a qué empresa adquirir, ni ha determinado completamente qué ruta tecnológica adoptará su chip propio. Un objetivo importante de estos contactos es permitir que los ingenieros y la gerencia de Anthropic comprendan sistemáticamente las diferentes arquitecturas de chips de IA disponibles actualmente en el mercado.
Al mismo tiempo, Anthropic también está contratando frenéticamente talento en el campo de los chips.
Hace unos días, Bloomberg informó que Anthropic está formando un equipo interno de chips y ha contratado a Amir Salek, exresponsable principal de TPU de Google, para unirse al departamento de computación y promover el plan de chips propios.
Amir Salek es un veterano de la industria de los chips. Se unió a Google en 2013, participó en la fundación y liderazgo de su negocio de chips personalizados, y fue responsable durante mucho tiempo del proyecto TPU hasta que se fue en 2022. Durante este tiempo, impulsó el desarrollo y entrega de las primeras siete generaciones de productos TPU de Google y participó en la creación de la capacidad de chips personalizados de Google para centros de datos.
Antes de unirse a Google, Salek trabajó en Nvidia durante unos ocho años, desempeñándose como Director Senior de Ingeniería, y fundó y lideró el departamento de diseño de sistemas en un chip (SoC) de Nvidia, acumulando una amplia experiencia en campos como GPU y procesadores móviles.
Después de dejar Google en 2022, Salek se trasladó al campo de las inversiones, uniéndose a la firma de capital privado Cerberus Capital Management como Director Gerente Senior, y también se desempeñó como socio de su plataforma de inversión en tecnología profunda Tracker Ventures, centrándose en áreas como semiconductores, IA y computación perimetral.
Ahora regresa a la primera línea del desarrollo de chips al unirse al equipo de computación de Anthropic. Se informa que reportará a James Bradbury, responsable de computación de la empresa.
Y a principios de este año, en junio, Anthropic también contrató al exingeniero de chips de OpenAI, Clive Chan, quien había participado en el proyecto de chips propios de OpenAI.
Si se conectan estas operaciones, en conjunto, la ruta de chips de Anthropic se vuelve muy clara: atraer talento de chips, establecer un equipo interno, investigar diferentes arquitecturas, contactar startups de chips, e incluso considerar directamente adquisiciones por decenas de miles de millones de dólares...
Por supuesto, Anthropic no planea cambiar por completo a chips propios. Según Reuters, todavía planea continuar con una ruta de múltiples chips, manteniendo la cooperación con proveedores de chips y computación en la nube como Nvidia y Google.
Porque el diseño de chips en sí es un gran proyecto que es costoso y requiere mucho tiempo, y aunque el dinero no sea un problema, tampoco es fácil. Hay que recordar que un chip avanzado realmente utilizable puede tardar un año o más desde el diseño hasta la implementación, y el costo de diseño de una sola generación de chips puede alcanzar los cientos de millones de dólares.
Por lo tanto, objetivos de adquisición como MatX son muy atractivos para Anthropic, ya que adquirir directamente una startup de chips de IA madura puede proporcionar rápidamente experiencia interna en diseño de chips y también podría reducir costos a largo plazo.
Entonces, ¿qué opinas tú sobre esta maniobra de Anthropic?
Enlaces de referencia:
https://www.reuters.com/business/finance/anthropic-planned-then-abandoned-7-billion-purchase-matx-sources-say-2026-08-27/
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-08-21/anthropic-taps-google-chip-veteran-as-part-of-push-into-hardware
Este artículo proviene del WeChat Official Account "Machine Heart" (ID:almosthuman2014), autor: Concerned about AI
