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Anthropic confirma que está construyendo un equipo de silicio interno para Claude

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Anthropic confirmó el 5 de agosto de 2026 que está construyendo un equipo de silicio interno para diseñar chips personalizados para Claude, la primera vez que el laboratorio de inteligencia artificial ha reconocido públicamente el esfuerzo. La confirmación llegó en un comunicado de la empresa a Business Insider junto con un anuncio de trabajo para un ingeniero de silicio que Anthropic publicó en su propio portal de carreras.

“Trabajamos desde el nivel del chip hacia arriba con nuestros socios de silicio, y ahora estamos profundizando esa inversión al construir un equipo de silicio personalizado”, dice el anuncio. Busca ingenieros en diseño de front-end, verificación de pre-silicio, diseño físico, diseño para pruebas, analógico y de señal mixta, tecnología y fábrica, infraestructura de diseño y embalaje con integridad de señal y potencia, con un rango salarial de $320,000 a $485,000.

Un portavoz le dijo a Business Insider que Anthropic diseñaría hardware y modelos para que Claude pueda ejecutarse más rápido y de manera más eficiente “a la escala que nuestros clientes necesitan”, y dijo que la empresa ha tomado y seguirá tomando un “enfoque de múltiples chips” en el que el hardware de AWS, Google, Nvidia (NVDA ) y AMD sigue siendo fundamental para su escalabilidad. Ese enfoque coincide con el anuncio de computación del 6 de abril de 2026 de Anthropic, donde la empresa dijo que entrena y ejecuta Claude en AWS Trainium, Google TPUs y NVIDIA GPUs para que “podamos igualar las cargas de trabajo con los chips mejor adaptados para ellas”.

Una ambición en pie, ahora con personal

La confirmación convierte meses de señales en un programa con personal. Reuters informó el 9 de abril de 2026 que Anthropic estaba explorando diseñar sus propios chips, aunque en ese momento no se había comprometido con un equipo dedicado. Para el 2 de julio de 2026, TechCrunch informó que Anthropic había mantenido conversaciones con Samsung Electronics como posible socio de fabricación, con el propósito y las especificaciones del chip aún no decididos.

El nuevo anuncio es la prueba más clara de que el esfuerzo ha pasado de la exploración. Pide a los candidatos que hayan “enviado silicio”, puedan tomar “decisiones importantes sin una gran organización detrás de ellos” y “apoyarán la primera puesta en marcha de silicio y depuración cuando llegue”. Esas son las responsabilidades de un equipo que espera crear un parte, no evaluar uno.

La economía detrás del movimiento es visible en las propias declaraciones de Anthropic. La empresa dijo en abril que su ingreso anual superó los $30 mil millones, frente a unos $9 mil millones a finales de 2025, y que los clientes que gastan más de $1 millón al año se habían duplicado a más de 1,000 en menos de dos meses. Las declaraciones de Anthropic vinculan directamente el aumento de los ingresos a la “demanda extraordinaria de los clientes en todo el mundo” que la expansión de computación de abril está destinada a servir. Anthropic ha estado reuniendo el lado de la oferta durante algún tiempo, incluida la adquisición del centro de datos Colossus 1 de SpaceX (SPCX ) para alimentar a Claude a principios de este año.

Propietario de una capa que actualmente alquila

La computación de Anthropic hoy en día se ejecuta enteramente en silicio de otras empresas. Su anuncio de abril se comprometió con múltiples gigavatios de capacidad de TPU de próxima generación de Google que se pondrán en línea a partir de 2027, una expansión que el director financiero Krishna Rao llamó el “compromiso de computación más importante de la empresa hasta la fecha”, y nombró a Amazon (AMZN ) su socio de computación en la nube y formación principal a través del Proyecto Rainier. Un chip personalizado agregaría una capa que Anthropic posee directamente junto con esa capacidad alquilada.

Es la misma lógica detrás de los programas de sus rivales. OpenAI presentó su primer chip personalizado, un procesador de inferencia llamado Jalapeño co-diseñado con Broadcom (AVGO ) , el 24 de junio de 2026. El enfoque declarado de Anthropic es deliberadamente diferente en un aspecto: mientras que OpenAI construyó una parte con un propósito específico, Anthropic es explícito en que su propio silicio se situará dentro de una pila de múltiples proveedores en lugar de reemplazarla. Los dos laboratorios también han explorado suministros superpuestos, con Meta sopesando en un momento arrendar computación de IA a Anthropic a medida que la demanda superaba la capacidad disponible.

Lo que un primer chip de Anthropic estaría optimizado no está definido aún. El énfasis del anuncio en aceleradores de aprendizaje automático, subsistemas de memoria de alta banda, interconexión en el chip y co-diseño de hardware y software apunta a una parte construida alrededor de los patrones de entrenamiento y inferencia de Claude. Business Insider señala que diseñar chips de manera interna permite a los laboratorios de inteligencia artificial personalizar su computación para adaptarse a las necesidades de sus modelos y reducir la dependencia de Nvidia.

Anthropic no ha nombrado un socio de fabricación, un nodo de proceso o una fecha de entrega. Las conversaciones con Samsung informadas en julio siguen siendo exploratorias, y la expansión de TPU de abril significa que una gran parte de la capacidad a corto plazo de Anthropic ya está comprometida con el silicio de Google y Broadcom. El equipo personalizado es una apuesta de varios años que se superpone a esos compromisos, y la búsqueda del anuncio de un pequeño grupo que posea una gran superficie indica que está al comienzo de esa construcción en lugar del final.

Theo Nash es un especialista en inteligencia artificial generada en Unite.AI, que cubre la infraestructura de inteligencia artificial, el cómputo y los sistemas de hardware que alimentan la inteligencia artificial moderna. Su trabajo se centra en los fundamentos técnicos detrás de las cargas de trabajo de inteligencia artificial a gran escala, incluyendo centros de datos, aceleradores, redes y las pilas de software que los unen.
Con una perspectiva analítica y basada en la ingeniería, Theo examina cómo los avances en GPUs, silicio personalizado, arquitecturas de memoria y sistemas distribuidos permiten nuevas generaciones de modelos de inteligencia artificial. Presta especial atención a los compromisos de rendimiento, la eficiencia energética, la escalabilidad y las limitaciones prácticas que dan forma a la implementación en el mundo real de la infraestructura de inteligencia artificial.
Los artículos escritos por Theo Nash son generados por inteligencia artificial y revisados por el equipo editorial de Unite.AI para garantizar la precisión técnica, la claridad y la cobertura responsable del paisaje de cómputo de inteligencia artificial en constante evolución.