Anthropic confirmó que está formando un equipo interno de ingenieros para codiseñar chips propios orientados a la inferencia, es decir, la ejecución de un modelo ya entrenado cuando responde consultas de los usuarios de Claude. La empresa busca que ese hardware a medida permita ejecutar sus modelos más rápido y reducir el costo por consulta, a medida que crece el uso de Claude entre consumidores y empresas.
Anthropic seguirá utilizando servicios y procesadores de proveedores externos, entre ellos Amazon Web Services, Google, Nvidia y AMD. La compañía suma ahora una unidad propia de diseño de silicio para cargas específicas y apunta a combinar distintos tipos de chips según las necesidades de cada tarea.
Anthropic busca reducir el costo por consulta con un equipo propio
La empresa informó que está contratando ingenieros con experiencia en hardware y software para integrar el equipo de diseño de silicio. El codiseño supone que el chip se desarrolla de acuerdo con las necesidades de los modelos Claude, en lugar de utilizar una arquitectura genérica. Ese enfoque es habitual en los ASIC, circuitos integrados diseñados para una tarea específica, que otras compañías de inteligencia artificial utilizan para reducir el gasto en cómputo.
Anthropic no informó una fecha de producción, la arquitectura del chip, el nombre del proyecto ni el volumen de fabricación previsto. Tampoco precisó si el foco inicial en inferencia implica que el entrenamiento de sus modelos seguirá dependiendo exclusivamente de GPU de terceros o si, más adelante, el hardware propio también procesará parte de esas cargas.
Samsung podría fabricar chips de 2 nanómetros, pero no hay acuerdo confirmado
Trascendió que Anthropic negocia con Samsung la fabricación de esos chips, posiblemente con un proceso de 2 nanómetros y técnicas de empaquetado avanzado. Ninguna de las dos compañías confirmó públicamente el acuerdo. La información disponible proviene de fuentes cercanas a las conversaciones y no establece si ya existe un compromiso de producción o si las tratativas siguen en una etapa exploratoria.
La fabricación de un chip de estas características requeriría inversiones de cientos de millones de dólares y varios años de diseño y pruebas antes de alcanzar una producción masiva. Por ahora, no hay una fecha anunciada para el inicio de esa etapa.
Google y Amazon ya usan chips propios para inteligencia artificial
La iniciativa de Anthropic sigue una tendencia adoptada por otros laboratorios y plataformas de computación en la nube. Google desarrolla sus TPU, unidades de procesamiento tensorial, para entrenar y ejecutar sus modelos Gemini. Amazon ofrece los chips Trainium e Inferentia a través de AWS, mientras que Meta desarrolló hardware propio para sus sistemas de recomendación y sus modelos de inteligencia artificial.
El desarrollo de chips propios no reemplazará de inmediato la compra de capacidad a los socios actuales. Anthropic seguirá recurriendo a proveedores externos para acceder a GPU y otros recursos de cómputo, mientras avanza con el diseño de hardware específico para sus modelos. La empresa todavía no anunció el nombre del chip, su arquitectura ni un calendario de producción.
