Anthropic desiste de comprar Decart AI por US$6.000M

Anthropic se aleja de Decart tras una due diligence que no convenció

Anthropic ha decidido no comprar Decart AI por unos US$6.000 millones, según fuentes conocedoras citadas por Bloomberg este martes. La operación, que de haberse cerrado habría sido la mayor adquisición del laboratorio creador de Claude, no pasó el filtro de la due diligence. Las partes podrían explorar otras vías de colaboración, dijeron las fuentes a Bloomberg, que pidieron no ser identificadas por tratarse de información privada. Anthropic y Decart declinaron hacer comentarios.

El giro se conoce poco más de un mes después de que Bloomberg News y Reuters adelantaran en agosto que las conversaciones estaban abiertas. Entonces, el acuerdo se describió como no cerrado y con "posibilidad de fracasar", exactamente lo que terminó ocurriendo, según reportó The Hindu Business Line.

Por qué Anthropic quería a Decart

Decart no es una startup de modelos más. Fundada en 2023 por los hermanos Dean y Orian Leitersdorf y por Moshe Shalev, la empresa construyó en tres años un stack de software que ataca exactamente el cuello de botella de los laboratorios frontera: el costo de entrenar y servir modelos.

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Su producto estrella, el Decart Optimization Stack (DOS), está diseñado para optimizar cargas de trabajo de IA en procesadores de Nvidia, Amazon y Google, y facilita mover workloads entre distintos chips. The Wall Street Journal reportó en junio, según recogió IBTimes, que esa portabilidad atrajo una base inversora inusual: Nvidia participó de la ronda de mayo pese a que la tecnología de Decart hace más fácil correr IA en chips rivales. Amazon, además, es cliente y proveedor de chips para la startup.

Pero Decart no es solo infraestructura. La empresa también desarrolla los llamados world models, sistemas que simulan entornos físicos en lugar de generar contenido plano. Su modelo Lucy toma video en vivo de una persona y genera, en tiempo real y alta resolución, una prueba virtual de ropa o accesorios, un dolor de cabeza clásico del e-commerce de moda. eBay es inversor y cliente. El modelo Oasis, en tanto, apunta a simulaciones para robótica y conducción autónoma. Dean Leitersdorf, CEO, dijo en julio en la conferencia Raise AI de París que la plataforma ya se usa en transmisiones en vivo de Twitch, TikTok y YouTube con influencers como CodeMiko.

En mayo, Decart levantó US$300 millones en una ronda liderada por Radical Ventures, con la participación de Nvidia, Atreides Management, Valor Equity Partners y Adobe Ventures, más los inversores previos Sequoia Capital, Benchmark y Zeev Ventures. The Wall Street Journal reportó que esa ronda valoró a la empresa en casi US$4.000 millones, frente a los US$3.100 millones de agosto de 2025, y que el total recaudado supera los US$450 millones.

En marzo, Decart firmó una colaboración con Comcast y Nvidia para demostrar el modelo Lucy corriendo sobre la arquitectura AI Grid con latencia inferior a 35 milisegundos, según un comunicado recogido por Yahoo Finance. La prueba mostró que los world models en tiempo real ya son viables sobre infraestructura distribuida, no solo en clusters centralizados.

La factura de cómputo que aprieta a Anthropic

La presión para sellar el acuerdo tiene una explicación concreta: Anthropic está quemando caja en infraestructura para alimentar la demanda de Claude antes de su salida a bolsa. El laboratorio presentó un S-1 confidencial a la SEC a principios de junio, según Yahoo Finance, y apunta a levantar en su IPO tanto o más que SpaceX, la operación privada más grande del mercado.

Para llegar a esa oferta, Anthropic ha firmado una ristra de acuerdos de cómputo sin precedentes en la industria, según TechRepublic:

Un contrato con SpaceX para acceder al data center Colossus 1 por unos US$1.250 millones al mes.
Un arrendamiento a 20 años con el minero de bitcoin Riot Platforms por US$9.100 millones.
Otro acuerdo con TeraWulf por US$19.000 millones.
Conversaciones con Meta para arrendar capacidad por hasta US$10.000 millones en dos años, según The New York Times.
Uso a largo plazo de chips Trainium de AWS y planes de usar TPUs de Google.
Negociaciones con Samsung para codesarrollar un chip propio para Claude.

En ese contexto, una herramienta como DOS, que exprime cada chip, encajaba como anillo al dedo. TechRepublic reportó que Anthropic registró en junio su primer trimestre rentable, pero la velocidad de la demanda sigue obligando a invertir más rápido de lo que ingresa.

Cómo queda Anthropic en M&A comparado con sus rivales

Si el deal se hubiera cerrado, los US$6.000 millones habrían sido por mucho la mayor adquisición de Anthropic: su compra previa más grande divulgada, Coefficient Bio, fue de US$400 millones a inicios de 2026, según TechRepublic. Una diferencia de 15 veces.

OpenAI, por contraste, ya gastó más de US$7.000 millones en compras este año, incluyendo el hardware startup io de Jony Ive y el programa de negocios TBPN. SpaceX, mientras tanto, adquirió Cursor por unos US$60.000 millones, una cifra que parece de otra liga pero marca el techo del nuevo ciclo. Los gigantes Meta, Google y Microsoft, en tanto, han preferido los acqui-hires en IA por la dificultad regulatoria de cerrar deals grandes, según el mismo reporte.

Que Anthropic, que rara vez compra, haya puesto sobre la mesa US$6.000 millones y aun así se haya retirado dice algo sobre las prioridades del laboratorio: si la due diligence no cuadraba, prefirió seguir construyendo que pagar prima por tecnología que no pudo validar.

Qué significa esto para tu startup

La operación no se cerró, pero el episodio deja tres lecciones prácticas para founders que operan cerca de la frontera de IA.

1. La eficiencia de cómputo ya vale tanto como el modelo. Anthropic estaba dispuesta a pagar una prima cercana al 50% sobre la última valoración de Decart, de US$4.000M a US$6.000M en cuestión de meses. La razón es que reducir el costo por token en inferencia impacta directamente el gross margin. Si tu SaaS de IA cobra por uso, optimizar el stack de inferencia ya no es un nice-to-have: es lo que decide si eres rentable en 18 meses. Vale la pena auditar dónde corre cada llamada a tu modelo y comparar contra ofertas de inferencia gestionada de terceros, que ya suelen correr a una fracción del costo de hyperscaler.

2. Los world models abren una categoría nueva de producto. Lucy y Oasis de Decart no son chatbots: son entornos interactivos que responden al input del usuario. Si trabajas en e-commerce, retail, gaming, robótica o live commerce, este tipo de modelo generativo en tiempo real va a redefinir la experiencia de producto en los próximos 18 meses. La demo de marzo con Comcast y Nvidia, con latencia sub-35ms sobre infraestructura distribuida, confirma que la categoría ya es técnicamente viable. Experimentar ahora con APIs y casos de uso propios te da una ventana que se cierra rápido.

3. El hardware es negociable; el software que lo independiza, también. Que Nvidia haya invertido en Decart, empresa cuyo software facilita correr cargas en chips de Amazon y Google, confirma que el control del stack importa más que la fidelidad a un proveedor. Para founders, esto se traduce en una pregunta directa: ¿tu arquitectura depende de un solo proveedor de cómputo, o puede correr donde el precio sea mejor esta semana? La respuesta ya no es filosófica: define el burn rate.