Anthropic: Claude corre en chips AMD en solo 3 días

El dato que importa del video: Claude corrió en chips AMD en tres días

El video de roadshow de Anthropic no abre con una cifra de ingresos, sino con una demostración de infraestructura: la compañía puso a Claude a funcionar sobre GPUs de AMD en tres días, con «prácticamente ninguna intervención humana». Lo relata Tom Brown, cofundador de Anthropic, en la sección «Approach to compute» del video que la empresa publicó al iniciar su gira con inversores previa a la salida a bolsa.

Para un founder, la lectura es concreta: la ventaja de un laboratorio de IA ya no se mide solo por la calidad del modelo, sino por la capacidad de mover cargas de trabajo entre proveedores de cómputo sin reescribir el producto. Anthropic lanzó el roadshow el 10 de noviembre, según SiliconANGLE, y espera fijar el precio de sus acciones el 18 de noviembre para debutar en el Nasdaq bajo el ticker «ANT».

¿Qué es la estrategia multi-chip de Anthropic?

Según el video, Anthropic entrena y sirve Claude «en las cuatro familias de chips principales»: AWS Trainium, Google TPUs, NVIDIA GPUs y AMD GPUs. Brown lo describe como una apuesta poco convencional tomada desde el inicio: cada chip necesita su propia pila de software e inferencia, y construirla es caro y difícil. En ese momento, dice, mucha gente pensaba que no valía el esfuerzo.

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Esa apuesta ya rindió. El video afirma que incorporar una nueva plataforma de chips tomaba antes «docenas de ingenieros y meses de trabajo». Esta vez la tarea se delegó a Mythos —así lo nombra el video— y el resultado fue Claude corriendo sobre AMD en tres días, con casi el 100% de los kernels (los núcleos de código que ejecutan los cálculos sobre la GPU) portados o escritos por el propio Claude.

Business Insider analizó la transcripción del video de 42 minutos y contó las palabras: «compute» aparece 49 veces, solo por detrás de «Claude» y «modelo(s)». En el pitch a Wall Street, la infraestructura pesa tanto como el producto. El video también incluye testimonios de clientes como Bristol Myers Squibb y Accenture.

¿Por qué el multi-chip le quita poder de negociación a Nvidia?

La estrategia no es nueva, pero sí lo es el hecho de venderla como ventaja central ante inversores. Patrick Moorhead, fundador de Moor Insights & Strategy, lo resumió así en declaraciones a Business Insider: la exposición real podría estar en el poder de fijación de precios de Nvidia, porque un cliente que puede mover trabajo entre cuatro plataformas negocia muy distinto a uno que no puede.

Ashish Nadkarni, analista de IDC, añade que el enfoque multi-chip también reduce la vulnerabilidad ante fluctuaciones en el suministro de chips de Nvidia. Los límites, sin embargo, son reales: cambiar de chip sigue siendo difícil, sobre todo para entrenar modelos y no solo para servirlos, y solo las compañías más grandes tienen recursos para hacerlo. Gil Luria, de D.A. Davidson, advierte que para jugadores más pequeños probablemente no compense el esfuerzo.

Brad Gastwirth, de Circular Technology, señala que la estrategia no borra las ventajas de Nvidia en rendimiento, redes y software. Y hay un riesgo mayor de fondo: Ken Griffin, CEO de Citadel, advirtió que si la oferta de cómputo supera a la demanda, los precios de alquiler pueden caer en picada.

Los multiplicadores de cómputo: la métrica que casi nadie sigue

El segundo motor que describe Brown es más abstracto y, para un founder, más útil. Anthropic dice enfocarse en el «cómputo efectivo total», que define como el producto de la capacidad física por los multiplicadores de cómputo que descubren. Un multiplicador de 4x significa que puedes entrenar el mismo modelo con 25 unidades de cómputo en lugar de 100, o usar esas 100 unidades para entrenar un modelo que antes habría requerido 400.

Lo relevante es que se acumulan: cada multiplicador nuevo potencia a los anteriores. Brown sostiene que eso puede acelerarse al acercarse a la auto-mejora recursiva, con Claude descubriendo multiplicadores por sí mismo. Traducido a tu operación: no es lo mismo comprar más cómputo que sacarle más resultado al que ya tienes.

¿Cuánto cuesta sostener esta apuesta?

La escala de la operación explica por qué Anthropic necesita el mercado público. SiliconANGLE reporta que la compañía planea vender 825 millones de acciones a un rango de US$70 a US$78, lo que da hasta US$64.350 millones en el extremo superior. Unos 23 millones de esas acciones las ofrecerían los siete cofundadores, con unos US$250 millones cada uno.

El mismo medio señala que Anthropic registró US$17.000 millones de ingresos y una pérdida operativa de US$536 millones en el último trimestre, y que generó cerca de siete veces más ingresos en los primeros nueve meses del año que en todo 2025. Goldman Sachs estima, según SiliconANGLE, que cerrará el año con unos US$52.000 millones de ingresos.

GeekWire detalla más de US$750.000 millones en acuerdos de cómputo en el prospecto: unos US$400.000 millones en capacidad basada en TPUs de Google, US$161.200 millones en arrendamientos con Broadcom, hasta US$120.500 millones con la subsidiaria de IA de SpaceX, US$110.000 millones con AWS hasta abril de 2036 y US$44.900 millones con Microsoft Azure. Business Insider apunta que el S-1 enmendado proyecta US$895.000 millones en cómputo e infraestructura, casi la mitad antes de terminar 2030.

Mashable reporta que Anthropic busca salir a bolsa con una valoración de US$1,4 billones, por debajo de las expectativas de inversores que llegaron a US$2 billones dos meses antes. Y SiliconANGLE agrega que siete de sus principales proveedores —entre ellos Nvidia, AMD, Broadcom, Google, Micron, Microsoft y TSMC— comprarán US$26.000 millones en acciones mediante una colocación privada.

Qué significa esto para tu startup

No necesitas cuatro familias de chips para sacar lecciones de este video. Lo que Anthropic está monetizando es una decisión de arquitectura tomada años antes de que fuera obvia.

Abstrae tu capa de inferencia. Si tu producto depende de un solo proveedor de modelos, tu margen queda expuesto a su próxima lista de precios. Diseña una capa que te permita cambiar de modelo o de proveedor sin tocar el producto.
Mide eficiencia, no volumen. El «cómputo efectivo total» es una forma elegante de decir output útil por dólar invertido. Si no tienes esa métrica en tu dashboard, no tienes con qué negociar cuando llegue la renovación del contrato.
Prueba agentes antes de contratar para una migración. El caso de AMD sugiere que portar plataformas dejó de ser un proyecto de meses. Antes de armar un equipo para migrar infraestructura, verifica cuánto puede resolver un agente.
Vigila la dependencia circular. Que tus proveedores sean también tus accionistas y tus competidores es una comodidad hoy y un riesgo mañana. Anthropic lo tiene por diseño; tú probablemente no.

Conclusión

El video del roadshow es, en el fondo, un manual de cómo convertir infraestructura en narrativa de inversión. Anthropic no está vendiendo solo un chatbot: está vendiendo la capacidad de absorber cualquier chip que aparezca y de sacarle más resultado al mismo dólar. Para un founder hispanohablante con presupuesto limitado, la lección no es replicar la escala, sino copiar el criterio: la flexibilidad de infraestructura es una ventaja competitiva que se construye antes de necesitarla.