La "guerra" de las empresas de grandes modelos de IA está extendiéndose hasta los chips.
Hace unos días, OpenAI anunció con gran fanfarria su primer chip de inferencia desarrollado internamente, «Chile Jalapeño», que superó a NVIDIA; al mismo tiempo, el chip de Anthropic, «Ambición», también ha salido a la luz...
Según un informe exclusivo de Reuters, Anthropic anteriormente discutió la adquisición de la startup de chips de IA MatX por aproximadamente 7 mil millones de dólares, con el objetivo de acelerar su desarrollo interno de chips.
Al ver este mensaje, los internautas también comentaron: "Antes estaba OpenAI, ahora Anthropic, ¡hasta los modelos grandes ya están entrando en el campo de los chips!".
Sin embargo, lamentablemente, esta transacción no avanzó. Según fuentes informadas, las discusiones actuales entre ambas partes han pasado de una adquisición a una posible colaboración.
Reuters aún no ha revelado las razones específicas por las que se suspendieron las negociaciones de adquisición, pero es notable el grado de seriedad que Anthropic ha demostrado en esta transacción: para encontrar capacidad de cómputo más rápida y económica para Claude, esta empresa de modelos ha comenzado a profundizar desde la capa de modelos hasta la capa de chips.
¿Pero quién es realmente esta empresa de chips que hizo que Anthropic pagara un alto precio por ella?
Según la información, MatX se fundó en 2023, y sus cofundadores, Reiner Pope y Mike Gunter, provienen de Google. Reiner Pope participó en el software de Google TPU y en la infraestructura de modelos grandes, mientras que Mike Gunter ha estado durante mucho tiempo dedicado al diseño de hardware TPU.
Y en febrero de este año, MatX completó una ronda de financiación B de 500 millones de dólares, con inversionistas como Jane Street y Situational Awareness.
Es importante destacar que MatX se enfoca en diseñar chips para modelos de lenguaje grande, sirviendo principalmente al proceso de «entrenamiento».
Y este podría ser uno de los motivos importantes por los que Anthropic optó por establecer contacto con ellos; según Reuters, citando fuentes informadas, las negociaciones con MatX sugieren que Anthropic podría tener la intención de desarrollar sus propios chips de entrenamiento, aunque también podría lanzar simultáneamente chips dedicados a la inferencia en el futuro.
Este punto constituye un interesante contraste con la ruta recientemente revelada por OpenAI: la primera chip de desarrollo propio de OpenAI, «Jalapeño», actualmente se enfoca en la inferencia: cómo ejecutar realmente los modelos después de su entrenamiento, con menor latencia, mayor rendimiento y mejor eficiencia energética. El interés revelado por Anthropic, en cambio, se adentra simultáneamente en el lado del entrenamiento.
De hecho, no es sorprendente que Anthropic haya comenzado a implementar la 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 superingeniería. Desde la preentrenamiento hasta el postentrenamiento y el aprendizaje por refuerzo, cada iteración del modelo requiere movilizar enormes clústeres de chips. Incluso una mejora de unos pocos por ciento en la eficiencia del entrenamiento, cuando se aplica a escalas de decenas de miles o incluso cientos de miles de aceleradores, puede traducirse finalmente en diferencias de costo significativas.
Si los chips, la arquitectura del modelo y el sistema de entrenamiento se diseñan de forma conjunta desde el inicio, esta ventaja aún podría ampliarse más.
Por eso Google comenzó a desarrollar TPU hace años, Amazon tiene Trainium, y ahora OpenAI también ha lanzado Jalapeño... Los chips están convirtiéndose gradualmente en parte de la capacidad del modelo.
MatX no es la única empresa de chips con la que Anthropic ha establecido contacto.
De hecho, Anthropic no solo ha trabajado con MatX, sino que realmente está implementando seriamente el diseño de chips.
Según Reuters, en las últimas semanas, Anthropic ha mantenido reuniones con varias startups de chips de IA, pero aún no ha decidido qué empresa adquirir finalmente ni ha determinado completamente qué ruta tecnológica seguirá para desarrollar sus propios chips. Uno de los objetivos principales de estos contactos es permitir que los ingenieros y la dirección de Anthropic comprendan sistemáticamente las distintas arquitecturas de chips de IA disponibles en el mercado actual.
Meanwhile, Anthropic is also aggressively hiring talent in the chip industry.
Hace solo unos días, Bloomberg informó que Anthropic está formando un equipo interno de chips y ha contratado a Amir Salek, exlíder central de TPU de Google, para su departamento de cómputo, impulsando su plan de desarrollo propio de chips.
Amir Salek es un veterano de la industria de chips. Se unió a Google en 2013, participando en la creación y liderazgo de su negocio de chips personalizados, y estuvo a cargo del proyecto TPU durante mucho tiempo hasta su salida en 2022. Durante este período, impulsó el desarrollo y la entrega de las siete primeras generaciones de productos TPU de Google y participó en el establecimiento de la capacidad de Google para desarrollar chips personalizados destinados a centros de datos.
Antes de unirse a Google, Salek trabajó en Nvidia durante aproximadamente ocho años como Director Senior de Ingeniería, fundando y liderando el departamento de diseño de sistemas en chip (SoC) de Nvidia, donde adquirió amplia experiencia en chips como GPU y procesadores móviles.
Tras dejar Google en 2022, Salek se incorporó al sector de inversiones, uniéndose a la firma de capital privado Cerberus Capital Management como director general senior y socio de su plataforma de inversión en tecnologías avanzadas, Tracker Ventures, con énfasis en semiconductores, IA y computación en el borde.
Ahora regresa a la primera línea del desarrollo de chips para unirse al equipo de cómputo de Anthropic. Se informa que reportará al responsable de cómputo de la empresa, James Bradbury.
Y en fechas más tempranas este año, en junio, Anthropic contrató al ex ingeniero de chips de OpenAI, Clive Chan, quien participó en el proyecto de chips propios de OpenAI.
Si se conectan estas acciones, la estrategia de chips de Anthropic se vuelve muy clara: reclutar talento en chips, establecer un equipo interno, investigar distintas arquitecturas, interactuar con startups de chips e incluso considerar adquisiciones de miles de millones de dólares...
Of course, Anthropic does not intend to fully shift to in-house chips; according to Reuters, it still plans to maintain a multi-chip strategy and continue collaborating with chip and cloud computing providers such as Nvidia and Google.
Dado que el diseño de chips es inherentemente un proyecto costoso y laborioso, incluso con recursos ilimitados, no es algo sencillo. Es importante tener en cuenta que un chip avanzado realmente funcional puede tardar un año o más desde su diseño hasta su implementación, y el costo de diseño de una sola generación de chips puede alcanzar cientos de millones de dólares.
Por lo tanto, empresas como MatX son especialmente atractivas para Anthropic, ya que adquirir directamente una startup de chips de IA madura puede permitirle obtener rápidamente experiencia en diseño interno de chips y posiblemente reducir costos a largo plazo.
¿Y tú? ¿Cómo ves esta operación de Anthropic?
Enlace 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 canal de WeChat "Machine Heart" (ID: almosthuman2014), autor: interesado en IA