Anthropic ha confirmado oficialmente que creará un equipo interno para diseñar sus propios chips con los que alimentar a Claude — la primera vez que la empresa reconoce de forma pública un plan de hardware que circulaba como rumor desde la primavera. Reuters informó en abril de que el laboratorio valoraba diseñar sus propios chips de IA; el 5 de agosto de 2026 eso se hizo realidad. Business Insider fue el primero en dar la noticia y TechCrunch la confirmó después con un portavoz de la compañía, a raíz de una oferta de empleo para un nuevo "equipo de silicio personalizado".
El portavoz explicó que Anthropic planea "co-diseñar hardware y modelos" para que Claude funcione de forma más rápida y eficiente "a la escala que necesitan nuestros clientes". La empresa enmarcó la decisión como el último paso de una "estrategia multi-chip", subrayando que AWS, Google, Nvidia y AMD seguirán siendo centrales en sus planes de expansión. La oferta de trabajo, que ofrece entre 320.000 y 485.000 dólares anuales, busca ingenieros que hayan "fabricado silicio" de principio a fin y que se sientan cómodos tomando decisiones de alto riesgo sin una gran organización detrás — un retrato sincero de lo difícil que es el problema.
Nada de esto debería sorprender a quien siga la industria, porque la tendencia hacia el silicio a medida lleva años consolidándose. Google construyó los TPU para ejecutar sus propios modelos; Amazon desarrolló Trainium; Apple apostó por sus chips de la serie M; y Meta trabaja en los aceleradores MTIA. En junio, OpenAI presentó el chip Jalapeño, fabricado con Broadcom y diseñado específicamente para cargas de inferencia. La lógica que empuja a los hyperscalers y a los laboratorios de IA hacia su propio hardware es de coste implacable: cuando un modelo lo usan millones de personas, ahorrar una fracción de céntimo por consulta acaba pagando un proyecto de diseño de mil millones.
Pero la decisión de Anthropic tiene más que ver con la aritmética que con escapar de Nvidia. Desarrollar un chip de IA avanzado se estima en unos quinientos millones de dólares, y aun así la recompensa es ajustar el silicio a la matemática exacta que Claude ejecuta con más frecuencia, una eficiencia que el hardware genérico no puede igualar. La empresa tampoco se ha quedado quieta mientras madura su equipo interno. En abril amplió un acuerdo con Google y Broadcom para unos 3,5 gigavatios de capacidad de TPU de nueva generación prevista para entrar en funcionamiento en 2027, además de la que llegaba por acuerdos anteriores.
Lo más importante es lo temprano que está todo. Los programas de chips tardan años en madurar y Anthropic está en la fase de contratación, no en la de producción. Un único error de diseño puede costar meses y millones. La empresa ya ha fichado a Clive Chan, un ingeniero que participó en el esfuerzo de chips de OpenAI, quien dijo que se unió por estar "profundamente impresionado con el talento, los valores y la ambición" del equipo. Así que la pregunta real no es si Anthropic diseñará su propio hardware, sino si ese silicio llegará a tiempo de cambiar el coste real de los productos de IA — una respuesta que solo 2027 y los años siguientes podrán dar.
Fuentes: TechCrunch, Business Insider, Fstoppers, TechTimes
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