Anthropic confirma la creación de un equipo de chips propios para Claude con sueldos de hasta 485.000 dólares

Anthropic ha confirmado públicamente la creación de un equipo interno especializado en el diseño de semiconductores para alimentar sus modelos de lenguaje Claude. Según ha detallado un portavoz de la compañía a Business Insider, el objetivo de esta iniciativa es codiseñar de forma coordinada el hardware y los algoritmos. Esta aproximación busca ejecutar las cargas de trabajo de sus clientes de forma más rápida y eficiente a gran escala.

La confirmación llega tras la publicación de varias ofertas de empleo en las que la startup busca ingenieros para su división de silicio personalizado. Los puestos ofrecen salarios comprendidos entre los 320.000 y los 485.000 dólares anuales. La empresa exige candidatos con experiencia directa en el empaquetado y envío de chips comerciales al mercado, en un intento de acelerar los plazos de desarrollo tras haber mantenido conversaciones previas con Samsung como posible socio fabricante.

Estrategia multichip para reducir costes de inferencia sin abandonar a sus proveedores actuales

A pesar de iniciar el desarrollo de su propio procesador, la compañía ha aclarado que no planea romper con sus suministradores tradicionales de infraestructura. Anthropic mantendrá una estrategia multichip en la que los aceleradores de NVIDIA, AMD, Amazon Web Services y Google seguirán desempeñando un papel central en sus planes de expansión. El nuevo silicio propio se orientará a cargas de trabajo específicas donde la optimización entre modelo y arquitectura física reduzca los costes operativos de inferencia.

El movimiento de Anthropic refleja una tendencia generalizada entre los principales laboratorios de desarrollo para liberarse de la dependencia exclusiva del hardware de terceros. A principios de verano, OpenAI presentó su acelerador Jalapeño desarrollado junto a Broadcom, mientras que Google trabaja en procesadores especializados para Gemini destinados a optimizar el consumo energético por consulta realizada en sus centros de datos.

A esta carrera se han sumado también tecnológicas como Meta, que prepara la producción de la nueva generación de sus procesadores propios, y startups europeas como Mistral, que evalúan dar el salto al silicio dedicado. Aunque diseñar chips a medida exige inversiones millonarias y años de desarrollo técnico, el volumen de consultas que gestionan estos sistemas justifica el esfuerzo para estabilizar la cadena de suministro y recortar el gasto energético en los centros de datos. De hecho, el objetivo es tener, no solo una IA más capaz, sino más eficiente y barata.

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