Anthropic describe una estrategia que combina capacidad de Amazon, Google, AMD y Nvidia, con software que asigna cargas a distintos chips según su productividad. Esa flexibilidad amplía las opciones de suministro, pero el reparto por proveedor no está cuantificado. El S-1 publicado el 26 de octubre, según la cobertura de Business Insider España del 29 de octubre, no permite medir qué proporción del trabajo corresponde a Nvidia.
La diversificación de infraestructura añade un ángulo tecnológico a la posible salida a bolsa de Anthropic, que NeoTeo abordó en su cobertura anterior sobre la OPI.
En este artículo
- Cómo distribuye Anthropic el cómputo entre chips
- Por qué Nvidia sigue teniendo ventajas
- Qué se sabía de los chips propios y Samsung
- Qué representan las cifras de compromisos y gasto
- La asociación con Azure ya contemplaba sistemas Nvidia
Cómo distribuye Anthropic el cómputo entre chips
Anthropic plantea el cómputo como un fondo compartido entre socios estratégicos. En vez de depender de un único tipo de procesador, su software dirige el trabajo a distintos chips según dónde resulte más productivo. La lista de proveedores descrita incluye Amazon, Google, AMD y Nvidia.
La estrategia deja abierta la posibilidad de distribuir cargas entre varias plataformas, pero no convierte sus chips en piezas intercambiables para cualquier tarea. La dificultad de cambiar de arquitectura es especialmente relevante durante el entrenamiento de modelos.
Por qué Nvidia sigue teniendo ventajas
Los analistas citados por Business Insider España señalaron que diversificar proveedores puede reducir la vulnerabilidad de Anthropic ante problemas de suministro de Nvidia. También advirtieron que cambiar de chip resulta complejo y costoso, sobre todo para entrenar modelos, y exige recursos que las empresas más pequeñas pueden no tener.
Brad Gastwirth, de Circular Technology, apuntó que Nvidia mantiene ventajas en rendimiento, redes y software. La diversificación puede dar a Anthropic más margen ante restricciones de suministro, pero la estrategia descrita no equivale a un desplazamiento medido de Nvidia.
Qué se sabía de los chips propios y Samsung
Un informe publicado el 2 de julio de 2026 atribuyó a Anthropic trabajo inicial en un chip propio y conversaciones con Samsung Electronics sobre su proceso de 2 nanómetros y el empaquetado avanzado. Según ese informe, a esa fecha no habían comenzado el diseño detallado ni la fabricación.
El mismo informe atribuyó a Anthropic que AWS Trainium, Google TPUs y Nvidia GPUs seguirían siendo centrales para ampliar su capacidad de cómputo. Se trata de exploración de silicio propio, no de una producción de Samsung ya en marcha.
Qué representan las cifras de compromisos y gasto
En un vídeo publicado el 30 de octubre, Forbes informó de 587.000 millones de dólares en compromisos de chips y centros de datos a junio de 2026, y de otros 266.000 millones en acuerdos nuevos o modificados durante los cuatro meses siguientes. El informe cifró en 20.000 millones de dólares la capacidad prevista de AMD y estimó entre 125.000 y 150.000 millones para chips diseñados por Google. Forbes situó las posibles obligaciones totales en torno a un billón de dólares hasta 2045.
Son compromisos y estimaciones a largo plazo. El gasto en infraestructura es una medida distinta: Forbes informó de 19.200 millones de dólares entre enero de 2023 y junio de 2026. Para ese mismo periodo, estimó 21.300 millones de dólares en ingresos, incluidos 16.300 millones durante el primer semestre de 2026. Las cifras describen periodos y conceptos diferentes, no un cálculo de rentabilidad.
El informe de Forbes también aborda las relaciones entre Anthropic y sus proveedores de infraestructura. Sus cifras dan contexto a la escala de la expansión prevista, pero no miden cuánta carga de Anthropic procesa Nvidia.
La asociación con Azure ya contemplaba sistemas Nvidia
Una información del 18 de noviembre de 2025 describió un compromiso de Anthropic de 30.000 millones de dólares en capacidad de cómputo de Microsoft Azure, además de capacidad adicional de hasta 1 gigavatio. La capacidad inicial prevista estaba asociada a sistemas Nvidia Grace Blackwell y Vera Rubin. Esos términos sitúan a Nvidia dentro de una vía de suministro vinculada a Azure antes de la estrategia multichip descrita en octubre de 2026.
