Anthropic muestra cómo ejecuta Claude en cuatro tipos de chips a la vez, y lo hizo más rápido este año

Qué podrías hacer con ello

• Las empresas de IA podrían cambiar entre fabricantes de chips como AWS, Google, NVIDIA o AMD si uno se queda sin suministro o sube los precios, lo que podría mantener sus costos de computación bajos para los usuarios ¹.
• Los investigadores podrían construir herramientas personalizadas como Mythos de Anthropic para poner en marcha modelos de IA en nuevos chips en tan solo unos días en lugar de necesitar decenas de ingenieros trabajando durante meses ¹.
• Las empresas dedicadas al desarrollo de IA podrían acumular "multiplicadores de cómputo": optimizaciones que permiten que los mismos chips físicos realicen más trabajo, ya sea reduciendo el uso de cómputo o permitiendo entrenar modelos más capaces con el mismo hardware ¹.

Ejecutándose en todos los chips principales

Anthropic dio comienzo a su gira de presentación para la oferta pública inicial el 10 de noviembre de 2026, lanzando un vídeo que incluía información no compartida previamente en público ¹.

En una sección sobre cómo maneja la empresa la computación, el cofundador Tom Brown explicó que Anthropic ahora entrena y sirve Claude en las cuatro familias principales de chips: AWS Trainium de Amazon, TPUs de Google, GPUs de NVIDIA y GPUs de AMD ¹.

Esto es inusual. Cuando Anthropic comenzó por primera vez a hacer esto, muchas personas en la industria pensaban que ejecutar modelos de IA en diferentes chips no valía la pena. Cada tipo de chip necesita su propio conjunto de software personalizado tanto para el entrenamiento como para la ejecución del modelo, lo cual es costoso y difícil de construir. Anthropic se mantuvo firme con esta estrategia de todos modos, y después de años haciéndolo, dice que se ha vuelto muy buena en ello ¹.

La empresa ya había insinuado este enfoque multinúcleo el septiembre pasado, cuando publicó un análisis tras un incidente sobre tres fallos de infraestructura, algunos de ellos que afectaban únicamente a sus despliegues en TPU ². Ese documento señalaba que Anthropic sirve Claude a través de su propia API, Amazon Bedrock y Google Cloud Vertex AI, en AWS Trainium, GPUs de NVIDIA y TPUs de Google .

Un nuevo chip tomó tres días en lugar de meses

El ejemplo más destacado llegó este año, cuando Anthropic comenzó a trabajar con GPUs de AMD por primera vez ¹.

En el pasado, poner a punto una nueva plataforma de chips requería decenas de ingenieros trabajando durante meses. Esta vez, Anthropic utilizó una herramienta incorporada en sus propios sistemas llamada Mythos ¹. Mythos puso Claude en funcionamiento en hardware AMD en solo tres días, con casi ninguna intervención humana . Según Brown, Claude "portó o escribió casi el 100% de los kernels": pequeños fragmentos de código que le indican al chip exactamente qué hacer .

Multiplicar el cómputo sin comprar más chips

Brown también describió la segunda fuente de ventaja de Anthropic: descubrir lo que él llama "multiplicadores de cómputo" ¹. Estas son mejoras que permiten que los mismos chips físicos realicen más trabajo.

Ofreció una ilustración directa: cuando una empresa requiere normalmente 100 unidades de potencia de cómputo para construir un modelo en un nivel específico de inteligencia, un multiplicador de 4x abre dos caminos: podría reducir su uso a solo 25 unidades mientras logra el mismo resultado, o podría desplegar las 100 unidades completas para producir un modelo más capaz que antes habría requerido 400 unidades ¹.

Estos multiplicadores se construyen sobre sí mismos, creando un efecto bola de nieve. Brown cree que el proceso podría acelerarse aún más a medida que Anthropic se acerca a la auto-mejora recursiva, un estadio en el que la IA se mejora a sí misma, porque en ese punto Claude podría descubrir multiplicadores de cómputo completamente por su cuenta ¹.

Palabras para saber

Multiplicador de cómputo: una forma de lograr que los chips realicen más trabajo útil sin agregar hardware físico · Kernels: pequeños programas que se ejecutan directamente en un chip para llevar a cabo cálculos · Gira de presentación para la oferta pública inicial: una serie de presentaciones que una empresa hace ante inversores antes de salir a bolsa

Esta noticia informa sobre una tendencia con fines exclusivamente informativos. No constituye asesoramiento ni recomendación para hacer nada de lo mencionado.

Los datos clave

• Anthropic entrena y sirve Claude en cuatro tipos de chips: AWS Trainium, TPUs de Google, GPUs de NVIDIA y GPUs de AMD
• Añadir soporte para AMD tomó tres días usando Mythos, en comparación con meses y decenas de ingenieros en el pasado
• Claude escribió casi el 100% de los kernels para el puerto AMD con casi ninguna intervención humana
• El cofundador de Anthropic, Tom Brown, dijo que la empresa se está acercando a la auto-mejora recursiva, donde Claude podría descubrir multiplicadores de cómputo por sí mismo

Fuentes

1. Anthropic’s IPO roadshow video — simonwillison.net
2. A postmortem of three recent issues