Tres días. Eso tardó Claude en quedar funcionando sobre GPU de AMD, según una presentación de Anthropic para inversionistas que reportó The Decoder el 11 de noviembre de 2026. La compañía sostiene que lo logró casi sin intervención humana y que con eso dejó atrás su dependencia de Nvidia.
La mayor ventaja competitiva de Nvidia es la combinación de hardware y software, en particular CUDA, el ecosistema que amarra a los desarrolladores a sus chips. Llevar un modelo de IA a otra arquitectura exige tanto esfuerzo que muchas empresas ni lo intentan. Anthropic plantea en esa presentación que resolvió el problema usando la propia IA.
Cuatro familias de chips para un mismo modelo
Tom Brown, cofundador y Chief Compute Officer de Anthropic, dijo que la compañía hoy entrena y ejecuta Claude en las cuatro grandes familias de chips. Anthropic hizo temprano una "apuesta poco convencional" por una estrategia multichip, cuando la mayor parte de la industria pensaba que el esfuerzo no valía la pena.
Cada chip necesita su propio software y su propia pila de inferencia, y eso es caro y lento. Anthropic lleva años invirtiendo en ese trabajo y, según Brown, se volvió "increíblemente buena" en él.
¿Cómo portó Anthropic Claude a AMD?
La prueba más concreta llegó con las GPU de AMD. Hasta ahora, poner en marcha una plataforma de chips nueva ocupaba a decenas de ingenieros durante meses. Este año Anthropic usó GPU de AMD por primera vez y le encargó el trabajo a Mythos, su modelo de frontera.
Según la compañía, Claude corría en AMD a los tres días, casi sin intervención humana. El modelo portó o escribió cerca del 100% de los kernels por sí mismo. Anthropic compara esos tres días con los seis a doce meses que, de acuerdo con su presentación, necesita la ingeniería tradicional para incorporar un acelerador nuevo. Las cifras que muestra corresponden al procesamiento de prompts de un modelo de Anthropic sobre GPU AMD MI355X.
Si los números son correctos, el costo de software, considerado por mucho tiempo la ventaja más fuerte de Nvidia, se achicaría de forma drástica gracias a la IA. Las empresas podrían cambiar de proveedor de chips con menos fricción y elegir la opción más barata o la que esté disponible.
En un mercado de cómputo con oferta ajustada, el enfoque multichip permite buscar la mejor relación entre precio y rendimiento sin importar el fabricante. Algunos chips rinden mejor para entrenar y otros para inferencia. Por su dominio del mercado de chips de IA, Nvidia hoy opera con un margen de más de 70%, una cifra inusualmente alta para una empresa de hardware.
Un solo fondo de cómputo
Anthropic asigna capacidad desde un fondo intercambiable repartido en cuatro plataformas: AWS Trainium, las TPU de Google, las GPU de Nvidia y las GPU de AMD. Ese cómputo se reparte entre investigación, desarrollo de modelos, demanda de clientes y el uso interno de Claude. La compañía trata el cómputo de distintos proveedores, arquitecturas y ubicaciones como una sola reserva, y asegura que obtiene de cada dólar de cómputo más que cualquier otro laboratorio de frontera.
Multiplicadores de cómputo
Además de la estrategia multichip, Anthropic apuesta por lo que llama multiplicadores de cómputo, avances de investigación que le sacan más rendimiento a la misma capacidad física. Según la empresa, esos multiplicadores se apilan, de modo que cada avance amplifica el efecto del anterior.
La meta es que Claude descubra algún día esos multiplicadores por su cuenta. Eso equivaldría a una automejora recursiva, un concepto muy discutido en la investigación de IA que todavía no se ha demostrado.
Anthropic también construye capacidad propia de centros de datos con el programa "Anthropic Direct". En lugar de comprar cómputo solo como servicio en la nube, arrienda chips y los opera en centros de datos construidos para ese fin. El objetivo es bajar el costo total de propiedad.
¿Qué tan confiables son las cifras?
Los datos salen de la presentación de Anthropic a inversionistas y nadie los ha verificado de forma independiente. Muestran, eso sí, que al menos un gran laboratorio de IA ya no considera insuperable el dominio de CUDA, y que los propios modelos podrían servir para romper la dependencia de un fabricante de hardware.
Los dos grandes fabricantes de GPU tienen hoy lazos financieros profundos con Anthropic. En noviembre de 2025, como parte de un acuerdo de 45.000 millones de dólares con Microsoft, Nvidia se comprometió a invertir hasta 10.000 millones de dólares en Anthropic. Según el formulario de registro S-1/A que Anthropic presentó ante la SEC el 10 de noviembre de 2026, Nvidia participa además en una colocación privada condicional por 26.000 millones de dólares, en la que siete empresas tecnológicas suscriben acciones al precio de la salida a bolsa.
AMD anunció en julio de 2026 una inversión estratégica de hasta 5.000 millones de dólares. A cambio, Anthropic planea desplegar hasta dos gigawatts de GPU AMD Instinct MI455X en sistemas a escala de rack Helios, con una primera fase de un gigawatt que parte en el primer semestre de 2027.
