Anthropic apuesta 100.000 millones de dólares para superar los 1,4 billones de dólares de OpenAI en la carrera armamentista de IA

La directora ejecutiva de Anthropic tiene un mensaje para el mundo de la tecnología, que se apresura a invertir miles de millones en inteligencia artificial. Afirma que lo más grande no siempre es lo mejor.

Daniela Amodei, presidenta de la empresadent y una de sus fundadorashablaa menudo de una idea que da forma a todo lo que hace el negocio. La llama «hacer más con menos».

Esa forma de pensar contradice la opinión generalizada en Silicon Valley. Las grandes empresas tecnológicas y sus inversores actúan como si el tamaño determinara el éxito. Están recaudando cantidades de dinero sindent, comprando chips con años de antelación y construyendo enormes edificios repletos de servidores en todo Estados Unidos. Su apuesta es sencilla: quien construya la mayor infraestructura, gana.

OpenAI es el ejemplo más claro de este enfoque. La empresa ha comprometido aproximadamente 1,4 billones de dólares en potencia informática e infraestructura relacionada. En colaboración con diversos socios, la compañía está construyendo enormes centros de datos y obteniendo chips avanzados con una rapidez sin precedentes en la industria.

Anthropic cree que hay un camino diferente. La empresa cree que un gasto prudente, mejores algoritmos y formas más inteligentes de usar la tecnología pueden mantener su competitividad sin intentar superar a los demás.

La situación cobra mayor relevancia porque Daniela Amodei y su hermano Dario contribuyeron a crear la filosofía contra la que ahora luchan. Dario dirige Anthropic como director ejecutivo y anteriormente trabajó en Baidu y Google. Formó parte del equipo de investigación que popularizó el enfoque de escalabilidad que ahora guía la forma en que las empresas desarrollan modelos de IA. El principio básico establece que aumentar la capacidad de procesamiento, el volumen de datos y el tamaño de los modelos tiende a mejorarlos de predecibles maneras .

Las leyes de escalamiento impulsan la economía de la industria

Ese patrón ahora sustenta toda la estructura financiera de la competencia de la IA. Explica por qué las empresas que ofrecen servicios en la nube gastan tanto dinero, por qué los fabricantes de chips alcanzan precios de acciones tan altos y por qué los inversores privados valoran de forma tan elevada a empresas que siguen perdiendo dinero a medida que crecen.

Pero Anthropic quiere demostrar que la siguiente fase de la competencia no la ganará simplemente quien pueda costear las mayores sesiones de entrenamiento iniciales. Su plan se centra en utilizar información de mejor calidad para el entrenamiento, técnicas aplicadas después del entrenamiento inicial que mejoran la capacidad de los modelos para resolver problemas, y decisiones de producto que reducen los costos operativos de los modelos y facilitan su uso a gran escala para los clientes. Este último punto es crucial, ya que los costos de computación nunca terminan una vez que los modelos están en funcionamiento.

Anthropic no opera con recursos limitados. La compañía cuenta con compromisos de computación por valor de aproximadamente 100 mil millones de dólares y prevé que estas necesidades aumenten si desea mantenerse a la vanguardia. Como informó Cryptopolitan , Amazon impulsó el modelo Claude de Anthropic con su nueva infraestructura de IA Rainier, que cuenta con más de un millón de chips Trainium2.

“Los requisitos de computación para el futuro son muy grandes”, dijo Daniela Amodei a CNBC. “Así que nuestra expectativa es que sí, necesitaremos más capacidad de computación para poder mantenernos a la vanguardia a medida que crezcamos .”

Aun así, la empresa afirmaque lasgrandes cifras que se reportan en todo el sector a menudo no se pueden comparar directamente. La confianza generalizada en la industria sobre la cantidad correcta a gastar no es tan sólida como parece.

“Muchas de las cifras que se manejan no son del todo comparables, debido a la forma en que está estructurada alguna de estas negociaciones ” , dijo, refiriéndose a cómo las empresas se sienten presionadas a comprometerse pronto para poder obtener el hardware años después.

La realidad más amplia, señaló, es que incluso las personas que ayudaron a desarrollar la teoría de escalamiento se han visto sorprendidas por el constante crecimiento del desempeño y los resultados comerciales.

“Nos hemos sorprendido continuamente, incluso siendo pioneros en esta creencia en las leyes de escala”, dijo Daniela Amodei. “Algo que escucho a menudo de mis colegas es que elcrecimientocontinúa hasta que deja de hacerlo. Y cada año pensábamos: ‘Bueno, no puede ser que las cosas continúen de forma exponencial’, y sin embargo, cada año ha sido así”.

¿Qué pasa cuando el crecimiento se detiene?

Daniela Amodei separó la tendencia tecnológica de la tendencia económica, una diferencia importante que a menudo se confunde en el debate público. Si nos fijamos solo en la tecnología, dijoqueAnthropic no ve que el progreso se esté ralentizando según lo que han observado.

“Por muy buena que sea la tecnología, se necesita tiempo para que se utilice en un contexto empresarial o personal ”, afirmó. “La verdadera pregunta para mí es: ¿Con qué rapidez pueden las empresas , en particular, pero también los particulares, aprovechar la tecnología?”.

“La tendencia exponencial continúa hasta que deja de hacerlo”, dijo Daniela Amodei. La pregunta para 2026 es qué pasará con la carrera de la IA y las empresas que la desarrollan si el patrón de crecimiento favorito de la industria finalmente deja de funcionar.

Mientras la industria lidia con una demanda de computación de IA que crece el doble de rápido que la Ley de Moore, lo que requerirá 500 mil millones de dólares anuales hasta 2030, la apuesta de Anthropic por la eficiencia en lugar de la escala bruta puede resultar profética, o puede descubrir que, en la carrera de la IA, no hay sustituto para una potencia computacional abrumadora.