Anthropic contrató al ex ejecutivo de Google, Amir Salek, para unirse a su equipo de computación mientras el laboratorio de inteligencia artificial sienta las bases para una iniciativa interna de semiconductores, según un informe de Bloomberg.

Salek, quien anteriormente dirigió los esfuerzos de silicio personalizado de Alphabet y entregó siete generaciones de Unidades de Procesamiento Tensor, reportará directamente al líder de computación de Anthropic, James Bradbury. El reclutamiento es la señal más fuerte hasta el momento de que el movimiento de la compañía hacia [hardware de IA] patentado (https://aibuzzwire.news), señalado por primera vez por ofertas de trabajo e informes de formación de equipos a principios de agosto, ahora se está acelerando hacia su fase de ejecución.

¿Quién es Amir Salek?

Salek llega con uno de los currículums más importantes de la industria de los chips. En Google, dirigió la organización de silicio personalizado responsable de la Unidad de Procesamiento Tensor, el acelerador que impulsó más de una década de las cargas de trabajo de IA de Google y se convirtió en el modelo para los chips de IA internos en toda la industria. Se entregaron siete generaciones de TPU bajo la dirección de esa organización.

Dejó Google en 2022 para incorporarse a la firma de capital privado Cerberus Capital Management, donde se desempeñó como director general senior. Anthropic ahora está aportando esa combinación de profundidad de arquitectura de chip y experiencia operativa a gran escala mientras recluta activamente para su organización de hardware emergente.

Por qué Anthropic quiere sus propios chips

El fabricante de Claude sigue comprando chips de Nvidia, Amazon y Google, y esas relaciones siguen siendo fundamentales para su estrategia informática a corto plazo. Pero según el informe de Bloomberg, se espera que el establecimiento de una división interna de silicio ayude a la empresa a adaptar el diseño de hardware a sus requisitos operativos y, al mismo tiempo, mitigue los actuales cuellos de botella en la cadena de suministro.

La economía es sencilla. Los laboratorios de inteligencia artificial de Frontier se encuentran entre los mayores compradores de computación del planeta, y cada capa de la pila que se puede poseer en lugar de alquilar reduce los costos y la dependencia a largo plazo. La estrategia refleja una tendencia más amplia entre los principales laboratorios de IA que trabajan para disminuir la dependencia de proveedores de hardware externos a medida que los hiperescaladores y los desarrolladores luchan por conseguir una infraestructura de centro de datos escasa.

Una carrera competitiva para ser dueño de la pila

Antrópico no está solo. Su rival OpenAI ha tomado medidas similares al desarrollar conjuntamente su chip Jalapeno personalizado junto con Broadcom, cuyo despliegue operativo está previsto para finales de este año. Google construye sus propias TPU y las ha mantenido en el centro de su estrategia de infraestructura de IA durante más de una década. Amazon tiene sus líneas Trainium e Inferentia alimentando sus servicios de IA de AWS, y Meta tiene su familia de aceleradores MTIA en producción. Mientras tanto, Microsoft ha estado desarrollando sus chips de centro de datos Maia a medida que reduce la dependencia de Nvidia para su flota de Azure.

Para sostener sus demandas informáticas inmediatas junto con el desarrollo de hardware a largo plazo, Anthropic ha estado asegurando rápidamente acuerdos de infraestructura de múltiples proveedores en toda la cadena de suministro. La compañía describió recientemente un compromiso inicial de 250 millones de dólares con la empresa británica de chips Fractile, al tiempo que garantiza capacidad adicional del centro de datos a través de acuerdos con Riot Platforms y Volta Infra Holdings.

El patrón se extiende más allá de los hiperescaladores. La startup Etched construyó un chip especializado en transformadores para desafiar a las GPU de uso general, y una ola de rivales bien financiados ha recaudado miles de millones con la premisa de que las cargas de trabajo de inferencia de IA exigen silicio diseñado específicamente. Lo que alguna vez fue una decisión de adquisición de nicho se ha convertido en una carrera armamentista estratégica, en la que cada uno de los principales actores de la IA concluye que la ventaja competitiva reside cada vez más en la capa de hardware.

La contratación también llega en un momento delicado para las ambiciones de mercado público de Anthropic. La compañía está preparando una oferta pública inicial de gran éxito que podría recaudar hasta 100.000 millones de dólares, y sus presentaciones mostrarán tanto un crecimiento extraordinario de los ingresos como la enorme intensidad de capital que hay detrás. Los inversores examinarán la durabilidad de su estrategia informática con un rigor inusual, porque los costos informáticos se encuentran directamente en el camino entre los ingresos y cualquier rentabilidad futura. Es probable que poseer una mayor parte de la pila de hardware, o al menos demostrar un camino creíble hacia ella, ocupe un lugar destacado en esa historia. Un laboratorio que diseña incluso parte de su propio silicio puede ajustar la eficiencia energética, el ancho de banda de la memoria y la programación a sus propios modelos en lugar de aceptar diseños de propósito general creados para todo el mercado. Para una empresa cuyos modelos emblemáticos Claude se encuentran entre los que requieren mayor uso de cómputo en producción, esas ganancias marginales se convierten en mucho dinero.

¿Qué viene después?

Construir un chip desde cero suele llevar años, e incluso un equipo liderado por un veterano de siete generaciones de TPU no producirá silicio personalizado de la noche a la mañana. Los marcadores a corto plazo a observar son la velocidad de contratación en el equipo de silicio, posibles asociaciones de fundición y si el diseño de primera generación de Anthropic apunta a una carga de trabajo limitada (inferencia para los modelos Claude, por ejemplo) en lugar de un acelerador de propósito general.

Lo que ya está claro es la dirección. La era en la que los laboratorios de IA podían tratar la computación como una compra de productos básicos está terminando, y Anthropic acaba de adquirir la experiencia para asegurarse de no quedarse alquilando su futuro a sus competidores.

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