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Anthropic está construyendo su propio chip de IA y hablando con Samsung - La guerra de integración vertical acaba de conseguir un nuevo combatiente
Esta historia se publicó en silencio esta semana, pero las implicaciones estratégicas para todo el ecosistema de semiconductores de IA son enormes. Permítanme desglosar exactamente lo que está sucediendo y por qué es importante mucho más allá de las decisiones comerciales de Anthropic.
Anthropic ha iniciado un trabajo en fase temprana para desarrollar sus propios chips de inferencia de IA y está en conversaciones activas con Samsung Electronics sobre una posible colaboración de fabricación, específicamente el proceso de 2nm de Samsung y su tecnología de empaquetado avanzado. El proyecto aún está en planificación temprana sin un diseño detallado del chip ni un cronograma de producción en masa establecido. Pero la señal direccional es inconfundible.
Esto no es Anthropic experimentando con hardware como un proyecto secundario. La compañía reclutó a Clive Chan este mes, un miembro central del equipo original de chips personalizados de OpenAI, el mismo equipo que construyó la iniciativa ahora conocida como Project Cobalt que Microsoft integró en sus centros de datos de Azure. Anthropic está contratando a las personas que ya construyeron esto una vez para un competidor. Ese es un tipo muy específico de adquisición de talento que señala un compromiso genuino, no un interés exploratorio.
La lógica estratégica detrás de que cada gran empresa de IA eventualmente construya su propio silicio es idéntica y convincente. Ahora mismo, cada llamada de inferencia realizada en Claude, GPT-5.6, Gemini y cualquier otro modelo de IA de frontera se ejecuta en GPU Nvidia H100 o H200 a aproximadamente $2 a $3 por hora por chip. Cuando ejecutas miles de millones de consultas de inferencia al día, ese costo es enorme y crece con cada usuario.
Los chips de inferencia personalizados diseñados específicamente para la arquitectura de tu modelo pueden ofrecer el mismo resultado a un costo dramáticamente menor por token; se informa que los TPU de Google ejecutan la inferencia de Gemini un 60% más barato que el hardware equivalente de Nvidia.
Los chips Trainium de Amazon ejecutan la inferencia de Titan con ahorros similares.
Se informa que Project Cobalt de OpenAI ya está ahorrando cientos de millones al año. La ventaja de los TPU de Google se acumula cada trimestre. Los chips MTIA de Meta, la misma infraestructura de la que Meta ahora está vendiendo capacidad excedente, ofrecen inferencia eficiente en costo a escala. Anthropic, al ver a sus competidores obtener estas economías mientras continúa pagando los precios completos de Nvidia, crea una presión competitiva que eventualmente hace que el silicio personalizado no solo sea atractivo, sino necesario.
El ángulo de Samsung es fascinante y estratégicamente deliberado. TSMC fabrica chips para Apple, Nvidia, AMD y prácticamente todos los demás actores importantes de IA, lo que significa que hay una competencia real por la capacidad de nodos avanzados en TSMC durante los períodos de mayor demanda. El proceso de 2nm de Samsung y el empaquetado avanzado son alternativas genuinamente competitivas, y Samsung ha estado buscando agresivamente relaciones de fabricación de chips con hiperescaladores después de perder terreno frente a TSMC en ciclos recientes. Una asociación Anthropic-Samsung le daría a ambas partes algo que actualmente les falta: Anthropic obtiene acceso a fabricación sin competir con Nvidia por los espacios de TSMC, y Samsung obtiene un cliente ancla para sus capacidades de nodo avanzado exactamente en el momento en que necesita demostrar viabilidad frente a TSMC.
La lectura transversal del mercado es importante para los inversores que observan las empresas de hardware de IA. Cada empresa de modelos de IA que logra internalizar sus chips de inferencia es una empresa que reduce sus futuras compras de GPU Nvidia en el margen. Esto no amenaza el dominio de Nvidia en chips de entrenamiento: entrenar modelos de frontera aún requiere el ecosistema CUDA de Nvidia y ningún chip personalizado replica eso hoy. Pero los chips de inferencia representan el segmento de más rápido crecimiento del gasto en cómputo de IA, y ese es exactamente el mercado que Anthropic, OpenAI, Google y Meta están atacando simultáneamente con silicio personalizado.
Para Samsung específicamente, una relación confirmada de fabricación de chips con Anthropic sería una señal positiva importante de cara a la segunda mitad de 2026, particularmente valiosa dada la reciente debilidad de la acción por preocupaciones más amplias de venta masiva en semiconductores.
La competencia de IA se ha extendido oficialmente desde las capacidades de los modelos hasta la infraestructura de hardware. Las empresas que controlan su propio silicio controlan su economía unitaria a largo plazo. Anthropic acaba de hacer su movimiento en esa dirección.
Con Anthropic ingresando al desarrollo de chips de IA personalizados a través de una posible asociación con Samsung después de Project Cobalt de OpenAI, ¿cree que las empresas de modelos de IA que construyen chips de inferencia propietarios eventualmente erosionan el dominio de Nvidia en los márgenes, y esto hace de Samsung una inversión más interesante de lo que parece dada la reciente venta masiva de semiconductores?
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