Anthropic logra compatibilidad total con AMD en un fin de semana usando Claude para auto-optimización, rompiendo la barrera de mano de obra de CUDA sin depender de hardware de Nvidia
Anthropic no solo anunció oficialmente el plan de despliegue de computación de 2GW con AMD Helios, sino que también reveló que un ingeniero permitió que Claude funcionara de manera autónoma durante el fin de semana, logrando así la adaptación completa y la optimización del rendimiento de los chips AMD Instinct MI355 junto con la plataforma ROCm. El lunes, ya se habían obtenido las curvas de rendimiento real en las que el modelo líder de Anthropic mostraba un “aumento sostenido durante el fin de semana” en dicho hardware.
Anthropic no solo anunció su plan de despliegue de capacidad computacional en la conferencia AdvancingAI de AMD este año, sino que también reveló un detalle técnico que podría reescribir las reglas de competencia de chips de IA: sus ingenieros lograron que el modelo Claude completara automáticamente en un solo fin de semana la adaptación y optimización de desempeño del chip AMD Instinct MI355 al entorno ROCm.
Tom Brown, alto ejecutivo de Anthropic, declaró públicamente en la conferencia que la empresa planea desplegar instalaciones de capacidad computacional AMD Helios de 2GW, y dejó claro su preferencia por el chip MI355. Esta declaración eleva los rumores anteriores de colaboración en el mercado a una confirmación formal por parte de la alta dirección. El canal oficial de AMD luego compartió en redes sociales un tuit de un tercero que incluía la declaración de Tom Brown, agradeciendo su participación.
Lo más impactante fue el proceso de adaptación revelado por Brown. El equipo inicialmente esperaba que ejecutar el modelo en el nuevo hardware fuera "un proyecto grande", pero la experiencia fue completamente diferente: un ingeniero hizo que Claude realizara la tarea de adaptación, dejando el proceso funcionando solo durante el fin de semana, y el lunes ya tenían la curva de rendimiento real del modelo líder de Anthropic sobre ese hardware, mostrando mejoras continuas durante el fin de semana.
Observadores del mercado comentaron de inmediato: “Ya pasamos la era del foso defensivo de CUDA.” Para los inversores, este avance significa que la lógica del bloqueo de hardware en la cadena de suministro de capacidad computacional de IA está siendo impactada de manera inversa por las propias capacidades de la IA. Cuando la IA puede reemplazar a los ingenieros en las tareas más costosas de migración de hardware, el foso más fundamental del ecosistema CUDA de Nvidia—los elevados costos de migración—está siendo erosionado por la IA desde su raíz.
De rumor a anuncio oficial: el despliegue de AMD de Anthropic sale a la luz
Anteriormente, el conocimiento del mercado sobre la colaboración entre Anthropic y AMD solo se basaba en especulaciones dentro de la industria. La intervención pública de Tom Brown en el evento técnico de AMD elevó la credibilidad de la colaboración a una confirmación formal.
Una escala de despliegue de 2GW significa que los chips de AMD juegan un papel sustancial en el sistema de capacidad computacional de Anthropic, no solo una compra simbólica.
Como gigante de IA con ARR de 47 mil millones de dólares, valuación de 965 mil millones, y solicitud de IPO presentada oficialmente, Anthropic está construyendo activamente un sistema diversificado de suministro de capacidad computacional—ya había adquirido chips y servicios en la nube de Google, firmado un acuerdo de casi 45 mil millones con SpaceX, y alcanzado un acuerdo de 1,8 mil millones con Akamai. La incorporación formal de AMD enriquece aún más sus fuentes de capacidad computacional.
Adaptación de hardware autodidacta de IA: el "talón de Aquiles" de las barreras de CUDA
Más impactante a largo plazo que el tamaño del pedido es la capacidad de automatización de adaptación de IA demostrada por Anthropic.
Tradicionalmente, migrar un modelo grande a una nueva plataforma de hardware requiere que muchos ingenieros realicen manualmente la adaptación de operadores, la optimización de desempeño y la verificación de estabilidad en el nivel base; este es el origen principal de la barrera del ecosistema CUDA de Nvidia. La dependencia de los desarrolladores a CUDA no solo es por inercia técnica, sino porque el costo de migración lo determina: cambiar de plataforma implica invertir meses, incluso años, de recursos de ingeniería.
Pero cuando Claude completó todo el proceso de adaptación en un solo fin de semana, la base de esa lógica comenzó a tambalear. La descripción de Brown es clara: un ingeniero inicia Claude, “lo deja correr en la máquina”, y el proceso se ejecuta solo durante el fin de semana. Para el lunes, el equipo tiene una gráfica de desempeño “que subía continuamente”. Todo el proceso solo involucró a un ingeniero y un rack proporcionado por AMD.
"Pensamos que sería un gran proyecto", dijo Brown, pero la experiencia fue "completamente diferente".
Por qué esta señal tiene un significado sustancial para el panorama de chips de IA
En la valoración de mercado de Nvidia, la barrera del ecosistema CUDA es el soporte central para la prima. La esencia de esta barrera no es su insustituibilidad técnica, sino el “muro de costos de recursos humanos de migración de ecosistema”—aunque los competidores igualen el desempeño del hardware, las empresas aún deben invertir muchos ingenieros para readaptar el software, y esos costos hundidos representan la barrera más alta para el cambio.
La automatización de adaptación de IA apunta directamente al lado de los costos de esa barrera. Si los laboratorios de vanguardia pueden utilizar sus modelos de IA para completar la adaptación y optimización de nuevo hardware en días, las decisiones de adquisición de hardware dependerán más de desempeño, precio y disponibilidad de suministro, y menos del bloqueo del ecosistema. En palabras del analista Austin Lyons: "Ya pasamos la era del foso defensivo de CUDA."
Para Anthropic, esta capacidad le brinda más flexibilidad en su estrategia de adquisición de capacidad computacional. El análisis más reciente de SemiAnalysis señala que el margen bruto de la infraestructura de inferencia de Anthropic saltó del 38% a más del 70%, logrando rentabilidad operativa en el segundo trimestre. Incorporar AMD como proveedor de capacidad no solo diversifica riesgos en la cadena de suministro, sino que también ofrece opciones de hardware más rentables para una demanda de inferencia en rápido aumento.
Para AMD, obtener el compromiso formal de despliegue de Anthropic, un laboratorio líder, es una verificación clave para la trayectoria de sus GPU para centros de datos. El apoyo de herramientas de automatización de adaptación de IA reduce la barrera de ingeniería para que más clientes potenciales prueben la plataforma de AMD, lo que podría ser un activo estratégico de valor más duradero que una orden aislada.
El analista de SemiAnalysis apunta que la inversión radical de Anthropic en datos de programación previamente le dio ventaja en capacidad de modelos, y ahora esa capacidad potencia su libertad de elección de hardware de manera inversa.
Descargo de responsabilidad: El contenido de este artículo refleja únicamente la opinión del autor y no representa en modo alguno a la plataforma. Este artículo no se pretende servir de referencia para tomar decisiones de inversión.
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