La IPO de Anthropic revela una huella de cómputo de 11 GW: Nvidia representa el 42%, ¿qué empresas de chips se benefician?

Nvidia (NVDA) sigue siendo el mayor proveedor de chips de Anthropic. De los aproximadamente 4,7 GW de potencia de cómputo de Nvidia, una parte importante proviene de la alianza de IA con SpaceX, mientras que el resto se distribuye entre plataformas de computación en la nube como Microsoft Azure, Nscale y Lambda.

Las ventajas de Nvidia se derivan principalmente de su maduro ecosistema de software CUDA, la escalabilidad de sus clústeres de GPUs y su base de desarrolladores. Para Anthropic, que requiere un entrenamiento simultáneo de grandes modelos e inferencia intensiva, la plataforma de Nvidia sigue siendo la opción más sencilla para un despliegue a gran escala.

Sin embargo, la cuota del 42% también indica que Anthropic no está apostando todas sus necesidades de cómputo a un solo proveedor. A diferencia de algunas empresas de computación en la nube de IA que dependen en gran medida de las GPUs de Nvidia, Anthropic está mitigando los riesgos asociados a las limitaciones de suministro, el aumento de precios y los retrasos en las entregas mediante una arquitectura multichip.

Esta estrategia tiene un doble impacto en Nvidia. Por un lado, Anthropic seguirá siendo un cliente importante, ya que se espera que la creciente demanda de entrenamiento e inferencia de modelos de IA continúe impulsando la adquisición de GPUs. Por otro lado, la creciente cuota de los TPUs de Google, AWS Trainium y las GPUs de AMD significa que Nvidia se enfrenta a una mayor presión de sustitución en los principales laboratorios de IA.

Alphabet, la empresa matriz de Google (GOOGL), podría ser la beneficiaria más evidente de la estrategia de diversificación de cómputo de Anthropic. La capacidad de cómputo de las TPUs de Google contratada por Anthropic es de aproximadamente 4,5 GW, quedando solo unos 0,2 GW por detrás de las GPUs de Nvidia.

Esto significa que las TPUs ya no son simplemente un hardware propietario interno utilizado por Google para entrenar sus modelos Gemini, sino que se están convirtiendo gradualmente en una plataforma de cómputo comercializada a disposición de grandes clientes externos. La adopción por parte de Anthropic también supone una validación crucial de la capacidad de las TPUs para gestionar las cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia de modelos de vanguardia.

Dado que las TPUs de Google se diseñan conjuntamente con Broadcom, esta demanda no solo beneficia a Google Cloud, sino que también podría generar ingresos adicionales para Broadcom a través de chips de IA personalizados y productos de red. Anteriormente, Anthropic alcanzó acuerdos de colaboración a largo plazo con Google y Broadcom, y se prevé que la capacidad correspondiente entre en funcionamiento de forma gradual a partir de 2027.

Amazon (AMZN) también ha entrado en el sistema principal de suministro de Anthropic a través de AWS Trainium. Aunque su escala estimada actual, de aproximadamente 1,2 GW, es inferior a las de Nvidia y Google, Amazon es tanto un gran inversor en Anthropic como un socio clave de servicios en la nube. Si Trainium logra demostrar una ventaja de costes en las cargas de trabajo de Claude, ayudará a AWS a reducir su dependencia de las GPUs externas y a mejorar los márgenes de sus servicios en la nube para IA.

AMD (AMD) representa actualmente una cuota relativamente baja en la cartera de cómputo de Anthropic, con una escala identificada de aproximadamente 0,8 GW, pero su importancia estratégica no se puede ignorar. AMD y Anthropic anunciaron previamente una colaboración para desplegar hasta 2 GW de GPUs de la serie Instinct MI450, y se prevé que la capacidad inicial entre en funcionamiento a partir del primer semestre de 2027.

Si AMD logra escalar con éxito el despliegue, demostrará que el ecosistema de software ROCm y los sistemas a nivel de rack Helios poseen la capacidad de admitir modelos de frontera. Esto no solo ayudará a AMD a captar más clientes entre los laboratorios de IA y los proveedores de la nube, sino que también podría romper la elevada concentración de Nvidia en el mercado de GPUs de propósito general.

Para Anthropic, incorporar a AMD puede desempeñar un papel aún más importante al reforzar su poder de negociación de compra. Cuando el mismo modelo se puede programar en cuatro arquitecturas de chips, la empresa puede seleccionar el hardware más económico en función del precio, el suministro y el consumo energético, lo que reduce el riesgo de quedar vinculada a un único proveedor de chips.

Anthropic describe esta capacidad como un "pool de cómputo unificado y fungible". El valor de esta arquitectura radica no solo en garantizar el acceso a suficientes chips, sino también en aumentar la capacidad del modelo y los ingresos generados por cada dólar gastado en cómputo.

Si bien una estrategia multichip mitiga los riesgos de la cadena de suministro, no resuelve el problema de la sobreinversión en capacidad de cómputo. El folleto S-1 de Anthropic muestra que la empresa ha firmado numerosos contratos a largo plazo de computación en la nube, arrendamiento de equipos y centros de datos, una parte significativa de los cuales constituye obligaciones de pago fijas o mínimas que podrían exigir el pago incluso si el uso real queda por debajo de las expectativas.

Los documentos pertinentes indican que los compromisos mínimos futuros de Anthropic para pagos de capacidad de cómputo e infraestructura alcanzan cientos de miles de millones de dólares, mientras que otros acuerdos adicionales se liquidarán en función de la capacidad real suministrada. La empresa también advirtió que seguir ampliando su infraestructura de cómputo consumirá una parte sustancial de sus flujos de caja operativos y de inversión en el futuro previsible.

Por lo tanto, la reserva de capacidad de cómputo de 11 GW de Anthropic representa tanto una ventaja competitiva como un riesgo financiero clave que los inversores de la IPO deben sopesar. Si los ingresos de Claude, el uso por parte de los clientes y la demanda de inferencia continúan creciendo, esta capacidad de cómputo prebloqueada constituirá una elevada barrera de entrada. Sin embargo, si la demanda de IA se frena o la eficiencia de los chips mejora rápidamente, estos contratos a largo plazo podrían convertirse en una pesada carga de costes fijos.

Este contenido ha sido traducido por IA y revisado por humanos. Se ofrece solo con fines de referencia e información general, y no constituye asesoramiento en materia de inversión.