La infraestructura domina la próxima era de la IA: Anthropic, OpenAI y Nvidia en el centro
La adopción de la inteligencia artificial entra en una nueva fase donde el control de la infraestructura computacional es clave, con Anthropic, OpenAI y Nvidia liderando la carrera.

La valuación de Anthropic, que se acerca a los "cientos de miles de millones de dólares", junto con el ascenso de Nvidia más allá de los "$5 billones" de capitalización, marcan una nueva fase en la adopción de la inteligencia artificial, donde el control de la infraestructura es más crucial que los avances de los modelos, según analistas de Wall Street. Las aplicaciones de IA como ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Microsoft Copilot, Meta AI, Grok y DeepSeek ya son parte de la vida digital cotidiana.
Esta etapa de la IA se enfoca en quién maneja el poder computacional, no tanto en quién crea el modelo más innovador. Anthropic y OpenAI desarrollan los modelos de IA más avanzados, mientras que Nvidia establece el ritmo del hardware global de IA.
Tres figuras clave —Dario Amodei de Anthropic, Sam Altman de OpenAI y Jensen Huang de Nvidia— están moldeando el sector con sus decisiones. Sus posturas sobre el poder de cómputo, las cadenas de suministro y las alianzas globales a menudo chocan, como lo evidenció el debate público entre Amodei y Huang sobre la política de chips para China.
"Si estás tratando de averiguar adónde va realmente el dinero de la IA, este es un buen lugar para empezar", escribe Markman.
La estrategia de Anthropic, bajo el liderazgo de Dario Amodei, se centra en la estabilidad y seguridad de su sistema Claude, lo que impulsó su valuación a los "cientos de miles de millones". El crecimiento de la demanda empresarial por sus herramientas de IA sugiere una "potencial salida a bolsa" tan pronto como octubre, según Peter Cohan, colaborador de Forbes.
Las revelaciones financieras de Anthropic muestran ingresos anualizados de "$1.400 millones", con más de "500 clientes" que gastan al menos "$1 millón" al año, informó Jon Markman, colaborador de Forbes. Este éxito impulsó una ronda de financiación Serie G de "$30.000 millones", la segunda recaudación privada más grande en tecnología, solo superada por los "$40.000 millones" de OpenAI el año pasado.
OpenAI sigue siendo el referente para muchos competidores de IA. Sam Altman ha optado por un enfoque dual: lanzar rápidamente nuevas versiones de GPT y integrar su tecnología profundamente en la nube de Microsoft. Esta asociación le da acceso privilegiado a los grandes centros de datos de Azure, aunque también vincula su crecimiento a los planes de gasto y la exposición regulatoria de Microsoft.
Sin embargo, OpenAI enfrenta las mismas presiones estructurales que Anthropic. El acceso a hardware de alto rendimiento es desigual, los costos de entrenamiento aumentan y los gobiernos imponen reglas más estrictas sobre el despliegue de chips avanzados. Markman señala que Microsoft finalizó las licencias de código de Claude después de que los costos de uso interno "superaran el presupuesto anual de IA meses antes de lo previsto", un recordatorio de las limitaciones económicas.
Jensen Huang de Nvidia encarna el lado de la oferta de la IA. Ha "criticado duramente los controles de exportación de Estados Unidos", argumentando que "dieron a las empresas chinas el espíritu, la energía y el apoyo gubernamental para acelerar su desarrollo", según Drew Bernstein, colaborador de Forbes. Esto moldea la estrategia global de Nvidia.
Las reglas de exportación han modificado dónde Nvidia puede vender sus chips más avanzados, pero también provocaron una avalancha de compras internas. Proveedores de la nube, programas de IA respaldados por gobiernos y grandes empresas compiten por asegurar capacidad. Nvidia ha acelerado el ritmo de lanzamiento de nuevos chips y ha estrechado lazos con laboratorios de IA y proveedores de la nube, consolidando su posición central en la pila de hardware de IA.
Más allá de estos tres gigantes, otros actores son cruciales. Google DeepMind avanza con su hoja de ruta de Gemini AI, Meta lanza modelos de IA de código abierto más potentes, y AMD gana terreno con sus aceleradores MI300. TSMC sigue siendo el fabricante clave de muchos procesadores avanzados, mientras que Broadcom provee la tecnología de red para conectar los clústeres de IA.
La dependencia entre las empresas de modelos de IA y los fabricantes de chips es cada vez mayor. Bernstein captura esta dinámica en el choque entre Amodei y Huang sobre los controles de exportación, calificándola como "la pregunta de política industrial más importante de la década". Anthropic, por ejemplo, aseguró más de "220.000 GPU de Nvidia" a través de SpaceX, según Markman, lo que ilustra la dificultad para obtener la capacidad de cómputo necesaria.
Los analistas de Wall Street observan de cerca la posible salida a bolsa de Anthropic, que dará una mirada real a los costos de desarrollo de modelos de IA de vanguardia. Además, el próximo gran modelo de OpenAI y su estrategia de precios podrían redefinir la industria, mientras que el gasto de Microsoft, Amazon, Google y Oracle en hardware de centros de datos, que fluctúa con las actualizaciones de Nvidia, será el mejor indicador en tiempo real de la demanda de IA.
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