La carrera de la inteligencia artificial ya no se decide solo por quién tiene el mejor modelo. También se decide por quién tiene suficientes chips para entrenarlo, ejecutarlo y ofrecerlo a millones de usuarios sin que los costes se disparen. Anthropic parece haber entendido esa lección y, según varios reportes, ya explora el siguiente paso lógico: desarrollar su propio chip de IA.
La compañía estaría en conversaciones con Samsung Electronics para fabricar un chip a medida, de acuerdo con una información adelantada por The Information y recogida por medios como TechCrunch y The Decoder. El proyecto todavía estaría en una fase temprana, sin diseño finalizado ni especificaciones cerradas, pero el movimiento encaja con una tendencia clara: las grandes empresas de IA quieren controlar cada vez más partes de su infraestructura.
La guerra de la IA también es una guerra por los chips
La idea no aparece de la nada. En abril, Reuters ya informó que Anthropic estaba estudiando la posibilidad de diseñar sus propios chips para responder a la escasez de aceleradores de IA, una de las grandes limitaciones para el crecimiento de los modelos avanzados. La demanda de cómputo no deja de crecer y depender por completo de proveedores externos se ha convertido en una debilidad estratégica.
El contexto competitivo también pesa. OpenAI acaba de presentar Jalapeño, su primer chip de inferencia desarrollado junto a Broadcom. Según la propia OpenAI, se trata de un procesador diseñado específicamente para acelerar cargas de inferencia de grandes modelos de lenguaje y mejorar rendimiento, eficiencia y escala.
Eso pone presión sobre Anthropic. Si OpenAI empieza a optimizar ChatGPT sobre hardware propio, puede ganar ventajas en coste por consulta, velocidad, eficiencia energética y capacidad de despliegue. Para una empresa como Anthropic, que compite directamente con Claude en empresas, programación, agentes y modelos avanzados, quedarse fuera de la carrera del silicio sería un riesgo.
We’ve designed and built our first AI chip: Jalapeño.
Designed from the ground up by OpenAI and brought to production with @Broadcom, Jalapeño is purpose-built for the LLM workloads powering ChatGPT, Codex, the API, and future agentic products.
Chips are foundational to the AI… pic.twitter.com/mHU7DaMMTi
— OpenAI (@OpenAI) June 24, 2026
Anthropic no quiere romper con sus socios: quiere depender menos
Aun así, el mensaje de Anthropic es cuidadoso. La empresa dijo a TechCrunch que su estrategia de cómputo seguirá apoyándose en un stack diversificado que incluye chips de Google, Amazon y Nvidia. Es una aclaración importante: un chip propio no significa abandonar a sus aliados, sino sumar una pieza más a una arquitectura cada vez más compleja.
De hecho, Anthropic tiene compromisos enormes con sus socios actuales. En abril de 2026, la compañía anunció una expansión con Amazon por más de 100.000 millones de dólares en tecnologías de AWS durante diez años, asegurando hasta 5 GW de capacidad para entrenar y ejecutar Claude con chips como Graviton y Trainium.
También reforzó su relación con Google y Broadcom. Anthropic firmó un acuerdo para acceder a varios gigavatios de capacidad de TPU de nueva generación a partir de 2027, ampliando una colaboración que ya incluía el uso de Google Cloud TPUs para entrenar y servir modelos Claude.
En ese tablero, Samsung puede ser un socio lógico. La empresa surcoreana es uno de los mayores actores globales en semiconductores, memoria y fabricación avanzada, y forma parte de la gran apuesta de Corea del Sur para consolidar su liderazgo en chips de IA. El Gobierno surcoreano anunció recientemente una estrategia de inversión masiva en semiconductores e inteligencia artificial, con Samsung y SK Hynix como protagonistas.
El movimiento de Anthropic refleja una tendencia que ya es imposible de ignorar. Google tiene sus TPU, Amazon sus Trainium, Microsoft su Maia, Meta sus MTIA y OpenAI ya dio el salto con Jalapeño. En IA, el modelo importa, pero el hardware que lo sostiene empieza a ser igual de decisivo.
Por ahora, el chip de Anthropic es más una intención estratégica que un producto cerrado. Pero la dirección es clara: quien quiera liderar la próxima etapa de la inteligencia artificial no podrá limitarse a alquilar cómputo. Tendrá que diseñar, negociar y controlar una parte cada vez mayor de la máquina que hace posible sus modelos.
