Anthropic y CoreWeave: alianza de US$50.000M para dominar la IA con Claude

Guerra por las GPUs: La batalla por la infraestructura de IA acelera con un megatrato que redefine el futuro de Claude.

Anthropic PBC cerró un acuerdo plurianual con CoreWeave Inc. para asegurar capacidad crítica en centros de datos y responder a la demanda récord de sus servicios de inteligencia artificial, según reveló Bloomberg. Este movimiento no es aislado: refleja una carrera global donde los “neoclouds” —provedores especializados en GPUs— están arrebatando terreno a gigantes como AWS o Google Cloud. La razón es clara: ofrecen arquitecturas ágiles, contratos flexibles y acceso inmediato a hardware de Nvidia, algo que los hyperscalers tradicionales no siempre garantizan ante la saturación de peticiones desde 2022.

El convenio permitirá a Anthropic escalar y desplegar todas las versiones de su modelo estrella, Claude, confirmaron fuentes de CoreWeave. La infraestructura incluirá chips Nvidia A100 y H100 alojados en centros de datos estadounidenses, detalló Michael Intrator, CEO de CoreWeave, en entrevista exclusiva. Aunque las empresas optaron por no divulgar los términos financieros, el impacto en el mercado fue inmediato: las acciones de CoreWeave se dispararon a US$98,50 en premercado —un salto del 7,1% frente al cierre previo de US$92—, señal de que los inversores apuestan por un crecimiento exponencial en los ingresos por alquiler de GPUs.

Anthropic, fundada en 2021 por exmiembros de OpenAI como Dario y Daniela Amodei, se ha convertido en un actor clave en la revolución generativa. Su modelo Claude ha enfrentado picos de demanda “sin precedentes”, obligando a la startup a racionar accesos en varias ocasiones. Para evitar cuellos de botella, la compañía planea invertir US$50.000 millones en nuevos centros de datos especializados en IA dentro de EE.UU., una cifra que supera el PIB anual de países como Croacia o Uruguay.

Con una valoración que roza los US$380.000 millones —incluidos los US$30.000 millones recaudados en su última ronda—, Anthropic ya supera en capitalización a gigantes cotizados como IBM o AMD. Este acuerdo con CoreWeave se suma a otra alianza estratégica anunciada esta semana: el aseguramiento de 3,5 gigavatios de energía (equivalente al consumo de 2,6 millones de hogares estadounidenses) provenientes de Broadcom y Google. La electricidad es tan crítica como las GPUs: entrenar un modelo como Claude 3 requiere 10 veces más energía que su versión de 2022, según estimaciones de la industria.

CoreWeave: el “neocloud” que desafía a los hyperscalers

CoreWeave no es un actor cualquiera. Pertenece al selecto grupo de “neoclouds”, proveedores que alquilan infraestructura de alto rendimiento exclusiva para IA. Su ventaja competitiva radica en ofrecer acceso casi inmediato a GPUs Nvidia A100/H100 con contratos flexibles, algo que empresas como Microsoft o Meta han aprovechado para evitar listas de espera de hasta 8 meses en clouds tradicionales. De hecho, CoreWeave ya opera 43 centros de datos activos y ha contratado más de 3 gigavatios de potencia, con focos en estados como Texas y Nevada, donde la energía es barata y los incentivos fiscales, agresivos.

El contrato con Anthropic llega apenas días después de que CoreWeave anunciara un compromiso histórico: US$21.000 millones por parte de Meta Platforms para adquirir capacidad informática. Esta cifra, una de las mayores en la historia de la infraestructura de IA, consolida a CoreWeave como proveedor clave para los cuatro grandes laboratorios de modelos de lenguaje: Anthropic, OpenAI, Google y Meta. “La industria confía en nuestra capacidad para escalar sin cuellos de botella”, declaró Intrator.

¿Por qué las startups de IA huyen de los hyperscalers?

El mercado de alquiler de GPUs se ha vuelto hipercompetitivo. Modelos como Claude 3 o Llama 3 ya superan el trillón de parámetros, lo que exige no solo más chips, sino también entregas rápidas y eficiencia energética. Los hyperscalers tradicionales (AWS, Azure, Google Cloud) enfrentan dos problemas: plazos de entrega extendidos (hasta 2025 en algunos casos) y precios inflados por la demanda. En cambio, los neoclouds como CoreWeave, Lambda Labs o Crusoe Energy ofrecen:

• Despliegue en 48 horas (vs. 6 meses en clouds tradicionales).
• Contratos por uso, sin compromisos anuales rígidos.
• Enfoque en GPUs de última generación (Nvidia H100, con hasta 9448 núcleos CUDA).

Esta tendencia se acentuó tras el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, cuando cientos de startups descubrieron que no podían acceder a hardware en los plazos prometidos. Hoy, el 68% de las empresas de IA que buscan escalar recurren a neoclouds, según un informe de CB Insights.

El costo oculto de la IA: energía y geopolítica

El acuerdo entre Anthropic y CoreWeave también expone un desafío menos visible: el consumo energético de la IA. Los 3,5 gigavatios asegurados por Anthropic equivalen a la producción de tres reactores nucleares pequeños. Estados Unidos, con su red eléctrica envejecida, enfrenta riesgos de apagones localizados si la demanda de centros de datos sigue creciendo al 25% anual, como pronostica la Agencia Internacional de Energía.

Además, la localización de los centros de datos no es casual. CoreWeave ha priorizado estados como Texas (con su mercado energético desregulado) y Nevada (con exenciones fiscales del 75% para tecnológicas). Esta estrategia contrasta con la de hyperscalers como AWS, que distribuyen su infraestructura globalmente pero enfrentan restricciones en la UE por leyes de soberanía de datos.

¿Qué sigue para Anthropic y Claude?

Con este acuerdo, Anthropic no solo resuelve su cuello de botella de cómputo, sino que acelera la hoja de ruta de Claude. Se espera que para 2025 lance una versión capaz de procesar contextos de 2 millones de tokens (vs. los 200.000 actuales), lo que permitiría analizar libros enteros o bases de código completas en una sola consulta. Pero el reto va más allá de la tecnología: la compañía deberá demostrar que puede monetizar Claude sin depender exclusivamente de inversores como Amazon (que ya inyectó US$4.000 millones) o Google.

Mientras, CoreWeave se prepara para su próxima meta: llegar a 5 gigavatios de capacidad antes de 2026, con planes de expansión en Canadá y Singapur. La pregunta que flota en Silicon Valley es: ¿Podrán los neoclouds mantener su ventaja cuando los hyperscalers lancen sus propias GPUs? Nvidia ya anunció sus chips B100 para 2025, y AWS desarrolla Trainium2, su propio acelerador de IA. La batalla por la infraestructura recién comienza.

La guerra silenciosa por los chips: cómo Nvidia domina (y asfixia) el mercado de GPUs para IA

El acuerdo entre Anthropic y CoreWeave no solo refleja la urgencia por escalar modelos como Claude, sino también una dependencia crítica de un actor que ni siquiera aparece en el contrato: Nvidia. La empresa de Jensen Huang controla el 98% del mercado de GPUs para IA, según datos de Jon Peddie Research (2024), y su dominio se ha convertido en un cuello de botella global. CoreWeave, pese a su crecimiento explosivo, opera con chips A100 y H100 de Nvidia, los mismos que escasean en AWS o Google Cloud. La paradoja: mientras startups como Anthropic buscan evitar la saturación de los hyperscalers, siguen atadas a un monopolio que fija precios y plazos.

Esta dependencia tiene un costo tangible. En 2023, el precio de un lote de 1.000 GPUs H100 se disparó de US$30 millones a US$45 millones en solo seis meses, según informes internos de Meta Platforms filtrados a The Information. La razón: Nvidia prioriza a clientes como Microsoft (que ya aseguró 50.000 H100 para 2024) o Tesla, dejando a empresas más pequeñas en listas de espera de hasta 12 meses. CoreWeave, aunque ágil, no escapa a esta dinámica: su ventaja radica en haber firmado contratos a largo plazo con Nvidia en 2021, cuando los H100 aún no eran el estándar. Hoy, esos acuerdos le permiten ofrecer despliegues en 48 horas, pero a un costo energético y financiero que pocos pueden sostener.

El problema se agrava con la ley de Moore invertida: mientras los modelos de IA crecen exponencialmente (Claude 3 supera el trillón de parámetros), la mejora en eficiencia de las GPUs no sigue el mismo ritmo. Un informe de OpenAI revelaba en 2023 que el costo computacional para entrenar un modelo como GPT-4 era 100 veces mayor que el de GPT-3 (2020), pero el rendimiento por dólar solo mejoró un 12%. Esto explica por qué Anthropic destina US$50.000 millones a infraestructura: no es solo escalar, sino sobrevivir en un ecosistema donde Nvidia dicta las reglas.

¿Puede romperse el monopolio de Nvidia?

La alianza Anthropic-CoreWeave es un síntoma de un mercado distorsionado, pero también un aviso: los actores más audaces ya buscan alternativas. Google desarrolla sus TPUs v5e, Amazon apuesta por Trainium2, y hasta Microsoft explora diseños propios con Azure Maia. Sin embargo, el reloj corre en su contra: Nvidia lanza sus B100 en 2025, con un salto de rendimiento del 200% sobre las H100. La pregunta no es si los neoclouds podrán competir, sino si alguna empresa —incluida Anthropic— logrará entrenar un modelo de clase mundial sin depender de Jensen Huang. Mientras tanto, cada GPU H100 sigue siendo un billete de lotería en la carrera por la IA.