Anthropic anunció una ampliación de su infraestructura mediante el uso de hasta un millón de TPUs de Google Cloud, con el fin de aumentar su capacidad de cómputo y avanzar en investigación en inteligencia artificial.
El proyecto, valorado en decenas de miles de millones de dólares, contempla superar el gigavatio de capacidad operativa en 2026.
¿Qué implica esta expansión tecnológica para Anthropic en Google Cloud?
La ampliación permitirá a Anthropic procesar mayores volúmenes de datos, entrenar modelos más complejos y acelerar el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial avanzados. Además, ayudará a mejorar la forma en que la empresa prueba, ajusta y despliega sus sistemas de inteligencia artificial, permitiendo que esos procesos sean más seguros y eficientes.
El CEO de Google Cloud, Thomas Kurian, destacó que la decisión refleja los buenos resultados obtenidos en rendimiento y eficiencia con las TPUs:
«Continuamos innovando y aumentando la eficiencia de nuestras TPUs, fortaleciendo un portafolio de aceleradores de IA que incluye nuestra séptima generación, Ironwood.»
Thomas Kurian, CEO de Google Cloud
Anthropic atiende a más de 300 mil empresas y ha multiplicado por siete el número de grandes clientes en el último año. Con esta expansión busca responder al aumento de demanda y potenciar la investigación en alineamiento, pruebas avanzadas y despliegue responsable de modelos.
El CFO de Anthropic, Krishna Rao, señaló que la colaboración con Google permitirá sostener el crecimiento computacional requerido para el desarrollo de modelos avanzados.
«La expansión con Google nos ayuda a cubrir la creciente demanda y mantener nuestros modelos en la frontera de la inteligencia artificial.»
Krishna Rao, CFO de Anthropic
Anthropic aplica una estrategia de cómputo diversificada que combina TPUs de Google, Trainium de Amazon y GPUs de NVIDIA, manteniendo cooperación con múltiples proveedores y proyectos como Rainier, una red de clústeres de gran escala en Estados Unidos. La compañía continuará invirtiendo en capacidad computacional para mantener sus sistemas en el nivel más alto de investigación en IA.
