Anthropic y OpenAI viran hacia contratos más pequeños de centros de datos
Ambas empresas buscan contratos más pequeños de capacidad de cómputo para IA, según reportó CNBC, citando a fuentes familiarizadas con el asunto.
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Anthropic y OpenAI buscan cerrar contratos más pequeños de centros de datos para sumar capacidad de cómputo, de acuerdo con CNBC, que citó a fuentes familiarizadas con el asunto.
El giro marca una diferencia respecto a la escala de los compromisos recientes. Anthropic firmó un acuerdo por unos 45,000 millones de dólares a seis años con Nscale por aproximadamente 460 megavatios de capacidad en un centro de datos en West Virginia que debe entrar en operación a finales de 2027, reportó CNBC. En noviembre de 2025 la empresa presentó un plan de construcción de 50,000 millones de dólares en Estados Unidos con su socio de nube de GPU Fluidstack, comenzando con centros de datos a medida en Texas y Nueva York, un proyecto que CNBC describió como parte del esfuerzo de Anthropic por competir con el plan de construcción de 1.4 billones de dólares de OpenAI.
Anthropic ha seguido firmando contratos de gran tamaño a lo largo del año. En agosto acordó un contrato de 9,000 millones de dólares a 20 años con la minera de bitcoin Riot Platforms por 191 megavatios en el campus de Riot en Rockdale, Texas, reportó CNBC. Según un conteo de Value Add Pulse, Anthropic había firmado cinco contratos de cómputo por miles de millones de dólares en 2026, incluidos acuerdos con AWS, Fluidstack, Nscale, SpaceX y Lambda, con un valor combinado de más de 275,000 millones de dólares. Value Add Pulse también reportó que OpenAI, por separado, se ha comprometido a cerca de 2 gigavatios de capacidad de chips Trainium a través de AWS a partir de 2027.
El giro hacia contratos más pequeños apunta a una preferencia por la flexibilidad frente al tipo de megaproyectos que han definido hasta ahora la carrera de construcción, probablemente en respuesta a las restricciones de energía y a la presión por usar el capital de forma más eficiente conforme se desacelera el ritmo de desarrollo de los modelos de frontera. Se lee más como pragmatismo que como un repliegue de la ambición, y no señala ni un avance ni un revés en la disputa más amplia por la capacidad de cómputo.