Anthropic compromete $3.4 mil millones para garantizar generadores de gas para centros de datos

Anthropic compromete $3.4 mil millones para garantizar generadores de gas para centros de datos

En directo•13 nov, 00:30•3 min de lectura•
Alex Thornton
Alex Thornton

Anthropic compromete $3.4 mil millones para garantizar el suministro de generadores de gas natural para sus operaciones de centros de datos, en un acuerdo del que informó primero Fortune. El acuerdo llega mientras Anthropic se prepara para salir a bolsa y busca capacidad de computación para sus modelos de IA. En su documentación de registro advierte que depender del gas natural podría exponer algunas de sus instalaciones previstas a precios volátiles, restricciones en los gasoductos e interrupciones del suministro.

La transacción abarca 1.7 gigavatios de generadores de gas natural de servicio pesado de OnePWR Solutions. Anthropic asumirá los compromisos de compra de generadores que OnePWR había contraído previamente con Caterpillar. El acuerdo también incluye las capacidades de ingeniería y construcción necesarias para instalar los equipos.

The Financial Times describió la transacción como la mayor inversión directa en equipos de generación eléctrica realizada por una empresa de IA.

El formulario S-1 de Anthropic presentado en septiembre describe Anthropic Direct, que le permite arrendar chips directamente e instalarlos en centros de datos dedicados en su nombre. El documento señala que este acuerdo separa los compromisos de capacidad de los centros de datos de los compromisos relativos a la infraestructura de computación que albergan.

Según el documento, los centros de datos requieren plazos de ejecución más largos, pero representan una fracción menor de los costes totales de computación. Esto permite a Anthropic asegurar capacidad con antelación y aplazar las mayores inversiones en aceleradores hasta tener más claras sus necesidades concretas de computación. Esta flexibilidad en la secuencia de las inversiones viene acompañada de otra advertencia sobre los costes: Anthropic quizá tenga que comprar equipos de generación eléctrica con largos plazos de entrega a precios superiores a los del mercado.

El S-1 reveló compromisos de gasto agregados por aproximadamente 900.9 mil millones de dólares en computación e infraestructura, incluidos compromisos de compra y contratos de arrendamiento. Se prevé gastar unos 451.6 mil millones de dólares antes de 2030, mientras que la mayoría de los compromisos restantes se extienden hasta 2045. Según la versión modificada del S-1 presentada en noviembre, otros 70.7 mil millones de dólares vencen durante los 12 meses posteriores al 30 de septiembre.

Anthropic reveló que algunas de sus instalaciones de centros de datos previstas dependen de generación dedicada de electricidad a partir de gas natural, lo que expone a la empresa a fluctuaciones, restricciones en la capacidad de los gasoductos e interrupciones del suministro de gas natural. La empresa espera que aumente la competencia por el suministro de gas natural y la capacidad de los gasoductos en las jurisdicciones donde los sistemas de generación detrás del contador y en las propias instalaciones sean viables conforme a los marcos regulatorios aplicables.

Se espera que los generadores estén disponibles en los próximos dos años.

Seis modelos chinos de IA presentan huellas de inicialización de Blackwell

Seis modelos de DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax y Ant Group presentan patrones en los pesos que coinciden con configuraciones de GPU NVIDIA Blackwell, según informó inicialmente Unemploymentlabs. Las pruebas apuntan a una inicialización compatible con Blackwell en esos modelos, pero no permiten determinar dónde estaban los chips, cómo se obtuvo acceso a ellos ni si se infringieron los controles de exportación.

Los seis modelos son DeepSeek-V4-Flash y V4-Pro, Kimi K3 y K3.1-Pro de Moonshot AI, MiniMax-M3 y Ling-3.1-flash de Ant Group. V4-Flash y MiniMax-M3 coinciden con la disposición de 148-SM B200/B300; los otros cuatro, con la disposición de 152-SM GB200/GB300.

Las huellas proceden de patrones de inicialización conservados en pesos publicados. Reconstruir la semilla y la disposición de hilos de la GPU permite identificar el hardware que generó los valores iniciales, pero no necesariamente todos los aceleradores utilizados después.

En modelos anteriores aparecen huellas de Hopper: DeepSeek-V3, Kimi K2.5, MiniMax-M2.7 y Ling-3.0-flash. Kimi K2.7-Code es un caso intermedio: sus pesos de la época Hopper incluyen un pequeño componente que coincide con B200/B300. Entre los lanzamientos con coincidencias con Blackwell figuran DeepSeek-V4, en abril de 2026; MiniMax-M3, en junio; Kimi K3, en julio; Ling-3.1-flash, en octubre; y Kimi K3.1-Pro, en noviembre.

La secuencia de lanzamientos muestra un cambio en las huellas de inicialización en cuatro laboratorios, pero no demuestra que se usara Blackwell durante todo el entrenamiento.

La evidencia más sólida para los seis modelos osciló entre 49 y 1,385 sigma, mientras que la prueba individual más débil alcanzó 20 sigma. Una AMD MI300X configurada especialmente puede reproducir esas disposiciones; en el caso de V4-Flash, 363 de 377 valores que diferían entre AMD y NVIDIA coincidían con NVIDIA, y ninguno coincidía con AMD. La misma prueba no permitió resolver el caso de los otros cinco modelos, aunque se considera muy improbable que la explicación sea AMD.

Las estimaciones de entrenamiento para cinco modelos sitúan cada ejecución en torno a 500 a 3,000 GPU Blackwell durante dos a tres meses, suponiendo que el hardware que inicializó un modelo también lo entrenó. A unos $70,000 por GPU, el clúster más grande costaría entre $150 millones y $200 millones, y las cinco ejecuciones finales sumarían más de 500 millones de dólares; es probable que el gasto total de los laboratorios en GPU sujetas a controles de exportación ascienda a miles de millones.

Se requiere una licencia de EE. UU. para exportar estos chips Blackwell a China, y no se ha informado de ninguna.

Los modelos más recientes cuyos pesos pueden analizarse, de Alibaba (Qwen), Zhipu (GLM), Tencent, Xiaomi y StepFun, todavía coincidían con Hopper. Meituan afirma que LongCat-2.0 se entrenó íntegramente en superpods de ASIC para IA, y sus pesos publicados no mostraron ninguna huella de NVIDIA.