Meta proyectó gastar hasta USD $10.000 millones al año en modelos de Anthropic

Meta se convirtió en uno de los mayores usuarios de los modelos de Anthropic mientras Mark Zuckerberg cuestionaba públicamente el poder de los laboratorios de inteligencia artificial. La empresa llegó a proyectar internamente un gasto de hasta USD $10.000 millones anuales, una cifra que muestra hasta qué punto los rivales de la industria dependen entre sí.
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• Meta proyectó internamente gastar hasta USD $10.000 millones al año en modelos de Anthropic, según personas citadas por The New York Times.
• La compañía llegó a gastar cientos de millones de dólares mensuales con Anthropic, aunque redujo parte de ese desembolso durante el verano.
• Meta utilizó Claude Code para probar y desarrollar su agente Hatch, mientras prepara modelos propios para competir con Anthropic.

Meta se convirtió en uno de los mayores clientes de Anthropic durante este año, pese a que ambas empresas compiten por el liderazgo en inteligencia artificial y Mark Zuckerberg ha cuestionado públicamente a los grandes laboratorios del sector. Según información reportada por The New York Times a partir de dos personas familiarizadas con datos privados, Meta llegó a proyectar internamente que podría gastar hasta USD $10.000 millones anuales en los modelos de Anthropic.

La cifra no representa un pago confirmado ni un contrato anunciado, pero sí revela la magnitud de la dependencia operativa que puede existir entre compañías rivales. Anthropic calculó a finales de julio que sus ingresos anualizados superarían los USD $65.000 millones, por lo que un solo cliente con una línea potencial de USD $10.000 millones habría representado una proporción considerable de su negocio.

Una relación financiera entre competidores

Cinco personas con conocimiento de Meta y Anthropic describieron a la primera como una usuaria intensiva de los productos de la segunda. Ninguna de las dos compañías quiso comentar públicamente las cifras, y la información disponible distingue entre las proyecciones internas de gasto y los desembolsos que efectivamente se han realizado.

Meta ya paga cientos de millones de dólares al año a Microsoft por alquilar modelos de inteligencia artificial, de acuerdo con un reporte anterior de TNW. La empresa también comparte con Google y Amazon una posición peculiar dentro del mercado: las tres compañías financian o utilizan capacidades de laboratorios externos mientras desarrollan sistemas que podrían competir directamente con ellos.

Google y Amazon se han comprometido con USD $73.000 millones a Anthropic mientras construyen sus propios modelos rivales. En ese contexto, comprar tecnología de un competidor no constituye una anomalía aislada, sino una práctica cada vez más extendida entre las grandes plataformas que necesitan capacidad inmediata para sus productos y equipos de ingeniería.

La relación también muestra que el mercado de IA todavía combina alianzas, inversiones, compras de servicios y competencia por talento. Una compañía puede intentar debilitar a otra en el mercado de modelos, pero al mismo tiempo sostener parte de sus ingresos mediante el consumo intensivo de sus herramientas.

El discurso público de Zuckerberg

Zuckerberg no mencionó por nombre a Anthropic ni a su director ejecutivo, Dario Amodei, cuando criticó a los principales laboratorios de IA en un ensayo de 6.500 palabras publicado este mes. El fundador de Meta sostuvo que esas empresas intentaban consolidar el poder mientras describían un futuro dominado por el fatalismo.

En el texto, Zuckerberg escribió que, si esos laboratorios lideraban la industria, el equilibrio de poder favorecería a las grandes instituciones por encima de los individuos. Meta acompañó esa postura con una campaña publicitaria que presenta a la compañía como defensora de las personas y retrata a competidores anónimos como impulsores de una automatización capaz de eliminar empleos.

Ese mensaje público contrasta con el uso interno de los productos de Anthropic durante buena parte del año. La diferencia no implica necesariamente que Meta haya abandonado su estrategia de construir modelos propios, pero sí sugiere que la compañía necesita recurrir a sistemas externos mientras sus alternativas alcanzan el nivel de rendimiento requerido por sus equipos.

La tensión entre discurso y gasto adquiere relevancia porque Meta busca controlar más componentes de su infraestructura de IA. Mientras Zuckerberg cuestiona la concentración de poder en los laboratorios, sus ingenieros utilizan servicios de una de esas empresas para acelerar herramientas, probar agentes y comparar el desempeño de los modelos que la propia Meta desarrolla.

Claude Code y el desarrollo de Hatch

El gasto de Meta se aceleró a comienzos de año, cuando sus ingenieros empezaron a utilizar Claude Code de forma intensiva. La herramienta de programación de Anthropic llegó a convertirse en el centro de una competencia interna, en la que empleados comparaban cuántos tokens consumían sus equipos en una práctica conocida dentro de la industria como tokenmaxxing.

Para abril, los empleados competían en tablas de clasificación internas con el objetivo de consumir más tokens de Anthropic. Los ejecutivos discutieron por esa época la proyección de USD $10.000 millones, pero el aumento posterior en los costos llevó a Meta a retirar las tablas y buscar un sistema más ordenado para administrar el presupuesto.

En junio, Meta comunicó a sus empleados que avanzaba hacia un gasto de miles de millones de dólares en uso de IA durante el año y que construiría mejores mecanismos para controlarlo. Microsoft adoptó una medida similar en agosto, cuando estableció presupuestos por división, una señal de que el consumo de modelos se había convertido en un problema financiero relevante para las grandes empresas tecnológicas.

Meta recortó parte de sus compras a Anthropic durante el verano, aunque todavía gastaba cientos de millones de dólares mensuales, según dos personas citadas en el reporte. La evolución de esos pagos será importante para evaluar si la compañía logra sustituir gradualmente las herramientas externas o si continúa necesitando acceso a modelos rivales para mantener el ritmo de desarrollo.

Los modelos de Anthropic también impulsaron y ayudaron a probar un agente de consumo que Meta identifica internamente como Hatch. Zuckerberg lo ha descrito como un posible salto tecnológico, con la idea de que funcione de manera continua para ayudar a los usuarios a cumplir objetivos y mejorar aspectos como su vida, salud, relaciones y finanzas.

Modelos propios y presión por la OPI

La versión pública de Hatch no utilizará necesariamente los modelos de Anthropic, porque una persona familiarizada con el producto indicó que el lanzamiento funcionará con el sistema más reciente de Meta. La empresa también desarrolla un modelo interno conocido como Watermelon, diseñado para competir con el sistema más potente de Anthropic.

Meta pausó en julio una etapa de desarrollo denominada preentrenamiento y la reanudó posteriormente, según cuatro personas con conocimiento del proyecto. Ese retraso llevó el lanzamiento de Watermelon hasta al menos octubre, aunque Meta no ha informado cuándo estarán disponibles públicamente ni el modelo ni Hatch.

La compañía presentó en agosto una actualización de Muse Code, su propia herramienta de programación, y sus empleados comenzaron a utilizarla cada vez más en lugar de los servicios de Anthropic. La sustitución de proveedores externos forma parte de una estrategia que también han considerado otras empresas, incluida Microsoft, cuyo jefe de IA dijo en junio que la compañía quería eliminar gradualmente los pagos a Anthropic.

La presión aumenta ante las versiones del mercado sobre una posible oferta pública inicial de Anthropic, que podría valorar a la empresa en USD $2 billones. Además, la compañía podría buscar una recaudación de hasta USD $100.000 millones, según información publicada anteriormente, lo que convertiría el nivel de ingresos y la estabilidad de sus grandes clientes en factores especialmente sensibles para los inversionistas.

Nat Friedman, jefe de producto de IA de Meta, habría explicado a algunos empleados que la compañía podría reducir los ingresos de Anthropic antes de la oferta si utilizaba exclusivamente sus herramientas de programación o las de OpenAI. Tomasz Tunguz, inversionista de Theory Ventures, comparó la situación con generales rivales que intentan desestabilizar la oferta pública inicial de la otra empresa.

Dos flujos de dinero en direcciones opuestas

La relación financiera entre Meta y Anthropic no se limita al dinero que la primera paga por acceder a modelos. En junio, Anthropic se acercó a Meta con una propuesta para comprar hasta USD $10.000 millones en capacidad de cómputo de sus centros de datos durante un periodo de dos años.

Las empresas no han anunciado un acuerdo sobre esa propuesta, por lo que tampoco existe confirmación de que el monto se haya convertido en ingresos para Meta. Las dos cifras de USD $10.000 millones corresponden a iniciativas diferentes: una describe lo que Meta llegó a calcular que pagaría por modelos, y la otra refleja lo que Anthropic propuso pagar por capacidad informática.

El intercambio potencial evidencia la importancia de los centros de datos en la carrera por la IA. Anthropic necesita infraestructura para entrenar y operar sus modelos, mientras Meta requiere acceso a sistemas avanzados para acelerar sus productos; por eso, el control de cómputo puede ser tan estratégico como la propiedad de un modelo.

Meta también pasó buena parte del verano intentando contratar investigadores de IA de compañías rivales mediante paquetes de compensación de nueve cifras. La empresa incorporó algunos nombres destacados de OpenAI y Google, pero tuvo dificultades para reclutar personal de Anthropic, según tres personas familiarizadas con ambas organizaciones.

El movimiento de talento añade otra capa a una industria donde las alianzas no eliminan la rivalidad. Microsoft fue uno de los primeros inversionistas de OpenAI y ambas compañías ahora enfatizan su independencia mutua, mientras Nvidia mantiene asociaciones multimillonarias con Meta y Google aunque las dos desarrollan sus propios chips.

Qué observar en los próximos meses

La fecha más cercana para medir el avance de la estrategia de Meta es octubre, cuando Watermelon no está previsto antes de ese mes. Si el modelo propio se retrasa nuevamente o no alcanza el rendimiento esperado, los equipos de Meta podrían mantener una dependencia elevada de servicios externos, con el consiguiente impacto sobre sus presupuestos de IA.

El otro punto de referencia es la posible oferta pública inicial de Anthropic y la fecha límite que Friedman habría señalado a sus equipos. Una disminución sostenida de los pagos mensuales de Meta antes de ese proceso podría afectar la percepción sobre la estabilidad de los ingresos de Anthropic, aunque no permitiría por sí sola anticipar el resultado de una eventual operación bursátil.

La compañía de Zuckerberg enfrenta así una contradicción difícil de ocultar: necesita utilizar modelos de un rival para avanzar, pero también quiere reducir la influencia económica y tecnológica de ese mismo rival. El desenlace dependerá de la capacidad de Meta para convertir sus proyectos propios en productos competitivos sin sacrificar velocidad ni calidad durante la transición.

Por ahora, las proyecciones de gasto no deben confundirse con compromisos firmes, y la propuesta de Anthropic por capacidad de cómputo tampoco equivale a un contrato cerrado. Lo que sí queda claro es que la guerra por el liderazgo en IA se libra tanto en los laboratorios y centros de datos como en los presupuestos que cada empresa decide asignar a sus competidores.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.

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