La empresa Meta de Mark Zuckerberg podría estar gastando cientos de millones de dólares al mes en las herramientas de inteligencia artificial de Anthropic, incluso mientras ambas compañías compiten por desarrollar modelos cada vez más potentes.
A pesar de haber recortado "parte" de su gasto en Anthropic durante los últimos meses, Meta "sigue gastando cientos de millones de dólares al mes en las herramientas de la startup", según informa el New York Times, citando a personas familiarizadas con el asunto. De hecho, la compañía ha proyectado que podría gastar miles de millones más.
"En un momento de este año, Meta proyectó internamente que podría gastar hasta $10 mil millones al año en los modelos de IA de Anthropic", según el informe del NYT. "Eso habría representado una parte importante de los ingresos anuales de Anthropic, que la startup estimó en julio que superarían los $65 mil millones."
El posible gasto también pondría de relieve hasta qué punto Meta depende de empresas externas de IA, incluso mientras invierte miles de millones de dólares en desarrollar sus propios modelos.
Eso también representaría una parte significativa del gasto conocido de Meta en herramientas de IA. La compañía comprometió más de $14 mil millones en Scale AI y según se informa, acordó un contrato de cinco años por los servicios de IA y datos de Scale por al menos $450 millones al año.
Meta compite con Anthropic en el desarrollo de modelos y, al mismo tiempo, podría suministrarle la infraestructura informática necesaria para competir. Cabe destacar que Reuters informó en julio que Meta y Anthropic negociaban un posible acuerdo de arrendamiento de capacidad informática por $10 mil millones durante dos años.
Por su parte, Superintelligence Labs de Meta intenta construir un ecosistema de IA integrado verticalmente. Está desarrollando la familia Muse, cuyo modelo más avanzado actualmente es Muse Spark 1.2.
Meta ha previsto hasta $145 mil millones en gastos de capital para IA; sin embargo, esa cifra se basa principalmente en infraestructura como centros de datos, servidores y equipos de red.