- Anthropic se convirtió en la startup de IA más valiosa del mundo al superar a OpenAI en valoración tras una nueva ronda de inversión
- La valoración de Anthropic, desarrolladora de Claude, se acercó a 1 billón de dólares, casi triplicándose desde los aproximadamente 380 mil millones de dólares de febrero
- En la ronda Series H recaudó 65 mil millones de dólares, con Altimeter Capital, Dragoneer, Greenoaks y Sequoia Capital entre los principales inversionistas
- Sus motores de crecimiento son el asistente de IA Claude y Claude Code, ampliamente usado por desarrolladores, y sus ingresos anuales aumentaron de 10 mil millones de dólares a 47 mil millones de dólares
- OpenAI fue valorada en 852 mil millones de dólares tras su ronda de 122 mil millones de dólares en marzo, y ambas empresas están considerando una oferta pública de acciones
Valoración y captación de inversión
- Anthropic se convirtió en la startup de IA más valiosa del mundo al superar a OpenAI en valoración de mercado tras una nueva ronda de inversión
- La valoración de Anthropic, desarrolladora del asistente de IA Claude, se acercó a 1 billón de dólares
- Anthropic recaudó 65 mil millones de dólares en su ronda de inversión Series H
- Los principales inversionistas fueron Altimeter Capital, Dragoneer, Greenoaks y Sequoia Capital
- La nueva valoración es casi tres veces mayor que los aproximadamente 380 mil millones de dólares de febrero
- El paquete de inversión también incluye aportes ya acordados, como los 5 mil millones de dólares de Amazon
Factores de crecimiento y panorama competitivo
- El crecimiento de Anthropic está impulsado por la popularidad del asistente de IA Claude y del servicio Claude Code, ampliamente usado por desarrolladores de software
- Los ingresos anuales de la empresa aumentaron de unos 10 mil millones de dólares a 47 mil millones de dólares
- Anthropic presentó su nuevo modelo de IA Claude Opus 4.8 y el sistema cerrado Claude Mythos Preview, que ofrece funciones reforzadas de ciberseguridad para clientes empresariales
- El CFO de Anthropic, Krishna Rao, afirmó que la demanda de los productos Claude sigue creciendo rápidamente en todo el mundo
- OpenAI fue valorada en 852 mil millones de dólares tras su ronda de inversión de 122 mil millones de dólares en marzo
- Las grandes empresas de IA se están preparando para salir a bolsa y, según CNBC, OpenAI podría presentar su solicitud de IPO en las próximas semanas
- Anthropic también está considerando una oferta pública de acciones, aunque no se ha revelado el momento exacto
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1 comentarios
Comentarios en Hacker News
Ojalá los desarrolladores dejaran de decir que no se dejan llevar por el marketing. Incluso se ven seguido grupos que solo hablan de Claude; parece una versión moderna de una fiesta de Tupperware
Un colega estaba convencido de que Claude era mejor, así que implementé varios PR necesarios con gpt5.5 y opus4.7 usando Claude Code y el harness de Codex, y luego le pedí que adivinara qué modelo era viendo solo el código, pero no pudo distinguirlos
Creo que el 99% de la gente aquí tampoco podría distinguirlos si le hicieran una prueba con 5 modelos donde todos los resultados salieran del mismo modelo. Al final, todo son sensaciones
Si te suscribes a ambos y los pones a correr con razonamiento máximo, se ven las fortalezas y debilidades relativas de cada modelo. Eso no siempre aparece solo al revisar código: en algunos problemas uno se atasca por mucho tiempo, mientras que el otro encuentra la parte adecuada del codebase y propone una solución eficiente
antirez también dijo que, en el trabajo de optimización que estaba haciendo, GPT-5.5 era mejor que Opus. En cambio, también hay grupos de tareas donde GPT-5.5 tropieza de forma constante y Opus resuelve más rápido. Últimamente también estoy trabajando con código donde ninguno de los dos da una buena solución, porque así son los modelos grandes de lenguaje
Se hablaba más de Claude porque pegó primero. Codex llegó un paso tarde y GPT tampoco estaba al nivel de Opus al principio. Ahora se está probando cuando esa brecha ya se redujo
Esa prueba solo mira el resultado final e ignora todo el proceso de generación. Claude Code salió antes y durante bastante tiempo fue mejor, así que no veo por qué alguien cambiaría a otra herramienta para obtener el mismo resultado
Claude Code llevó ventaja durante mucho tiempo en el proceso de creación de software orientado a agentes, y todavía prefiero más sus funciones. Me parece que Opus 4.7 fue un gran retroceso y también siento que, por los cambios frecuentes de funciones en Claude Code, los resultados empeoran cada día. Aunque también es difícil distinguirlo porque estoy probando el límite de qué tan poco puedo especificar y aun así obtener buenos resultados
Llamar marketing a toda esta realidad concreta parece más bien un intento de promocionar a Codex como una herramienta suficientemente buena, sin mirar cómo llegamos hasta aquí ni hacia dónde va esto
Escucho seguido de gente que usa suscripciones de Claude Code en el trabajo, pero casi nunca oigo hablar de suscripciones laborales de Codex. Anthropic atacó mucho mejor a los clientes empresariales mientras OpenAI perseguía productos de consumo como Sora
¿Estás seguro de que puedes distinguir entre A y B? Perfecto, entonces haz la prueba. Da igual si comparas vinos finos en la mesa o agentes: es lo mismo. Usas una opción, luego la otra, y tal vez hasta sean la misma opción en todos los casos; si no puedes distinguirlas de forma consistente, entonces eres igual que todos nosotros
Después de los hechos es fácil decir que ya lo sabías, pero la diferencia real aparece en una prueba a ciegas. O no aparece
Creo que Sam Altman no es una buena persona, y prefiero gastar mi dinero en otra parte
La comoditización de los modelos de frontera es inevitable. OpenAI todavía parece creer que compite por tecnología, pero si entendiera que está compitiendo por experiencia de usuario y reputación de mercado, también entendería que la mala PR que la confusión constante de Altman sigue generando va a hacer que al final lo pierda todo
En casi cualquier sector, casi nunca hay gente decente en la cima. En realidad no les importan los usuarios; solo quieren dinero
Esa idea parte de la creencia de que la inteligencia no puede superarnos, pero en el extremo casi con certeza eso es falso. Es muy probable que aparezcan muchas superinteligencias, como la vida salvaje
Esto es un chiste completo
Anthropic aprovechó muy bien ese breve periodo en el que era mejor en algo centrado en código, y eso se convirtió en contratos empresariales
Pero al momento de renovar, con esas mismas empresas cambiaron a un esquema donde, además del costo por asiento, todos los tokens se cobran a precio de API, bajo la condición de que el asiento incluye todo el uso que un usuario razonablemente necesita
Y ni siquiera sé cuántas veces subieron ese precio de API en un solo año
Gracias al buen ánimo de la época de Sonnet 3.5 y a los retrasos de compra en empresas, básicamente dispararon ingresos como si tuvieran rehenes, y luego convirtieron ese salto de ingresos en valuación
Esas mismas empresas van a ver la factura, se van a espantar y se van a ir. Es una mentalidad ridículamente cortoplacista
Creo que OpenAI es una mejor empresa. Por su transparencia, por cómo maneja temas como el open source, OpenClaw y la competencia, además de que su marca es mucho más fuerte, tiene mejor llegada al consumidor y, para mí y para mucha gente, también tiene mejores apps y modelos para programar
Que Anthropic repita una y otra vez conductas hostiles hacia el cliente para provocar un salto de ingresos de corto plazo no es un negocio sostenible a largo plazo
Es realmente raro que una empresa tan joven ya tenga un historial tan largo de cambios tipo producto anzuelo. Hubo aumentos repetidos de precio, reducciones repetidas de límites de velocidad, cambios de condiciones, bloqueo de llamadas que incluían "OpenClaw", e incluso acciones que le dieron la espalda a socios de IDE y socios empresariales
En mi opinión, cualquiera que haya confiado en Anthropic fue, hasta cierto punto, aprovechado de inmediato. Creo que pronto se va a ganar la reputación de ser el Oracle de las empresas de IA
Ni le daría la mitad de la valuación de OpenAI
Es interesante ver a Claude Code mercantilizarse tan rápido
Pero no estoy nada de acuerdo con que OpenAI tenga una marca mucho mejor. Anthropic logró construir con bastante éxito la marca de ser la más ética y humana de las dos. No importa si realmente lo es o no
Cosas como OpenClaw todavía no forman parte de entornos empresariales serios por el riesgo de seguridad
No sé por qué alguien creería que un precio por asiento siquiera a la mitad sería viable en IA. Las organizaciones que conozco más bien empezaron a aprobar gasto en serio solo después de pasar a precios de API, porque de todos modos veían que el valor obtenido era grande
Sam Altman ahora parece ser una carga considerable para el éxito de OpenAI. Gran parte del crecimiento explosivo de Anthropic en los últimos 6 meses parece venir de que la gente la percibe como “esa startup de IA que no dirige Sam Altman”
La tecnología de Anthropic es excelente, pero en este momento su mayor activo parece ser “no es OpenAI”. Más allá de si eso es justo o no, sin duda parece ser un factor que hoy frena a OpenAI
Lo que Anthropic hizo realmente bien fue meterse dentro de las empresas
En los últimos 6 meses vi de primera mano cómo empleados comunes dentro de empresas adoptaban Claude cowork de forma masiva. Todos están genuinamente sorprendidos por lo que hace por ellos
OpenAI parece querer ser una empresa más tipo Google, pero aquí el lado de consumo quizá no sea una jugada tan buena
Cuando Anthropic discutió con el Department of War poniendo condiciones muy débiles, una empresa de IA realmente moral ni siquiera se habría involucrado en crímenes de guerra para empezar, pero eso era una prueba para Altman. Solo tenía que tomar la misma postura, y como es un psicópata, ni siquiera pasó esa prueba básica
No hay nada de lo que haya dicho o hecho que lo haga parecer una persona más confiable
Aunque los modelos de OpenAI fueran sustancialmente mejores que los de Anthropic, no los usaría porque no quiero apoyar a Altman
Me pregunto cómo te da la vida para preocuparte por alguien que está como siete niveles arriba de las personas que construyen y dan soporte a la API que compras
Anoche escuché a unos niños discutiendo. “Mi papá es gigantísimo.” “Mi papá es más grande que una casa.” “No, mi papá es más grande que una montaña rusa.” “¿Ah sí? Mi papá mide 50 km.” “¿Quieres decir que es largo?” “Sí, mi papá es más largo que el tuyo.”
Me dio muchísima risa. Yo mido como 5 pies 7 pulgadas incluso en un buen día. Siento que así también funciona la valuación. Estamos sosteniendo a gigantes de 5 pies
Es como ver unicornios con cohetes atados, tan ocupados mirándose entre sí que no se dan cuenta de que la Tierra ya quedó muy lejos
Nos van a matar a todos o se van a matar entre ellos. Al menos no están cumpliendo eso de hacer del mundo un lugar mejor que prometieron
Es un buen momento para volver a ver la conversación que tuve con gwern sobre oAI y Anthropic: https://news.ycombinator.com/item?id=40816755 y las predicciones de hace unos 2 años
En resumen, hoy en día la especialización en poesía ya no parece ser el foco principal, y posiblemente hasta pudo haber sido perjudicial a nivel mundial. Se pasó del escalado en entrenamiento al escalado en “tiempo de prueba”, nombre que personalmente no me gusta. Parece que Ilya no hacía falta, pero de verdad me da mucha curiosidad qué está construyendo
Mi predicción de que tenía ventaja quien quedara profundamente integrado, fuera muy rico y se volviera parte de la infraestructura global parece haber salido bastante bien. La idea de que oAI/MS aprovecharía su liderazgo de 2024 para ampliar aún más la brecha estuvo equivocada
Ninguno de los dos habló mucho de la idea de ver la programación como el producto que impulsa valor y comportamiento, y eso me parece muy interesante. En junio de 2024 probablemente aún faltaban unos 6 meses para que se viera capacidad real en alguna forma
Ambos parecían pensar que surgiría, o podría surgir, una sola empresa rompedora. Yo sugerí comprar una canasta, pero eso claramente no resultó así, ya que GOOG, oAI y Anthropic generaron ingresos considerables en el último trimestre/año
El área de Anthropic que en 2024 veía como temprana, pero que ahora considero muy valiosa, es el grupo de interpretabilidad mecánica (mechinterp). Todavía no he visto trabajo público de otros laboratorios con una calidad que siquiera se acerque a la de Anthropic
Ese grupo claramente entró en una etapa productiva, y creo que bien podría dar una ventaja estratégica realmente duradera como herramienta usada por quienes toman decisiones de rumbo. En 2024 la interpretabilidad parecía un problema casi intocable, pero ahora da la impresión de que se puede lograr mucho más desgastándolo poco a poco de forma constante
Están haciendo lo más cercano al rastreo del pensamiento in vivo de la neurociencia, y como tema de trabajo es algo realmente de ciencia ficción bastante salvaje. Aun así, da la impresión de que la mayoría de la gente ni siquiera sabe que esto está ocurriendo
Combinado con las ideas exploradas en un paper llamado “hipótesis del subespacio universal”, empieza a cerrar la brecha entre la ingeniería y ámbitos más filosóficos y espirituales. Pero ya me desvié del tema
Codex gtp-5.5 es muy superior a opus 4.7 en proyectos grandes
La implementación oficial de apply_patch está bien diseñada. Es un proceso de dos etapas que no realiza ningún cambio real hasta que todos los archivos del conjunto de cambios quedan sin ambigüedades. La retroalimentación de errores antes del commit normalmente corrige los problemas de anclaje con uno o dos intentos adicionales
En general, el flujo es algo como “leer archivo A L1:154, leer archivo B L1:123, intentar aplicar parche, error de anclaje en A y B, leer archivo A L43:67, leer archivo B L50:74, intentar aplicar parche, parche exitoso, ejecutar compilación y pruebas unitarias”
En esta implementación también se devuelve el número de línea actual donde se detectó el problema, así que la retroalimentación de errores de anclaje ayuda muchísimo
Las técnicas que dependen de reemplazar el archivo completo o de buscar y reemplazar son útiles en contextos más aislados. Pero si tienes que refactorizar más de 20 archivos, necesitas algo como apply_patch. Depender de números de línea específicos para el reemplazo real es un callejón sin salida total en escenarios de edición complejos
https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-apply-pa...
Aun así, la personalidad mejoró bastante de opus 4.7 a 4.8. 4.7 era demasiado complaciente
Codex tiende más a no ver el bosque por mirar los árboles, pero es mucho mejor ejecutando con éxito cambios grandes en bases de código extensas. Claude Code comete más errores, pero tiene mejor criterio y entiende mejor un desarrollo de software más idiomático y elegante
Si puedes, recomiendo alternar entre ambos
Intento evitarlo con instrucciones específicas, pero aun así la mitad del tiempo me la paso peleando contra esa verbosidad
Ahora estoy creando solo el esqueleto de las funciones/clases que sé que necesito con NotImpelmented, y le indico que implemente únicamente dentro de ese lugar específico. Ha mejorado un poco, pero todavía tengo que pelear con definiciones de funciones dentro de funciones
Mi experiencia reciente se inclina por Opus, ahora 4.8, pero me resultan interesantes los comentarios de que GPT-5.5 Codex es mejor, así que lo estoy probando más
Ahora me parece más importante tener un flujo de trabajo sólido y entender cómo funciona y qué puede hacer el modelo que usas, en lugar de ir saltando entre empresas persiguiendo el siguiente lanzamiento brillante
Acabo de terminar mi primer proyecto grande con Codex, y me cuesta creer que Claude pueda ser mucho mejor. Quizá podría ser un poco mejor o peor, pero ya todos son tan buenos que la diferencia la hace el usuario
Llevamos años teniendo discusiones así sobre si mi elección tecnológica es mejor que la tuya. Es la misma guerra santa, solo cambia la clase de tecnología
El consejo de hoy es el mismo que hace 10, 20 o 30 años. Elige lo que te funcione y construye algo bueno
En la práctica, a nadie le importa cómo lo hiciste. Da igual si el resultado es bueno o pésimo; si es pésimo, siempre puedes culpar a la herramienta
No debería ser difícil ahora, pero en el futuro podría volverse mucho más complicado