Anthropic lanza Project Glasswing con Apple, Microsoft y Amazon para hallar fallas críticas

Anthropic presentó Project Glasswing, una alianza con varias de las mayores empresas tecnológicas para usar IA avanzada en la detección de vulnerabilidades críticas dentro del software que sostiene gran parte de la infraestructura moderna. La iniciativa gira en torno a Claude Mythos Preview, un modelo no público que, según la empresa, ya descubrió miles de fallas desconocidas, incluidas vulnerabilidades que habían permanecido ocultas durante décadas.***

• Anthropic reunió a Amazon, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Linux Foundation, Microsoft y Palo Alto Networks en Project Glasswing.

• Claude Mythos Preview habría detectado miles de vulnerabilidades inéditas, entre ellas un error de 27 años en OpenBSD y otro de 16 años en FFmpeg.

• La empresa comprometerá hasta USD $100.000.000 en créditos y USD $4.000.000 en donaciones para reforzar la seguridad del software de código abierto.

🔥🔍 Anthropic lanza Project Glasswing junto a Apple, Microsoft y Amazon

Utilizan IA avanzada para detectar vulnerabilidades críticas en software esencial.

Identifican errores ocultos durante décadas, como un fallo de 27 años en OpenBSD.

Comprometen hasta USD $100 millones… pic.twitter.com/aaHLUOqO2V

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Anthropic anunció el lanzamiento de Project Glasswing, una iniciativa que reúne a varias de las mayores empresas tecnológicas para utilizar inteligencia artificial avanzada en la detección y corrección de fallas de seguridad dentro de algunos de los sistemas de software más importantes del mundo. El proyecto plantea un giro relevante en la forma en que la industria aborda la ciberseguridad, especialmente en un momento en que las capacidades de la IA avanzan con rapidez.

La alianza incorpora a Amazon, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, la Linux Foundation, Microsoft y Palo Alto Networks. El núcleo técnico del esfuerzo será Claude Mythos Preview, un modelo de IA todavía no publicado que Anthropic pondrá a disposición exclusiva de los socios del proyecto y de cerca de otras 40 organizaciones responsables de infraestructura crítica de software.

Según explicó la compañía, el modelo ya ha identificado miles de vulnerabilidades previamente desconocidas durante su fase inicial de pruebas. Entre los hallazgos se incluyen fallas de seguridad que habían permanecido sin detectar por años, incluso en programas ampliamente utilizados y sometidos a revisiones constantes.

Para lectores menos familiarizados con este terreno, el software de infraestructura crítica incluye herramientas, sistemas operativos, bibliotecas y componentes que sirven de base para servicios digitales, redes empresariales y plataformas esenciales. Cuando estos componentes presentan vulnerabilidades, el impacto potencial puede extenderse a miles de organizaciones y millones de usuarios.

Hallazgos iniciales y alcance del modelo

Anthropic indicó que uno de los descubrimientos más llamativos fue un error de 27 años en OpenBSD, un sistema operativo reconocido principalmente por su enfoque en la seguridad. También identificó una vulnerabilidad de 16 años en FFmpeg, un programa de software de video ampliamente usado en la industria tecnológica.

La empresa señaló que las herramientas automatizadas de prueba no habían logrado detectar la falla en FFmpeg, a pesar de haber ejecutado la línea de código afectada cinco millones de veces. Ese detalle fue presentado como una muestra del tipo de errores sutiles que un sistema de IA con fuertes capacidades de codificación y razonamiento podría sacar a la luz.

Anthropic aseguró que se comunicó con los responsables del mantenimiento del software involucrado y que todas las vulnerabilidades encontradas ya fueron corregidas. Ese punto es importante porque reduce el riesgo de que la divulgación pública de los hallazgos termine facilitando ataques oportunistas antes de que existan parches disponibles.

La firma también remarcó que Mythos Preview no fue entrenado específicamente para tareas de ciberseguridad. Aun así, sus capacidades generales para analizar código y razonar sobre sistemas complejos habrían resultado eficaces para localizar fallas que ni analistas humanos ni herramientas convencionales habían podido detectar.

En términos prácticos, esto refuerza una discusión más amplia dentro del sector tecnológico. Los modelos de IA más avanzados no solo sirven para generar texto o escribir código, sino también para revisar enormes bases de software y encontrar patrones peligrosos con una velocidad difícil de igualar por equipos humanos.

Financiamiento, acceso restringido y riesgo de doble uso

Anthropic se comprometió a aportar hasta USD $100.000.000 en créditos de uso para Project Glasswing. Además, destinará USD $4.000.000 en donaciones directas a organizaciones de seguridad de código abierto, un segmento que históricamente ha operado con recursos limitados pese a sostener piezas fundamentales de la infraestructura digital global.

La empresa dejó claro que no planea poner Mythos Preview a disposición del público general. La razón central es la preocupación por el uso indebido del modelo, ya que herramientas con capacidad para descubrir fallas críticas también podrían ser aprovechadas por actores maliciosos para acelerar ataques, campañas de intrusión o explotación de vulnerabilidades.

Esa tensión resume uno de los grandes debates actuales en inteligencia artificial. Las mismas capacidades que pueden ayudar a defensores, investigadores y mantenedores a reforzar el software también podrían aumentar el poder ofensivo de ciberdelincuentes o grupos patrocinados por Estados si caen en manos equivocadas.

Anthropic sostuvo en una publicación de blog que, aunque los riesgos de los ciberataques potenciados por IA son serios, también existen motivos para el optimismo. La compañía afirmó que esas mismas capacidades pueden ser invaluables para encontrar y corregir fallas en software importante, así como para producir nuevo software con menos errores de seguridad.

En esa misma línea, describió a Project Glasswing como un paso importante para dar a los defensores una ventaja duradera en la próxima era de la ciberseguridad impulsada por IA. La formulación refleja una visión estratégica: no se trata solo de responder a amenazas actuales, sino de preparar una infraestructura defensiva para un entorno tecnológico que cambiará en cuestión de meses.

El foco en código abierto y el papel de la Linux Foundation

Uno de los énfasis principales del proyecto es el software de código abierto. Este tipo de software constituye la base de gran parte de los sistemas modernos, incluida una parte significativa de la infraestructura crítica. Sin embargo, muchos de sus mantenedores no cuentan con acceso a equipos costosos ni a herramientas avanzadas de seguridad.

La apuesta de Project Glasswing busca alterar esa ecuación al ofrecer una nueva generación de modelos de IA capaces de identificar y corregir vulnerabilidades a escala. En lugar de reservar estas capacidades solo para grandes corporaciones, la iniciativa pretende acercarlas también a comunidades y organizaciones que sostienen piezas esenciales del ecosistema tecnológico.

Jim Zemlin, director ejecutivo de la Linux Foundation, afirmó que el software de código abierto constituye la gran mayoría del código en los sistemas modernos, incluidos los mismos sistemas que los agentes de IA usan para escribir nuevo software. Añadió que dar a los mantenedores acceso a herramientas de este tipo ofrece una vía creíble para cambiar esa realidad.

Zemlin también sostuvo que así es como la seguridad aumentada por IA puede convertirse en un aliado confiable para cada mantenedor, no solo para quienes pueden permitirse costosos equipos de seguridad. Su comentario ayuda a entender por qué el proyecto ha despertado atención más allá del mundo corporativo.

Desde una perspectiva más amplia, el interés en el código abierto también tiene implicaciones para sectores como blockchain y criptomonedas. Una gran cantidad de infraestructura vinculada a redes, nodos, herramientas de desarrollo y bibliotecas de software depende de componentes abiertos, por lo que avances en auditoría automatizada pueden tener efectos indirectos en esos ecosistemas.

Seguridad nacional y carrera tecnológica

Anthropic indicó además que ha mantenido conversaciones continuas con funcionarios del gobierno de Estados Unidos sobre las capacidades de Mythos Preview. La empresa enmarcó el proyecto en términos de seguridad nacional, argumentando que mantener el liderazgo en tecnología de IA representa una prioridad estratégica para Estados Unidos y sus aliados.

Ese enfoque no aparece en el vacío. La compañía ha estado inmersa en una disputa de alto perfil con el Departamento de Defensa sobre el uso por parte del ejército estadounidense del modelo Claude en operaciones del mundo real. Aunque Project Glasswing se presenta como una iniciativa defensiva, el trasfondo político y geoestratégico es evidente.

La lectura de seguridad nacional también responde a una preocupación concreta. Ejecutivos de Anthropic han advertido que, sin acción coordinada, capacidades similares podrían terminar al alcance de actores que las utilicen con fines maliciosos. Bajo esa lógica, desarrollar defensas antes de que la tecnología se generalice sería una prioridad inmediata.

Las organizaciones participantes deberán compartir sus hallazgos con la industria en general. Ese requisito apunta a evitar que los beneficios del proyecto queden aislados dentro de un pequeño grupo de empresas y a crear un efecto de derrame que fortalezca de forma más amplia la seguridad del ecosistema digital.

De acuerdo con información reportada por CyberScoop, el éxito del proyecto dependerá en parte de si este enfoque colaborativo logra seguir el ritmo de los rápidos avances en las capacidades de la IA. Ese desafío es central porque los sistemas de frontera pueden mejorar sustancialmente en lapsos muy cortos, obligando a defensores y atacantes a adaptarse de manera continua.

Anthropic reconoció ese problema en su propio mensaje público. La empresa señaló que Project Glasswing es un punto de partida y que ninguna organización puede resolver por sí sola estos problemas de ciberseguridad. También añadió que desarrolladores de IA de frontera, compañías de software, investigadores de seguridad, mantenedores de código abierto y gobiernos tienen papeles esenciales que cumplir.

La firma concluyó que defender la infraestructura cibernética del mundo podría llevar años, mientras que las capacidades de IA de frontera probablemente avanzarán de manera sustancial en apenas los próximos meses. Por eso, insistió en que si los defensores quieren mantenerse por delante, necesitan actuar ahora.

Anthropic lanza Project Glasswing para blindar software crítico con IA avanzada

Anthropic presentó Project Glasswing, una alianza con algunas de las mayores firmas tecnológicas del mundo para usar IA avanzada en la detección y corrección de vulnerabilidades críticas. El anuncio llega tras revelar que su modelo Claude Mythos Preview halló miles de fallas severas, incluso en sistemas operativos, navegadores y componentes ampliamente utilizados.***

• Anthropic aseguró que Claude Mythos Preview ya encontró miles de vulnerabilidades de alta severidad, incluidas fallas en sistemas operativos y navegadores principales.

• Project Glasswing reúne a AWS, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, Microsoft, NVIDIA, Palo Alto Networks y la Linux Foundation.

• La empresa comprometió hasta USD $100 millones en créditos y USD $4 millones en donaciones para reforzar la seguridad de software crítico y de código abierto.

🚨 Proyecto Glasswing de Anthropic: un enfoque urgente para fortalecer la seguridad del software crítico 🚨

Con socios como AWS, Google y Microsoft se destinarán $100 millones en créditos para detectar vulnerabilidades críticas usando IA avanzada.

Claude Mythos Preview ha… pic.twitter.com/0ZUK3rvpED

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Anthropic anunció Project Glasswing, una nueva iniciativa orientada a reforzar la seguridad del software más crítico del mundo con ayuda de inteligencia artificial. El programa reúne a Amazon Web Services, Anthropic, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, la Linux Foundation, Microsoft, NVIDIA y Palo Alto Networks.

La iniciativa surge después de que la compañía observara capacidades avanzadas en un nuevo modelo frontier aún no publicado, Claude Mythos Preview. Según explicó la empresa, el sistema alcanzó un nivel de programación capaz de superar a casi todos los humanos, salvo a los expertos más especializados, en la búsqueda y explotación de vulnerabilidades de software.

Anthropic sostuvo que Mythos Preview ya detectó miles de vulnerabilidades de alta severidad, incluidas algunas presentes en todos los principales sistemas operativos y navegadores web. La firma advirtió que, dado el ritmo de avance de la IA, estas capacidades podrían proliferar pronto y terminar fuera del control de actores comprometidos con un despliegue seguro.

En ese contexto, Project Glasswing busca canalizar ese poder hacia fines defensivos. Los socios participantes usarán el modelo en labores de seguridad ofensiva controlada y defensa, mientras Anthropic compartirá aprendizajes con la industria. Además, más de 40 organizaciones adicionales que construyen o mantienen infraestructura crítica ya recibieron acceso para escanear y asegurar sistemas propios y proyectos de código abierto.

Por qué Anthropic considera urgente actuar ahora

La empresa recordó que el software que sostiene bancos, hospitales, redes logísticas, sistemas energéticos y servicios públicos siempre ha contenido errores. Algunos son menores, pero otros abren la puerta a secuestro de sistemas, robo de datos o interrupciones operativas con impacto económico y humano.

Anthropic subrayó que actores estatales vinculados con China, Irán, Corea del Norte y Rusia ya han amenazado infraestructura sensible. También señaló que incluso ataques más pequeños contra hospitales o escuelas pueden causar daños sustanciales, exponer información sensible y poner vidas en riesgo.

La compañía estimó que el costo financiero global del cibercrimen podría rondar USD $500.000 millones al año. A su juicio, lo que cambia ahora es que la IA reduce drásticamente el costo, el esfuerzo y la experiencia necesaria para descubrir y explotar vulnerabilidades que antes requerían especialistas muy escasos.

Ese cambio altera el equilibrio entre atacantes y defensores. Anthropic afirmó que los modelos frontier ya se han vuelto cada vez más eficaces para leer código, razonar sobre él y detectar fallas. Con Mythos Preview, la empresa dice haber visto un salto claro, incluso en vulnerabilidades que habían sobrevivido décadas de revisión humana y millones de pruebas automatizadas.

La firma comparó este momento con un punto de inflexión en ciberseguridad. Diez años después del primer DARPA Cyber Grand Challenge, sostuvo que los modelos de IA ya se están volviendo competitivos con los mejores humanos en búsqueda y explotación de vulnerabilidades. Sin salvaguardas, añadió, estas capacidades podrían multiplicar la frecuencia y el impacto de los ciberataques.

Las fallas que encontró Claude Mythos Preview

Durante las últimas semanas, Anthropic dijo haber usado Claude Mythos Preview para identificar miles de vulnerabilidades de día cero, muchas de ellas críticas, en todos los principales sistemas operativos y navegadores web, además de otros componentes importantes de software. La empresa explicó que en un blog técnico de su equipo de red teaming publicó detalles de una parte de esas fallas ya corregidas.

Según la compañía, el modelo fue capaz de identificar casi todas esas vulnerabilidades y desarrollar muchos exploits relacionados de forma totalmente autónoma, sin orientación humana. Ese punto es central en el anuncio, porque sugiere un nivel de autonomía que aumenta el valor defensivo de la herramienta, pero también eleva los riesgos potenciales si se usara con fines ofensivos.

Entre los ejemplos citados, Anthropic afirmó que Mythos Preview encontró una vulnerabilidad de 27 años en OpenBSD. La falla permitía a un atacante colapsar remotamente cualquier máquina que ejecutara ese sistema operativo con solo conectarse a ella.

También reportó una vulnerabilidad de 16 años en FFmpeg, una biblioteca usada ampliamente para codificar y decodificar video. La empresa destacó que la línea de código afectada había sido ejecutada cinco millones de veces por herramientas automatizadas de prueba sin que el problema fuera detectado.

El tercer ejemplo fue una cadena de vulnerabilidades en el kernel de Linux. De acuerdo con Anthropic, el modelo enlazó varias fallas de forma autónoma para permitir a un atacante escalar desde acceso de usuario común hasta el control completo de la máquina.

La empresa indicó que esas vulnerabilidades ya fueron notificadas a los mantenedores responsables y todas han sido corregidas. Para muchas otras, publicó un hash criptográfico de los detalles y revelará la información más adelante, una vez existan parches disponibles.

Resultados técnicos y ventaja frente a otros modelos

Anthropic acompañó el anuncio con resultados de evaluación que, según la empresa, muestran una diferencia sustancial entre Mythos Preview y su siguiente mejor modelo, Claude Opus 4.6. En CyberGym, una prueba de reproducción de vulnerabilidades de ciberseguridad, Mythos Preview obtuvo 83,1%, frente a 66,6% de Opus 4.6.

La compañía también presentó puntajes en programación y razonamiento. En SWE-bench Pro, Mythos Preview logró 77,8% frente a 53,4%. En Terminal-Bench 2.0 alcanzó 82,0% contra 65,4%. En SWE-bench Multimodal, con implementación interna, marcó 59,0% frente a 27,1%.

En SWE-bench Multilingual, el modelo registró 87,3% frente a 77,8%. En SWE-bench Verified, obtuvo 93,9% frente a 80,8%. Anthropic añadió observaciones metodológicas sobre posibles casos de memorización en un subconjunto de problemas y aclaró que, aun excluyéndolos, se mantiene la ventaja de Mythos Preview sobre Opus 4.6.

Las métricas generales también fueron altas en otras pruebas. En GPQA Diamond, Mythos Preview logró 94,6% y Opus 4.6, 91,3%. En Humanity’s Last Exam, el nuevo modelo obtuvo 56,8% sin herramientas y 64,7% con herramientas, frente a 40,0% y 53,1%, respectivamente, para Opus 4.6. En BrowseComp alcanzó 86,9% y en OSWorld-Verified, 79,6%.

Anthropic aclaró que no planea ofrecer acceso general a Claude Mythos Preview. Su meta, según explicó, es habilitar en el futuro el despliegue seguro de modelos de clase Mythos a gran escala, tanto para ciberseguridad como para otros usos. Para lograrlo, la empresa trabaja en salvaguardas capaces de detectar y bloquear las salidas más peligrosas.

Apoyo de la industria y próximos pasos del proyecto

El anuncio incluyó declaraciones de ejecutivos de Cisco, AWS, Microsoft, CrowdStrike, la Linux Foundation, JPMorganChase, Google y Palo Alto Networks. En conjunto, los mensajes coincidieron en una idea central: la IA ya cruzó un umbral que obliga a modernizar las defensas, porque la ventana entre descubrir una falla y verla explotada se ha reducido de meses a minutos.

Anthropic señaló que los socios de Project Glasswing recibirán acceso al modelo para encontrar y corregir vulnerabilidades o debilidades en sistemas fundamentales que representan una gran parte de la superficie de ataque cibernético global. El trabajo se enfocará en detección local de vulnerabilidades, pruebas de caja negra sobre binarios, protección de endpoints y pruebas de penetración.

La empresa comprometió hasta USD $100 millones en créditos de uso de Mythos Preview para el proyecto y los participantes adicionales. Después de esta vista previa de investigación, el modelo estará disponible para participantes a un costo de USD $25 por millón de tokens de entrada y USD $125 por millón de tokens de salida, con acceso a través de la API de Claude, Amazon Bedrock, Vertex AI de Google Cloud y Microsoft Foundry.

Junto a esos créditos, Anthropic anunció donaciones directas por USD $4 millones para seguridad de código abierto. De ese monto, USD $2,5 millones fueron destinados a Alpha-Omega y OpenSSF a través de la Linux Foundation, mientras que USD $1,5 millones se asignaron a la Apache Software Foundation.

La empresa dijo que pretende ampliar el alcance del proyecto durante muchos meses y compartir, en la medida de lo posible, hallazgos y mejores prácticas. Dentro de 90 días, Anthropic publicará un informe con lo aprendido, incluyendo vulnerabilidades corregidas y mejoras que puedan divulgarse.

Además, planea colaborar con organizaciones de seguridad para producir recomendaciones prácticas sobre procesos de divulgación de vulnerabilidades, actualizaciones de software, seguridad de código abierto y de cadena de suministro, desarrollo secure-by-design, estándares para industrias reguladas, automatización del triaje y automatización del parcheo.

Anthropic agregó que ha mantenido conversaciones con funcionarios del gobierno de Estados Unidos sobre las capacidades ofensivas y defensivas de Claude Mythos Preview. La empresa remarcó que asegurar infraestructura crítica es una prioridad de seguridad nacional para los países democráticos y sostuvo que esta nueva etapa refuerza la necesidad de que Estados Unidos y sus aliados mantengan una ventaja decisiva en tecnología de IA.

La información fue presentada por Anthropic en el anuncio de Project Glasswing: Securing critical software for the AI era. En el apéndice, la firma explicó que el nombre del proyecto se inspira en la mariposa de alas de cristal, Greta oto, como metáfora de vulnerabilidades ocultas a plena vista y de la transparencia que la empresa dice defender en su enfoque.

Uber amplía su alianza con AWS y prueba Trainium3 en un golpe a Oracle y Google

Uber amplió su relación con AWS para ejecutar más funciones de su negocio de transporte en la nube de Amazon, en una movida que también incluye una prueba del chip Trainium3. El anuncio no solo apunta a la creciente ambición de Amazon en inteligencia artificial, sino que también deja en evidencia la feroz competencia con Oracle y Google por los grandes clientes corporativos.***

• Uber expandirá su uso de Graviton de AWS, una CPU de servidor basada en Arm y enfocada en eficiencia energética.

• La empresa también comenzará una nueva prueba con Trainium3, el chip de IA de Amazon que compite con Nvidia.

• El acuerdo llega pese a que Uber había destacado desde 2023 sus grandes alianzas en la nube con Oracle y Google.

🚨 Uber amplía su alianza con AWS y prueba el chip Trainium3, desafiando a Oracle y Google

La compañía intensifica su uso de Graviton, buscando mayor eficiencia energética.

Este movimiento marca un cambio estratégico en su infraestructura de nube, anteriormente centrada en… pic.twitter.com/G5g8QNARsI

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Uber amplió su contrato de servicios en la nube con Amazon Web Services para ejecutar más funciones de su negocio de transporte compartido sobre chips diseñados por Amazon. El anuncio fue presentado por TechCrunch este 7 de abril y añade un nuevo capítulo a la competencia entre los grandes proveedores de infraestructura para inteligencia artificial.

En concreto, Uber aumentará su uso de Graviton, la familia de CPU de servidor de AWS basada en arquitectura Arm y enfocada en menor consumo energético. Además, la empresa iniciará una nueva prueba de Trainium3, el chip de IA de Amazon que busca posicionarse como alternativa a Nvidia en cargas de trabajo avanzadas.

La noticia tiene un valor estratégico que va más allá del componente técnico. Aunque Trainium todavía no representa una amenaza directa de largo plazo para Nvidia, el movimiento sí funciona como una señal fuerte de Amazon contra sus competidores directos en la nube, en especial Google y Oracle.

Para entender por qué este acuerdo importa, conviene recordar que Uber venía de una transición pública y ambiciosa fuera de sus propios centros de datos. Durante años, la compañía operó infraestructura interna, pero en 2023 firmó acuerdos plurianuales de gran escala con Oracle y Google para migrar una parte central de su tecnología hacia la nube.

Un cambio relevante en la estrategia de nube de Uber

La propia Uber había reiterado esa dirección incluso en diciembre pasado. En una publicación corporativa, la empresa explicó que en febrero de 2023 comenzó la transición desde centros de datos locales hacia la nube utilizando Oracle Cloud Infrastructure y Google Cloud Platform.

Según ese mismo texto, el proceso implicaba un doble reto. Por un lado, mover cargas de trabajo masivas fuera de infraestructura propia. Por otro, introducir instancias de cómputo basadas en Arm dentro de un entorno que antes estaba dominado por procesadores x86.

Uber destacó de manera particular en esa publicación el uso de chips Arm fabricados por Ampere dentro de la nube de Oracle. Ese detalle resulta importante porque ayuda a medir el cambio de tono del nuevo anuncio de AWS, que ahora presume haber profundizado su relación con uno de los clientes más notorios dentro de la órbita de Oracle.

En otras palabras, el nuevo acuerdo con Amazon no borra los convenios previos con Google y Oracle, pero sí altera la percepción del equilibrio competitivo. AWS está dejando claro que también puede capturar más participación en una cuenta estratégica que ya estaba asociada públicamente con otros hyperscalers.

Ampere, Oracle y la compleja red de Silicon Valley

El artículo original también dedica atención a la historia de Ampere, una empresa que ilustra cuán entrelazadas pueden estar las relaciones corporativas en Silicon Valley. Ampere fue fundada por Renee James, ex alta ejecutiva de Intel, después de no ser promovida al cargo de CEO en esa compañía.

James movilizó su red de contactos para levantar el capital necesario y lanzar la firma. Entre esos vínculos figuraban su influencia como inversionista en la firma de capital privado Carlyle y su asiento en la junta directiva de Oracle.

Oracle llegó a poseer cerca de un tercio de Ampere, y debido a esa inversión James tuvo que renunciar a su estatus de directora independiente dentro del consejo de Oracle. El nexo era profundo y contribuía a explicar por qué la historia de los chips Arm en la nube de Oracle tenía una carga estratégica tan visible.

La trayectoria de James en Oracle también venía acompañada de antecedentes corporativos delicados. Según recuerda TechCrunch, ella fue una figura clave en la junta que votó a favor de la compra de NetSuite por USD $9.300 millones en 2016, operación que luego motivó una demanda de accionistas que alegaba que Oracle había pagado de más. Esa demanda no prosperó.

La salida de Oracle de Ampere y el nuevo contexto competitivo

La situación cambió de forma importante en diciembre, cuando SoftBank adquirió Ampere. En esa transacción, Oracle vendió su participación y obtuvo una ganancia antes de impuestos de USD $2.700 millones.

Renee James dejó la junta de Oracle a finales de 2024 y ya no trabaja en Ampere. Mientras tanto, Oracle se encuentra recaudando capital de forma acelerada para construir centros de datos destinados a OpenAI y Stargate, dos nombres centrales en la nueva carrera global por capacidad computacional.

Larry Ellison explicó que Oracle decidió vender Ampere porque ya no consideraba que diseñar chips propios para sus centros de datos representara una ventaja competitiva decisiva. La preferencia actual de Oracle pasa por comprar chips a terceros, y en ese marco la empresa ha firmado grandes acuerdos con Nvidia.

Ese dato contrasta con el mensaje que ahora promueve Amazon. AWS está usando el caso de Uber para reforzar la idea opuesta: que el diseño interno de chips sí puede ser un diferenciador real al momento de atraer grandes clientes empresariales y cargas de trabajo de IA.

Amazon suma respaldo para su apuesta con chips propios

Uber se une así a una lista de tecnológicas de alto perfil que han aumentado o iniciado su uso de AWS debido a estos chips de inteligencia artificial. En esa relación aparecen Anthropic, OpenAI y Apple, lo que sugiere que Amazon está acumulando referencias de peso para validar su estrategia.

La competencia no ocurre en el vacío. Oracle, SoftBank y Nvidia también forman parte de la compleja red de acuerdos alrededor de OpenAI que, según se ha reportado, apuntan a financiar una expansión masiva de centros de datos para el desarrollador de modelos.

En ese contexto, cada contrato empresarial sirve como vitrina. Si una compañía del tamaño y la relevancia operativa de Uber amplía su huella en AWS y además prueba Trainium3, Amazon obtiene una validación comercial valiosa en uno de los segmentos más disputados del mercado tecnológico.

Andy Jassy, CEO de Amazon, ya había señalado en diciembre que Trainium se había convertido en un negocio de varios miles de millones de dólares. La nueva relación con Uber encaja con esa narrativa de crecimiento y ayuda a sostener la tesis de que AWS quiere competir no solo como proveedor de nube, sino también como arquitecto de la infraestructura de IA que usarán sus clientes.

Por ahora, el anuncio no implica que Nvidia haya perdido su posición dominante. Sin embargo, sí confirma que los hyperscalers están redoblando sus esfuerzos por controlar más piezas del stack tecnológico, desde el cómputo hasta los chips. En esa disputa, Uber acaba de convertirse en un caso emblemático para medir cómo se reordenan las alianzas en la nube y en la inteligencia artificial.

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Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA