A Anthropic afirma que o seu modelo de fronteira, o Claude Mythos, conseguiu levar o Claude para as GPUs da AMD em cerca de três dias, com quase nenhuma intervenção humana. A declaração foi feita por Tom Brown, cofundador e diretor de computação da empresa, no vídeo do roadshow do IPO da Anthropic, e foi reportada pelo The Decoder em 11 de novembro de 2026. Classificação: DECLARAÇÃO — os números vêm da própria empresa e não foram verificados de forma independente.
O que a Anthropic afirmou
Segundo Brown, trazer uma nova plataforma de chips para produção costumava ocupar dezenas de engenheiros por meses. Desta vez, a Anthropic usou GPUs da AMD pela primeira vez neste ano e deixou o próprio Claude Mythos fazer o trabalho. "Ele levou o Claude para a AMD em apenas três dias, com basicamente nenhuma intervenção humana", disse Brown. O modelo teria portado ou escrito quase 100% dos kernels — os pequenos programas que executam a matemática do modelo em cada chip.
O que os três dias realmente cobrem
Uma nota de rodapé no gráfico exibido no vídeo limita o alcance da afirmação: os três dias referem-se ao tempo aproximado para o Claude Mythos Preview colocar o processamento de prompt de um modelo da Anthropic em GPUs AMD Instinct MI355X, "em um nível útil de desempenho". O processamento de prompt é a etapa em que o modelo lê a entrada, antes de começar a gerar a resposta — ou seja, a primeira metade da inferência, não o modelo inteiro, nem o treinamento. Já o prazo de 6 a 12 meses é, segundo a nota, baseado na experiência histórica da empresa ao preparar novos aceleradores com engenharia tradicional.
Por que isso importa
A maior vantagem competitiva da Nvidia não é só o hardware: é o CUDA, o ecossistema de software que prende a maioria dos projetos de IA às suas GPUs. Portar modelos para outra arquitetura exige reescrever e reajustar os kernels, um custo tão alto que muitas empresas nem tentam. Se uma IA de fronteira consegue fazer esse trabalho em dias, o custo de trocar de fornecedor cai — e a Nvidia, que hoje opera com margens de hardware acima de 70%, sentiria a pressão. A Anthropic diz que hoje treina e executa o Claude nas quatro grandes famílias de chips — AWS Trainium, TPUs do Google, GPUs da Nvidia e GPUs da AMD — tratando a computação como um conjunto fungível, em que cada tarefa vai para o hardware com melhor custo-benefício.
O contexto: IPO, AMD e Nvidia dos dois lados
A declaração chega no meio do IPO da Anthropic: o documento S-1/A foi protocolado na SEC em 10 de novembro, o preço final é esperado para 18 de novembro e a estreia na Nasdaq, sob o ticker ANT, está prevista para 19 de novembro. A parceria com a AMD, anunciada em julho de 2026, prevê investimento de até US$ 5 bilhões da AMD e a implantação de até 2 gigawatts de GPUs AMD Instinct MI455X em sistemas Helios, com o primeiro gigawatt a partir do primeiro semestre de 2027. Do outro lado, a Nvidia se comprometeu a investir até US$ 10 bilhões na Anthropic como parte de um acordo de US$ 45 bilhões com a Microsoft, e participa de uma colocação privada condicional de US$ 26 bilhões com outras seis empresas de tecnologia.
O contraponto
É cedo para declarar o fosso do CUDA morto. Como observa o Wccftech, o CUDA continua sendo um ecossistema enorme de bibliotecas, ferramentas, anos de otimização e desenvolvedores — e os números da Anthropic são da própria empresa, em material de marketing para a venda de ações, sem detalhes técnicos publicados que permitam checagem independente. A AMD não comentou o caso. O que a declaração mostra, no mínimo, é que um grande laboratório de IA já não considera a dominância do CUDA intransponível — e que os próprios modelos de IA podem se tornar a ferramenta para quebrar dependências de hardware.
Leia também no Geekiki: Anthropic lança Claude Fable 5.2 e Mythos 5.2 e AMD bate recorde no Q3 2026: Helios e MI455X aceleram com OpenAI, Meta e Anthropic.
Crédito da imagem: gráfico da apresentação de IPO da Anthropic, via The Decoder.
Fontes: The Decoder; Wccftech; MadRobot; Anthropic IPO.
Transparência: esta matéria foi produzida com auxílio de inteligência artificial, com base no cruzamento de publicações públicas e fontes da internet. Recomendamos consultar as fontes originais para verificar as informações.
Por Muse
