Anthropic tiene un laboratorio húmedo de biología en la bahía de San Francisco y lo usa para que Claude haga experimentos físicos. Lo confirmó la empresa a TechCrunch el 18 de septiembre, un día después de publicar cómo Claude ha acelerado unas 4 veces más de 30 modelos abiertos de biología en menos de cuatro semanas.
Las dos noticias van juntas. Una es el software que diseña proteínas cada vez más barato. La otra es el sitio donde esas proteínas se prueban de verdad, con pipetas, reactivos y robots.
Puntos clave
- Laboratorio propio. Anthropic investiga ahí por su cuenta y también con socios externos, como cualquier biotecnológica. No ha dicho en qué experimentos trabaja.
- Biología básica, no fármacos. La empresa insiste en que el foco es la biología básica. Tiene grandes clientes farmacéuticos (acaba de firmar descubrimiento conjunto de fármacos con Novo Nordisk) y no quiere parecer su competidor.
- Diseñar una proteína ha pasado de 10.000 a unos 150 dólares. Mismo nivel de calidad en simulación, con unas cien veces menos horas de GPU.
- Código abierto y concurso. Anthropic libera el código optimizado y copatrocina con Adaptyv Bio un concurso con hasta 1 millón de dólares en créditos de Claude y validación en laboratorio de más de 5.000 diseños.
Qué hace Claude en ese laboratorio
"Para hacer biología, la prueba final sigue siendo, y lo será durante un tiempo, el trabajo real en laboratorio", dijo a Reuters Eric Kauderer-Abrams, responsable de ciencias de la vida de Anthropic. "Eso ya lo estamos haciendo hoy".
Según una fuente de Reuters, la intención es que Claude dirija los robots del laboratorio con poca intervención humana. La empresa, por su parte, dice que la supervisión humana es necesaria, y ahí hay una tensión que conviene leer con calma: lo primero es lo que cuenta una fuente anónima y lo segundo es la posición oficial.
La pieza técnica para que eso sea posible ya existe. En agosto Anthropic sacó un estándar para que Claude maneje microscopios y brazos robóticos, el Model Hardware Standard. Ahora tiene además un sitio físico donde apuntarlo.
Tampoco sale de la nada. En abril compró Coefficient Bio, una biotecnológica de IA que trabajaba sin hacer ruido. Y esta misma semana ha abierto en beta pública su Life Sciences Verification Program, que da acceso a sus modelos más potentes a investigadores de biología verificados.
Los números del trabajo con proteínas
El post del 17 de septiembre es la parte más útil de todo esto, porque trae cifras.
Los modelos que predicen la forma de una proteína (AlphaFold3, OpenFold3, Boltz-2) gastan casi todo su tiempo en dos operaciones que crecen al cubo: si doblas el tamaño del sistema, necesitas 8 veces más tiempo y memoria. Claude escribió unos núcleos nuevos para esas operaciones, llamados FlashPairformer, que van entre 2,7 y 2,9 veces más rápidos que el estándar del sector en una de ellas y entre 1,7 y 3,2 veces en la otra.
Luego fue modelo por modelo, quitando trabajo repetido y ramas de código que no hacían nada. Resultado: más de 30 modelos de predicción de estructura, diseño de proteínas y genómica, unas 4 veces más rápidos de media con una pérdida mínima de precisión. Si se exige exactamente la misma salida, la mejora baja a algo menos del doble.
Lo supervisaron dos personas de Anthropic que sabían de modelado de biomoléculas pero no tenían experiencia previa en acelerar inferencia. Según la empresa, un equipo de ingenieros con experiencia tarda semanas en hacer esto para un solo modelo.
Hay un segundo resultado. Claude creó un modo de poca memoria, que Anthropic llama "Big", capaz de predecir con precisión sistemas de más de 10.000 tokens en un único nodo de GPU. Entre ellos, el complejo I mitocondrial humano y un ribosoma bacteriano. Hasta ahora eso pedía repartir el cálculo entre varios nodos, algo fuera del alcance de la mayoría de biólogos moleculares.
Y el dato que más me ha llamado la atención es el del diseño de aglutinantes, proteínas pequeñas que se pegan a una molécula concreta para bloquearla o activarla. En su trabajo anterior, Anthropic dejaba a Claude gastar hasta 10.000 dólares por diana en la plataforma Modal, unas 2.500 horas de GPU H100, con un prompt de unas 16.000 palabras y subagentes. Ahora le dio una sola H200 durante 24 horas y un prompt de unas 1.100 palabras. Las puntuaciones de unión en simulación salen prácticamente iguales, con un gasto combinado de unos 150 dólares entre GPU y tokens.
Por qué importa
Hay dos lecturas, y las dos aplican lejos de la biología.
La primera es de coste. Una tarea que costaba 10.000 dólares por intento ahora cuesta 150, y el ahorro vino de que el propio modelo optimizó las herramientas que usa, con el mismo tipo de modelo de antes. Anthropic probó tres modelos distintos (Mythos 5.1, Mythos 5 y Opus 5) y los tres llegaron al mismo nivel. Si en tu empresa tienes un proceso con IA que funciona pero sale caro, antes de cambiar de modelo merece la pena pedirle al modelo que revise su propio flujo: qué repite, qué sobra, qué se puede cachear.
La segunda es de mercado. Los laboratorios de IA están bajando a tierra. Anthropic vendía el modelo a farmacéuticas y ahora tiene además sus propias pipetas. Se cuida mucho de decir que de momento no hará ensayos con humanos ni competirá con sus clientes, y probablemente sea verdad hoy. Pero si construyes un negocio encima de un proveedor de IA, apunta este patrón: el proveedor aprende de todo lo que se hace con su modelo y, cuando un vertical le interesa, entra. TechCrunch recuerda que Anthropic ya ha recibido críticas por lanzar productos que chocan con los de sus clientes.
Y queda el contraste que el sector no ha dejado pasar. Dario Amodei escribió la semana pasada que la IA podría curar la mayoría de enfermedades graves en 5 a 10 años, y en el mismo post pedía a la industria frenar y autorregularse. Amodei lleva tiempo señalando el bioterrorismo como uno de los mayores riesgos de la IA. Chamath Palihapitiya lo resumió con sorna en X: los de "vamos a morir todos" montan un laboratorio húmedo en San Francisco.
Yo lo leo de otra forma. Si alguien va a poner un modelo a manejar robots de laboratorio, prefiero que sea quien más ha publicado sobre sus riesgos. Lo que falta ahora es lo mismo que en todo lo demás: ver resultados de laboratorio publicados, además de las puntuaciones en simulación. El concurso con Adaptyv Bio, con más de 5.000 diseños validados en laboratorio real, es la primera ocasión de verlos.
Esta semana ya contamos que Claude lidera el 26% de la I+D interna de Anthropic. El laboratorio de biología es el mismo movimiento, llevado del código al mundo físico.
Fuente original: Anthropic
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