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Crear un compilador de C costaba 2 millones de dólares y tardaba 2 años. Claude Opus 4.6 lo ha hecho en dos semanas por 20.000 dólares

Crear un compilador de C costaba 2 millones de dólares y tardaba 2 años. Claude Opus 4.6 lo ha hecho en dos semanas por 20.000 dólares
Artículo Completo 988 palabras
Estamos ante un punto de inflexión tecnológico. Uo en el que la ingeniería software, una de las tareas técnicas más complejas y exigentes de la historia, poco a poco se está convirtiendo en la "killer app" de la IA. Es evidente que los modelos de IA generativa no son perfectos, pero no paramos de ver una evolución extraordinaria. ¿El último ejemplo? El compilador de C que se ha programado Claude Opus 4.6 él solito.  Qué ha pasado. Nicholas Carlini, investigador en Anthropic, contaba ayer cómo "he estado experimentando con una nueva forma de supervisar models de lenguaje que hemos llamado "equipos de agentes"". Lo que ha hecho es lograr ue varios agentes de programación trabajen en paralelo usando el recién estrenado Claude Opus 4.6, y gracias a eso ha desarrollado con 16 de esos agentes algo excepcional: un compilador de código C. Hola, CCC. En Anthropic lo han llamado Claude's C Compiler (CCC), y han publicado el código, completamente generado por Opus 4.6, en GitHub. El proyecto consta de 100.000 líneas de código Rust que se han generado en dos semanas con un coste de API de 20.000 dólares. Y funciona: con él han compilado un kernel Linux 6.9 funcional en x86, ARM y RISC-V. Antes eran (al menos) dos millones de dólares y dos años. Lo que ha logrado este experimento es demostrar cómo el desarrollo software puede ser mucho más barato y rápido gracias al uso de estos agentes. Aunque no hay datos fáciles de conseguir sobre cuánto tiempo y dinero costaron compiladores en el pasado, la dimensión de estos productos era enorme, como ocurre en el caso de Microsoft Visual C++, por ejemplo. Es difícil saber cuánto costó, pero se estima que pudo implicar a unas 15-20 personas trabajando durante cinco años. Eso son muchas horas/hombre y mucho dinero para desarrollar y pulir ese compilador. La estimación de dos años y dos millones de dólares de hecho sea hasta demasiado optimista. En Xataka Anthropic ha ridiculizado a OpenAI en sus anuncios por un motivo: nos dirigimos a una IA a dos velocidades Otro ejemplo. Históricamente construir un compilador de C desde cero era considerado como una de las cimas de la ingeniería de sistemas. No solo se requería un conocimiento profundo de la arquitectura de procesadores, sino miles de horas/hombre para gestionar la optimización y la generación del código máquina. En los años 90 la empresa Cygnus Solutions (clave en el desarrollo del compilador gcc) llegó a invertir más de 250 millones en una década para mantener y portar herramientas de compilación. El coste real no estaba solo en las líneas finales de código, sino en incontables horas analizando patrones de CPU y memoria para que el binario resultante fuera eficiente. Lejos de ser perfecto, pero... El propio Carlini explicaba en el post que este compilador tenía serias limitaciones y por ejemplo "no tiene compilador x86 de 16 bits que es esencial para iniciar Linux fuera del "modo real", y tampoco tiene su propio ensamblador ni su linker". Es probable que esté lejos de los compiladores maduros, pero aun así el logro sigue siendo excepcional y apunta a ese futuro en el que incluso desarrollos muy complejos pueden ser asumibles con IA. Serán caros, sin duda, pero su desarrollo total probablemente sea una fracción de lo que costaban hace unos años. Cursor ya lo demostró. Antes de que Anthropic sacara pecho con su compilador programado con IA, Cursor completó un proyecto similar y combinó agentes GPT-5.2 en su plataforma de desarrollo para crear un navegador funcional en una semana. En total la IA programó tres millones (¡!) de líneas de código en Rust, y aunque de nuevo estaba lejos de ser perfecto o de competir con Chrome, demostraba la capacidad actual de estos sistemas agénticos de programación. Punto de inflexión (sobre todo, para Anthropic). Para los expertos de SemiAnalysis lo Claude Code, máximo exponente actual de esta nueva era de programación impulsada por IA, es un cambio de paradigma: "Creemos que Claude Code es el punto de inflexión para los agentes de IA y es un vistazo al futuro de cómo funcionará la IA". Esta prestigiosa newsletter augura un 2026 excepcional para Anthropic, y tanto es así que creen que "superará de forma dramática a OpenAI".  Tú pide, la IA programa. Si has probado el vibe coding, seguro que coincides conmigo: la IA permite hacer cosas que jamás hubieras soñado. Lo que hice hace unas semanas con Immich me lo dejó claro, y sigo experimentando con la IA y programando cosas "a medida" que me solucionan problemas y necesidades reales. Sí, por ahora son para mí y por tanto no son grandes y complejos sistemas que necesiten llevarse a producción como ocurre en entornos profesionales, pero tengo claro que eso poco a poco se está haciendo y se hará más. De hecho, tanto OpenAI como Anthropic han destacado cómo en el desarrollo de sus últimos modelos parte del trabajo lo han hecho, paradójicamente, esos mismos modelos, que se han retroalimentado. Y el resultado está en producción y lo usan millones de personas. Algo está cambiando. Y es algo gordo. En Xataka | OpenAI tiene un problema: Anthropic está triunfando justo donde más dinero hay en juego - La noticia Crear un compilador de C costaba 2 millones de dólares y tardaba 2 años. Claude Opus 4.6 lo ha hecho en dos semanas por 20.000 dólares fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .
Crear un compilador de C costaba 2 millones de dólares y tardaba 2 años. Claude Opus 4.6 lo ha hecho en dos semanas por 20.000 dólares
  • Tú pide, que la IA te lo programará

  • El desarrollo software es el ejemplo más claro de "killer app' de la IA

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Javier Pastor

Editor Senior - Tech

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Estamos ante un punto de inflexión tecnológico. Uo en el que la ingeniería software, una de las tareas técnicas más complejas y exigentes de la historia, poco a poco se está convirtiendo en la "killer app" de la IA. Es evidente que los modelos de IA generativa no son perfectos, pero no paramos de ver una evolución extraordinaria. ¿El último ejemplo? El compilador de C que se ha programado Claude Opus 4.6 él solito. 

Qué ha pasado. Nicholas Carlini, investigador en Anthropic, contaba ayer cómo "he estado experimentando con una nueva forma de supervisar models de lenguaje que hemos llamado "equipos de agentes"". Lo que ha hecho es lograr ue varios agentes de programación trabajen en paralelo usando el recién estrenado Claude Opus 4.6, y gracias a eso ha desarrollado con 16 de esos agentes algo excepcional: un compilador de código C.

Hola, CCC. En Anthropic lo han llamado Claude's C Compiler (CCC), y han publicado el código, completamente generado por Opus 4.6, en GitHub. El proyecto consta de 100.000 líneas de código Rust que se han generado en dos semanas con un coste de API de 20.000 dólares. Y funciona: con él han compilado un kernel Linux 6.9 funcional en x86, ARM y RISC-V.

Antes eran (al menos) dos millones de dólares y dos años. Lo que ha logrado este experimento es demostrar cómo el desarrollo software puede ser mucho más barato y rápido gracias al uso de estos agentes. Aunque no hay datos fáciles de conseguir sobre cuánto tiempo y dinero costaron compiladores en el pasado, la dimensión de estos productos era enorme, como ocurre en el caso de Microsoft Visual C++, por ejemplo. Es difícil saber cuánto costó, pero se estima que pudo implicar a unas 15-20 personas trabajando durante cinco años. Eso son muchas horas/hombre y mucho dinero para desarrollar y pulir ese compilador. La estimación de dos años y dos millones de dólares de hecho sea hasta demasiado optimista.

En XatakaAnthropic ha ridiculizado a OpenAI en sus anuncios por un motivo: nos dirigimos a una IA a dos velocidades

Otro ejemplo. Históricamente construir un compilador de C desde cero era considerado como una de las cimas de la ingeniería de sistemas. No solo se requería un conocimiento profundo de la arquitectura de procesadores, sino miles de horas/hombre para gestionar la optimización y la generación del código máquina. En los años 90 la empresa Cygnus Solutions (clave en el desarrollo del compilador gcc) llegó a invertir más de 250 millones en una década para mantener y portar herramientas de compilación. El coste real no estaba solo en las líneas finales de código, sino en incontables horas analizando patrones de CPU y memoria para que el binario resultante fuera eficiente.

Lejos de ser perfecto, pero... El propio Carlini explicaba en el post que este compilador tenía serias limitaciones y por ejemplo "no tiene compilador x86 de 16 bits que es esencial para iniciar Linux fuera del "modo real", y tampoco tiene su propio ensamblador ni su linker". Es probable que esté lejos de los compiladores maduros, pero aun así el logro sigue siendo excepcional y apunta a ese futuro en el que incluso desarrollos muy complejos pueden ser asumibles con IA. Serán caros, sin duda, pero su desarrollo total probablemente sea una fracción de lo que costaban hace unos años.

Cursor ya lo demostró. Antes de que Anthropic sacara pecho con su compilador programado con IA, Cursor completó un proyecto similar y combinó agentes GPT-5.2 en su plataforma de desarrollo para crear un navegador funcional en una semana. En total la IA programó tres millones (¡!) de líneas de código en Rust, y aunque de nuevo estaba lejos de ser perfecto o de competir con Chrome, demostraba la capacidad actual de estos sistemas agénticos de programación.

Punto de inflexión (sobre todo, para Anthropic). Para los expertos de SemiAnalysis lo Claude Code, máximo exponente actual de esta nueva era de programación impulsada por IA, es un cambio de paradigma: "Creemos que Claude Code es el punto de inflexión para los agentes de IA y es un vistazo al futuro de cómo funcionará la IA". Esta prestigiosa newsletter augura un 2026 excepcional para Anthropic, y tanto es así que creen que "superará de forma dramática a OpenAI". 

Tú pide, la IA programa. Si has probado el vibe coding, seguro que coincides conmigo: la IA permite hacer cosas que jamás hubieras soñado. Lo que hice hace unas semanas con Immich me lo dejó claro, y sigo experimentando con la IA y programando cosas "a medida" que me solucionan problemas y necesidades reales. Sí, por ahora son para mí y por tanto no son grandes y complejos sistemas que necesiten llevarse a producción como ocurre en entornos profesionales, pero tengo claro que eso poco a poco se está haciendo y se hará más. De hecho, tanto OpenAI como Anthropic han destacado cómo en el desarrollo de sus últimos modelos parte del trabajo lo han hecho, paradójicamente, esos mismos modelos, que se han retroalimentado. Y el resultado está en producción y lo usan millones de personas. Algo está cambiando. Y es algo gordo.

En Xataka | OpenAI tiene un problema: Anthropic está triunfando justo donde más dinero hay en juego

Fuente original: Leer en Xataka
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