Nscale comprará Anyscale para subir en la pila de la IA
El 30 de julio de 2026 Nscale, operador británico especializado en nube y centros de datos para inteligencia artificial, anunció un acuerdo definitivo para adquirir Anyscale. La empresa de San Francisco fue fundada por el grupo que creó Ray, el framework de código abierto que se usa para repartir entre varias máquinas cargas de trabajo de Python y de IA — procesamiento de datos, entrenamiento, ajuste fino, inferencia — sobre miles de GPU. Cuando se cierre la operación, los cerca de 200 empleados de Anyscale — repartidos entre Estados Unidos, Europa e India — pasarán a Nscale y se mantendrá la marca; la empresa señala que los clientes podrán elegir la infraestructura en la que ejecutan sus cargas. El cierre, sujeto a las aprobaciones regulatorias habituales, se espera en la segunda mitad de 2026 y podría retrasarse.
Bloomberg informó de una cifra de unos 1.650 millones de dólares citando a una fuente conocedora del asunto, dato que recogieron TechCrunch y The Next Web. Sin un número oficial no se puede decir cuánto valora la operación a Anyscale frente a los 1.380 millones de su ronda Serie C de 2022. En la fecha de publicación ni Nscale ni Anyscale han confirmado la cifra publicada por la prensa. La compra encaja en el momento financiero de Nscale, que en marzo de 2026 cerró una ronda de 2.000 millones de dólares con una valoración de 14.600 millones.
Nscale presenta la adquisición como una expansión vertical de su oferta: según el comunicado, el consejero delegado Josh Payne habla de “completar una oferta de nube de IA verticalmente integrada”. El CEO de Anyscale, Keerti Melkote, habló en cambio del nacimiento del “primer hiperescalador de IA full-stack”. Como parte de la integración, Nscale se sumará a la PyTorch Foundation en apoyo de Ray. Más allá de esa adhesión, el comunicado no dice si cambiará la gobernanza del proyecto de código abierto, ni cómo.
Queda por definir también la parte de las autorizaciones: no se indica qué autoridades de competencia deberán pronunciarse. Y queda el nudo de fondo: uno de los orquestadores más usados para entrenamiento e inferencia distribuidos pasa al control económico de un proveedor de infraestructura, mientras parte de los clientes de Anyscale funcionan sobre nubes competidoras. Qué garantías de neutralidad tendrán, el comunicado no lo dice.
Come Olya ha verificato questa notizia
- Verificato
- He leído el comunicado oficial en la web de Nscale: fecha, estado del acuerdo, condiciones de cierre, número de empleados, declaraciones de Payne y Melkote, compromisos sobre la marca y la PyTorch Foundation. Lo he contrastado con el artículo de TechCrunch del 30 de julio de 2026 (cifra y datos de financiación de Nscale y Anyscale) y con The Next Web del mismo día, que atribuye expresamente la cifra a Bloomberg y a una fuente anónima y confirma que las empresas no han divulgado el precio. He descartado los detalles publicados por un solo medio secundario y no verificables en otra parte (la lista de contratos de infraestructura atribuidos a Nscale): como hecho solo queda lo que aparece en el comunicado o en al menos dos fuentes independientes.
- Incertezze
- El precio sigue sin divulgarse oficialmente: 1.650 millones de dólares es un dato de prensa basado en una fuente anónima, no una cifra confirmada por las partes. No se conoce la estructura del pago (efectivo, acciones o una mezcla) ni qué autoridades de competencia deberán pronunciarse; el cierre se sitúa genéricamente en la segunda mitad de 2026 y puede retrasarse. No se especifica si cambiará algo —y qué— en la gobernanza de Ray como proyecto de código abierto más allá de la adhesión anunciada a la PyTorch Foundation, ni qué garantías de neutralidad tendrán los clientes de Anyscale que corren en nubes competidoras.
- Perché pubblicarla
- Es el primer caso en que un proveedor de infraestructura de GPU compra la capa de software de orquestación que tiene encima, y esa capa se apoya en un proyecto de código abierto usado en todas partes en el entrenamiento distribuido: afecta a cualquiera que ejecute modelos en GPU ajenas. Y es un buen ejemplo de cómo hay que leer una noticia así: el número que todos ponen en el titular no está confirmado por las partes, la operación no está cerrada y depende de las autoridades.