Anthropic sustituye Git por 'Scion' ante la avalancha de código IA

Ante el volumen masivo de código generado por Claude, el modelo distribuido de Git mostró sus límites primero, llevando a Anthropic a crear en cinco meses ‘Scion’, un sistema de control de versiones centralizado.

Anthropic detalló en octubre en un artículo técnico Scion, su sistema propio de control de versiones (VCS), y Antique, su plataforma dedicada a la revisión de código. Ante el rápido avance de la generación autónoma de código, un equipo de siete ingenieros creó Scion y migró su monorepo por completo desde Git en apenas cinco meses.

Por qué Git llegó a su límite

El detonante fue el aumento exponencial de código escrito por agentes de IA (programas que realizan por su cuenta tareas de varios pasos para el usuario). En mayo de 2026, Anthropic promediaba unos 2.500 merges diarios. Para septiembre, la cifra superaba los 30.000 merges al día, multiplicándose por doce en solo cuatro meses.

La escala del repositorio desbordó los límites del desarrollo humano. El historial de la rama principal rozaba los 100 GB y una copia de trabajo comprimida superaba los 25 GB. Solo la integración continua (CI) ejecutaba unos 25 millones de checkouts diarios, sin contar los entornos de desarrollo, los sandboxes de los agentes ni los trabajos de investigación. Hacerlo de forma convencional con Git habría generado más de 600 PB de tráfico de red al día.

Anthropic intentó sostener la carga con cientos de servidores espejo (mirrors) internos de Git y copias instantáneas periódicas. Sin embargo, al acelerarse el ritmo de integración, los mirrors perdían la sincronización con la rama principal o sufrían caídas por falta de memoria.

En qué se diferencia Scion de Git y cómo escala

Git es un sistema descentralizado diseñado para que cada cliente mantenga una copia completa del repositorio y trabaje sin conexión. Sin embargo, en el entorno de Anthropic, casi todos los clientes que leen y escriben código son agentes de IA y procesos de CI conectados permanentemente a la red.

Scion replanteó el control de versiones partiendo de clientes siempre conectados, basándose en conceptos desarrollados en Piper (Google) y Sapling (Meta). En lugar de clonar el repositorio completo, los clientes solicitan mediante API únicamente los árboles de directorios y los archivos (blobs) que necesitan para cada tarea.

Los commits solo registran los cambios (changesets) respecto a las versiones anteriores en una base de datos Spanner. Operaciones como la autoría de líneas (blame) o el historial de archivos se calculan bajo demanda como datos derivados. En cada nodo, un demonio local y servidores de caché regionales transmiten los objetos directamente desde la memoria RAM, logrando una tasa de aciertos de caché superior al 99 %.

Gracias a esto, el consumo de CPU y memoria de la infraestructura se redujo a una doscentésima parte (1/200) frente al esquema previo de mirrors. Los tiempos de checkout pasaron de minutos a segundos y la infraestructura de CI recuperó un 25 % de su capacidad de cómputo.

Migración rápida y limitaciones claras

Siete personas diseñaron el sistema y completaron la migración en cinco meses, con la ayuda constante de Claude. Por ejemplo, cuando un prototipo inicial de ingesta de Git a Scion fue reescrito por una versión preliminar de Claude, el consumo de memoria se redujo veinte veces y la velocidad se cuadruplicó manteniendo intacta la integridad de los datos.

Anthropic aclaró que Scion no pretende sustituir a Git de forma general. El sistema no es de código abierto ni se comercializa, no admite trabajo sin conexión y está estrictamente adaptado al monorepo particular de la empresa, a su buscador interno de código y a Antique.

Qué vigilar a partir de ahora

Anthropic prevé que este tipo de cuellos de botella afectará a otros equipos de desarrollo en los próximos 6 a 12 meses a medida que se extiendan los agentes de programación. Más que abandonar Git por completo, el sector explorará soluciones híbridas, como llamadas RPC avanzadas en el servidor, demonios de caché locales y checkouts parciales más eficientes.

Fuentes

• Redesigning source control at Anthropic (Anthropic Research)