Anthropic acusa a DeepSeek y MiniMax de robar el conocimiento de sus modelos

Anthropic, creadora de la familia de modelos Claude y una de las protagonistas de la carrera por el liderazgo en inteligencia artificial, ha publicado una declaración contundente: según sus datos, al menos tres grandes desarrolladores chinos de IA «extrajeron» de forma sistemática los resultados de sus modelos para usarlos después en el entrenamiento y el refuerzo de sus propios productos. Entre las empresas citadas figuran DeepSeek y MiniMax, dos de las startups chinas más destacadas de los últimos tiempos. El nombre del tercer desarrollador aún no se ha revelado.

Se trata de una práctica que la industria denomina destilación. La idea es sencilla: en lugar de gastar cientos de millones de dólares en entrenar un modelo desde cero con enormes volúmenes de datos, se puede usar como «maestro» un modelo potente ya existente. Se le envían consultas, se recogen las respuestas y con esos pares «pregunta-respuesta» se entrena el modelo propio, por lo general más compacto.

El resultado es un sistema que reproduce buena parte de las capacidades del original con un coste mucho menor. Técnicamente, no es una copia de los pesos de la red neuronal ni un ataque a los servidores, pero Anthropic considera que estas acciones violan las condiciones de uso de sus servicios y las califica de «extracción ilegal».

El contexto de esta declaración no se entiende sin el vertiginoso ascenso de DeepSeek, que en el último año pasó de ser una startup poco conocida a uno de los actores más comentados de la industria global de la IA. Los modelos de DeepSeek han mostrado resultados impresionantes en pruebas de referencia, comparables a los de los principales sistemas occidentales, y la compañía se presenta como un desarrollador que logra eficiencia con muchos menos recursos de cómputo. MiniMax, por su parte, ha atraído a inversores y usuarios gracias a sus capacidades multimodales y a una estrategia agresiva de salida al mercado internacional.

Los éxitos de ambas empresas han suscitado dudas entre los competidores occidentales: ¿cómo logran estos resultados bajo las estrictas restricciones a la exportación de chips avanzados impuestas por la administración de EE. UU.?

La declaración de Anthropic ofrece una posible respuesta, y es muy incómoda para toda la industria. La destilación como método no es nueva ni secreta. Las propias empresas occidentales la emplean mucho: así se crean las versiones ligeras de los modelos, las variantes «mini» y «lite» que funcionan en teléfonos y en servidores de poca potencia.

El problema surge cuando la destilación no la hace el propietario del modelo, sino un competidor que, en la práctica, se aprovecha de la inversión ajena en investigación y cómputo. Según distintas estimaciones, Anthropic ha gastado miles de millones de dólares en entrenar sus modelos. Si una parte considerable de ese conocimiento puede «trasvasarse» a un producto rival a través de una API por un dinero comparativamente modesto, se cuestiona el propio modelo económico del desarrollo de sistemas de IA de frontera.

Para los reguladores y políticos estadounidenses, la declaración será un argumento más a favor de endurecer el control. El Congreso ya debate proyectos de ley que podrían limitar el acceso a modelos de IA avanzados mediante API para usuarios de ciertas jurisdicciones. La administración amplía activamente los controles de exportación, que ya no abarcan solo los chips, sino también el software e incluso los pesos de los modelos. Las acusaciones de Anthropic aportan a este debate un caso concreto, fácil de convertir en un relato político sobre el «robo de tecnología estadounidense».

Sin embargo, la situación dista de ser clara. Es casi seguro que las empresas chinas rechazarán las acusaciones, y el aspecto legal sigue siendo confuso. Las condiciones de uso de una API son un contrato, no una ley, y su incumplimiento acarrea el bloqueo de la cuenta, no un proceso penal. Además, técnicamente es muy difícil trazar una línea nítida entre «destilación» e «inspiración en los resultados». Si un investigador lee las respuestas de Claude y, a partir de lo aprendido, mejora la arquitectura de su propio modelo, ¿también es destilación? La industria aún tiene que alcanzar un consenso sobre esta cuestión y, mientras no lo haga, acusaciones como esta seguirán en una zona gris.

Lo realmente importante de esta historia es que deja al descubierto una contradicción fundamental de la época. Empresas como Anthropic quieren a la vez la mayor difusión posible de sus modelos (que genera ingresos y refuerza el ecosistema) y el control sobre cómo se usan exactamente los resultados de esos modelos. Cada vez es más difícil conciliar ambos deseos. Cada API abierta es un posible canal de fuga de conocimiento. Hasta que surjan mecanismos técnicos o jurídicos de protección fiables, la carrera por el liderazgo en IA irá acompañada de conflictos cada vez más agudos entre quienes crean los modelos y quienes encuentran la manera de sacarles el máximo partido, sin pedir permiso.