Anthropic no es solo discutir con Washington por el uso militar de Claude. También está acusando a los laboratorios chinos de IA de desviar valor de ella.
El mes pasado, OpenAI y Anthropic alegaron públicamente que las empresas chinas de IA han estado extrayendo de forma inadecuada capacidades —codificación, razonamiento y otros comportamientos— de sus modelos propietarios para entrenar sus propios modelos competidores, utilizando una técnica llamada “destilación”. En un comunicado de prensa del 23 de febrero, Anthropic afirmó que DeepSeek, MiniMax y Moonshot AI activaron sus modelos Claude 16 millones de veces a través de aproximadamente 24,000 cuentas fraudulentas. A principios de este mes, OpenAI envió una carta a legisladores estadounidenses alegando que DeepSeek entrenó de forma incorrecta sus modelos con los resultados de los modelos de OpenAI. El brazo de inteligencia de amenazas de Google, sin nombrar ninguna empresa, advirtió en un informe de febrero sobre un aumento de ataques de destilación dirigidos a Gemini.
Las empresas acusadas no han comentado públicamente las acusaciones de irregularidades y no respondieron a las solicitudes de comentarios de Forbes. Pero el punto más amplio es difícil de ignorar: varios de estos modelos chinos son ahora casi tan buenos como sus homólogos estadounidenses. Muchos son de código abierto. La mayoría son más baratas. Y esa combinación está empezando a erosionar la confianza en la costosa economía de todo el sector.
“No es fácil construir estos modelos, y [la destilación] es una forma de saltarse ese proceso”, dice John Hultquist, analista jefe del Grupo de Inteligencia de Amenazas de Google.
Jenny Xiao, capitalista de riesgo en Leonis Capital que anteriormente trabajó en confianza y seguridad en OpenAI, es más directa: “Los modelos de código abierto son esencialmente una línea de muerte.”
Mientras los laboratorios estadounidenses advierten sobre violaciones de propiedad intelectual, las acciones chinas de IA están en alta. MiniMax y Z.ai (no mencionadas en las afirmaciones de las empresas estadounidenses) salieron a bolsa en Hong Kong en enero, acuñando nuevos multimillonarios. Desde entonces, las acciones en desfase han catapultado el patrimonio neto del presidente y CEO de MiniMax, Yan Junjie, y del presidente de Z.ai, Liu Debing, a 7,100 millones y 8,700 millones de dólares, respectivamente—aproximadamente en el rango de los siete cofundadores multimillonarios de Anthropic, que ahora valen 7,000 millones cada uno.
Hay otros. La ascensión de Z.ai convierte al cofundador de Liu, el profesor de la Universidad de Tsinghua Tang Jie, también un nuevo multimillonario, en un valor de 1,900 millones de dólares. El fundador de DeepSeek, Liang Wenfeng, debutó este año como el recién llegado más rico en la lista de los 100 más ricos de China de Forbes Asia, con un valor estimado de 11,500 millones de dólares. Y Yang Zhilin, fundador y CEO de Moonshot AI, está a punto de convertirse en multimillonario cuando cierre la actual ronda de financiación del fabricante de modelos Kimi, supuestamente con una valoración de 10,000 millones de dólares. Según métricas comparativas, Wang Xiaochuan de Baichuan y Jiang Daxin de Stepful también pudieron haber entrado en el club de los multimillonarios.
En el lado estadounidense, los inversores privados valoran ahora a Anthropic y OpenAI en 380,000 y 840,000 millones de dólares. Ninguno de los dos ha salido a bolsa aún, pero cuando lo hagan, la riqueza en papel de hoy se enfrentará a una prueba de mercado.
La tensión subyacente a todo este dinero: la destilación permite que un modelo de IA exponencialmente más pequeño aprenda rápida y eficientemente de un modelo más grande, por lo que un modelo de IA destilado puede alcanzar el 80-90% del rendimiento de un modelo frontera con mucha menor demanda computacional. Eso reduce los costes operativos, acelerando efectivamente una guerra de precios. Por ejemplo, el GLM-5 de Z.ai, lanzado en febrero, cuesta aproximadamente cinco veces menos por token de entrada y diez veces menos por token de salida que el Opus 4.6 de Claude.
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La destilación por sí sola no crea un gran modelo. Requiere un modelo base sólido y un talento serio para ingeniería. Pero desde luego ayuda a nivelar el campo.
Destilación o no, los laboratorios chinos parecen estar ganando cuota. Los modelos abiertos más destacados son chinos, y entre las startups estadounidenses que utilizan modelos abiertos, el 80% confía en modelos chinos, dijo el mes pasado Martin Casado, socio general de Andreessen Horowitz, a Forbes. Los costes de cambio son mínimos; los desarrolladores pueden alternar entre modelos a través de grandes proveedores de nube o plataformas como OpenRouter sin apenas fricciones.
“Si acaso, está haciendo que los inversores piensen en el valor futuro que aportan estos laboratorios”, dice Alexander Platt, analista del fiscal Davidson. “¿Qué va a pasar con el poder de fijación de precios de estos laboratorios americanos?”
Xiao lo expresa de forma más directa. “No necesitas el modelo más inteligente para hacer cargas de trabajo empresariales normales, y realmente no necesitas tener un doctorado para ser asistente personal”, dice. “Si tu rendimiento no es tan bueno como el de los mejores modelos de código abierto, entonces, independientemente de la técnica sofisticada que tengas, nadie va a pagar por ello. Y tu valoración básicamente llega a cero.”
Ya empiezan a aparecer grietas. Z.ai (anteriormente Zhipu) y MiniMax cotizan a múltiplos de ingresos de acciones meme de alrededor de 400x y 550x, respectivamente, más del doble que OpenAI y Anthropic cuando tenían valoraciones similares. Los precios de las acciones han caído un 24% y un 22%, respectivamente, desde sus máximos de la semana pasada.
Para los modelos de código abierto, es difícil saber dónde está realmente el valor, porque el coste de cambiar entre modelos es casi nulo, dice Platt. Muchos desarrolladores pueden alternar fácilmente entre modelos de código abierto a través de los principales proveedores de nube, así como plataformas como OpenRouter. Sus homólogos de código cerrado—OpenAI y Anthropic, pero también Thinking Machines Lab (valoración de 12,000 millones de dólares), Safe Superintelligence (valoración de 32,000 millones de dólares)—tienen más que demostrar.
“Es el lejano oeste en cuanto a precios”, dice Dan Gray, responsable de investigación en la plataforma privada de inversión Odin.
La commoditización ocurre en todos los sectores. Hay ecos del auge de las puntocom y de la guerra de precios entre las compañías chinas y estadounidenses de vehículos eléctricos de hace unos años. Un patrón similar se está gestando en la industria de chips de IA. Las posibles OPVs de OpenAI y Anthropic este año o el próximo serán una prueba de fuego. Algunas empresas, como Amazon de hace dos décadas, saldrán más fuertes. Otros caerán; Es solo cuestión de quién y hasta qué punto.
Este artículo fue publicado originalmente en Forbes US
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