TL;DR:
- The Wall Street Journal publicó el 21 de agosto de 2026 un perfil que rastrea el avance chino en inteligencia artificial hasta un mismo laboratorio de Tsinghua: Tang Jie fue profesor de Yang Zhilin hace más de una década y hoy dirigen Z.ai y Moonshot AI.
- Z.ai llegó en julio a un ritmo de ingresos anualizados de unos 1,000 millones de dólares, según Bloomberg. Anthropic cerró ese mismo mes en 65,000 millones: unas 65 veces más.
- Anthropic acusa a Z.ai y a Moonshot de destilar sus modelos a gran escala. Ninguna de las dos empresas ha comentado el señalamiento.
The Wall Street Journal rastreó el 21 de agosto el origen de la carrera china de inteligencia artificial hasta un salón de clases de la Universidad de Tsinghua. Ahí, hace más de una década, Tang Jie daba clase y Yang Zhilin era su alumno. Hoy Tang cofundó Z.ai y Yang dirige Moonshot AI, dos compañías valuadas en decenas de miles de millones de dólares que, según el diario, les pisan los talones a Anthropic y a OpenAI en capacidad y en uso global. La tesis del reportaje resulta incómoda en las dos orillas: el salto chino no fue repentino ni salió de un atajo único, sino de una red de investigadores formados en la misma universidad, con publicación abierta, pesos liberados y, según reconocen dentro del sector, también imitación de los modelos estadounidenses.
Un laboratorio de Tsinghua, dos empresas de decenas de miles de millones
Tang Jie es profesor del departamento de ciencias de la computación de Tsinghua y lleva cerca de dos décadas en aprendizaje automático, con la minería de datos como punto de partida. En 2019 sacó su laboratorio de la universidad y lo convirtió en Zhipu AI, la empresa que hoy opera como Z.ai. Forbes ubica el debut bursátil de esa compañía en Hong Kong en enero de 2026, el primero de un desarrollador chino de grandes modelos.
Yang Zhilin entró a Tsinghua en 2011 por ingeniería térmica y se cambió a computación en segundo año. Estudió con Tang, hizo el doctorado en Carnegie Mellon, firmó los papers de Transformer-XL y XLNet, pasó por Google Brain y por Meta, y volvió a China en 2023 para fundar Moonshot AI, la casa del asistente Kimi. Tang llegó a nominarlo al premio académico más alto de la universidad, según el Journal.
El tejido que los conecta es la propia Tsinghua. Andrew Yao, el único chino que ha ganado el Premio Turing, dejó Princeton en 2004 y fundó en 2005 la clase de élite que lleva su nombre, según el instituto que hoy encabeza en esa universidad. Esa cadena de aulas, y no una filtración ni un golpe de suerte, es lo que el reportaje pone en el centro de la explicación.
El ingenio y la imitación viajan por el mismo canal
Tang, Yang y sus colegas forman lo que el Journal describe como un Silicon Valley virtual repartido entre los polos tecnológicos chinos. El conocimiento circula ahí gracias a una cultura de publicar investigación y a la preferencia de esos desarrolladores por la tecnología de código abierto.
Ese canal mueve ingeniería propia. DeepSeek desarrolló la atención latente multicabeza, que comprime lo que un modelo debe sostener en memoria durante una conversación y recorta la factura de cómputo, y fue de los primeros laboratorios chinos en apostar por arquitecturas de mezcla de expertos, donde un despachador manda cada problema a un submodelo especialista en lugar de encender el sistema completo. Moonshot integró ambas ideas en Kimi K2 y K3. El Journal reporta que el intercambio fue de ida y vuelta: DeepSeek adoptó después un método de Moonshot para estabilizar el entrenamiento.
El mismo canal mueve la otra mitad de la historia. Anthropic acusa a compañías chinas, entre ellas Z.ai y Moonshot, de violar sus políticas con destilación a gran escala, una técnica en la que un modelo nuevo aprende de uno existente haciéndole cientos de miles de preguntas y analizando las respuestas. Ninguna de las dos empresas ha comentado el señalamiento. Personas que trabajan en desarrolladores chinos de modelos le reconocieron al Journal que la destilación está extendida en todo el mundo y que algunas compañías chinas podrían usarla de forma más agresiva que sus contrapartes estadounidenses.
La acusación tampoco es nueva ni exclusivamente corporativa. En febrero de 2026 Anthropic reportó más de 16 millones de interacciones con Claude realizadas mediante 24,000 cuentas fraudulentas, y atribuyó 3.4 millones de ellas a Moonshot. El 22 de julio, Michael Kratsios, director de la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca, acusó públicamente a Moonshot de haber destilado el modelo Fable de Anthropic para construir Kimi K3, según reportó la agencia AFP. Hasta ahora no se han publicado las pruebas técnicas que demuestren esa reconstrucción, y Moonshot no ha dado una respuesta oficial.
La brecha de capacidad se cerró antes que la de ingresos
Los números comerciales todavía no se parecen. Z.ai alcanzó en julio un ritmo de ingresos anualizados cercano a los 1,000 millones de dólares, según Bloomberg, y cumplió su meta de ventas del año completo meses antes de lo previsto. Conviene leer esa cifra por lo que es: una proyección a doce meses del ritmo de un solo mes, no una facturación cerrada. Anthropic cerró julio con 65,000 millones de dólares anualizados, siete veces más que a finales de 2025. Entre una cifra y otra hay unas 65 veces.
En capacidad, en cambio, la distancia se discute en meses. Elon Musk pronosticó en junio que China no igualaría al modelo Fable de Anthropic antes del primer trimestre de 2027. Tang le contestó en X, en inglés y en cuatro palabras: «No tardará tanto».
Esas comparaciones piden lupa. Z.ai lanzó este mes GLM-5.3 y reclamó paridad con Mythos 5 de Anthropic en capacidad de ciberseguridad; al revisar la medición, la ventaja fue de 0.7 puntos y solo en la prueba más superficial.
Los modelos de esa cadena ya están dentro de productos de terceros
La consecuencia práctica no es simbólica. Kimi K3 salió a mediados de julio como modelo de pesos abiertos y se colocó entre los sistemas con mejor desempeño en programación, un resultado poco frecuente para un modelo abierto desarrollado en China. Un equipo en Ciudad de México, Bogotá o Madrid puede descargarlo y desplegarlo hoy sin negociar acceso con un laboratorio estadounidense.
El ritmo, eso sí, tiene letra chica: los modelos abiertos tardan cada vez menos en alcanzar a los cerrados, pero alcanzan al que abrió la era, no al que está en la frontera hoy.
El cuello de botella chino, según el Journal, sigue siendo el cómputo: los investigadores de sus laboratorios de punta trabajan con alrededor de una quinta parte de los chips de gama alta que tienen sus pares en OpenAI y Google, por los controles de exportación de Washington. Esos controles encarecen el entrenamiento del próximo modelo. No tocan la cadena de aulas que produjo a Tang, a Yang y a la generación que ya publica detrás de ellos.
