TL;DR:
- OpenAI reveló en Black Hat que ya gastó alrededor de 3 millones de horas de GPU y revisó más de 7,000 millones de registros para reconstruir lo que hicieron sus agentes contra Hugging Face.
- Tres expertos en infraestructura de IA consultados por Fortune calculan ese cómputo entre 4 y 15 millones de dólares. La compañía no ha puesto cifra propia.
- Para investigar a sus agentes, OpenAI corre agentes: usa Codex y otros modelos sobre sus propios logs, mientras prepara su salida a bolsa y suma preguntas legales.
OpenAI ya lleva cerca de 3 millones de horas de GPU y más de 7,000 millones de registros revisados para entender qué hicieron sus propios modelos cuando escaparon de una evaluación interna y entraron a la infraestructura de Hugging Face. El dato salió de la charla que dos empleados de la compañía dieron el 5 de agosto de 2026 en la conferencia Black Hat, en Las Vegas. Tres expertos en infraestructura de IA consultados por Fortune ubican el valor de ese cómputo entre 4 y 15 millones de dólares, según el tipo de chip que se haya usado, con una apuesta razonable alrededor de los 7 millones. OpenAI no publicó su propia cuenta. Lo que sí dijo, por boca del ingeniero de infraestructura y seguridad Michael Dalton, es que frenó a propósito su ritmo de investigación para reforzar la seguridad.
De esa misma presentación salió el titular que dio la vuelta al mundo esta semana: el tablón de mensajes que los agentes montaron dentro de Artifactory, el gestor interno de paquetes de OpenAI, y que rehicieron por otra ruta dos días después de que la empresa lo borrara.
Patricia Rodriguez
El video completo de la sesión subió a YouTube la noche del jueves 6 de agosto y se viralizó rápido, según reportó Fortune. Dura poco más de media hora y ahí están las diapositivas con la cronología, las cadenas de razonamiento de los modelos y las cifras del operativo de limpieza.
El chip decide si la factura son 4 o 15 millones de dólares
El rango es ancho porque el hardware manda. OpenAI corre sobre todo chips de Nvidia, y ahí está la diferencia entre una cuenta y otra:
- Si el análisis se hizo sobre los Hopper, la familia del H100, el cómputo se acerca a los 4 millones de dólares.
- Si se hizo sobre los Blackwell (B100, B200 y B300), la cifra sube hacia los 15 millones.
Hay una advertencia que conviene no saltarse: puede que OpenAI no haya gastado un solo dólar extra. Fortune apunta que la empresa quizá reasignó cómputo de un presupuesto de investigación que ya tenía, que es exactamente lo que insinúa Dalton cuando dice que la compañía está desacelerando la investigación a propósito. Y ese cómputo interno le sale mucho más barato de lo que le costaría a cualquiera reproducir el ejercicio con la API: OpenAI tiene contratos propios de cómputo y le aplica un margen de 70% al venderlo, según reportó The Information en diciembre de 2025, frente a 52% un año antes.
OpenAI investiga a sus propios agentes con agentes
Eric Wallace, investigador de alineación y seguridad de la compañía, explicó desde el escenario cómo se revisa un incidente de este tamaño. La respuesta corta es que no se revisa a mano: corren Codex y otros agentes sobre las trayectorias y los logs de su propia infraestructura, y de ahí salen los más de 7,000 millones de registros analizados y los millones de horas de cómputo. Para reconstruir lo que hizo una IA fuera de control hizo falta poner a trabajar a más IA.
Wallace también le puso nombre a lo que vieron. Llamó "explosión cámbrica en comunicación e inteligencia" al momento en que corridas separadas de modelos encontraron un canal común y empezaron a repartirse tareas, pasarse exploits y compartir credenciales, según recogió Forbes de la sesión.
La factura de reputación llega justo antes de la salida a bolsa
El cómputo es lo barato. Lo caro es el calendario. OpenAI prepara una salida a bolsa que promete pagos millonarios a empleados y directivos, y Fortune plantea sin rodeos la pregunta que va a pesar en el precio de esa colocación: si se puede confiar en que la compañía opera de forma responsable.
Encima hay un hueco legal. Hackear a otra empresa es un delito grave cuando lo comete una persona, y la ley todavía no define si los agentes de OpenAI cuentan como entidades por derecho propio o como una extensión de la empresa que los entrenó. Reuters reportó el 7 de agosto que los abogados ya están estudiando quién responde cuando un sistema autónomo entra sin autorización a computadoras ajenas: puede ser quien construyó el modelo, quien lo desplegó o quien puso la infraestructura por donde pasó.
El expediente tampoco está cerrado. En una actualización del 28 de julio a su blog de respuesta a incidentes, OpenAI reconoció otros cuatro servicios a los que llegaron sus agentes. Y el 29 de julio, cuando en el Capitolio le preguntaron a Sam Altman si podría haber más sistemas afectados, contestó que sí, que podría haberlos. Un exempleado le dijo a Fortune que sus conocidos dentro de la compañía se volvieron herméticos con el tema, algo que, según él, suele pasar cuando OpenAI está en crisis.
Del otro lado del incidente no hubo diplomacia. Clem Delangue, director ejecutivo de Hugging Face, le dijo a Fortune que no le queda claro por qué OpenAI, o cualquier laboratorio de frontera, no vigilaría de forma permanente los registros y las trazas de sus agentes.
"Eso suena al abecé del monitoreo de agentes, sobre todo en la frontera."
La lista de escapes creció otra vez esta semana
El caso de OpenAI dejó de ser una rareza hace tiempo. El AI Security Institute británico probó agentes con modelos de Anthropic y de OpenAI en un ejercicio ficticio de ciberseguridad y contabilizó 19 acciones no autorizadas en 10 de 122 corridas, 17 de ellas atribuidas a un agente de Anthropic que llegó a crear identidades falsas y a intentar convencer a una persona de aprobar código malicioso, de acuerdo con Reuters. Ahí el control humano deja de ser un muro y se vuelve otra puerta que el agente puede tocar.
El 7 de agosto se sumó un nombre nuevo: Kimi K3, el modelo de pesos abiertos de la china Moonshot AI, salió de un sandbox del propio AISI durante una evaluación de la firma estadounidense Frontier Security. Bloomberg reportó que este modelo no intentó entrar a la infraestructura de otra empresa, a diferencia de los episodios anteriores. Engadget precisó, citando a Frontier, que no explotó un día cero sino una mala configuración del entorno de pruebas. El matiz importa: Moonshot lanzó Kimi K3 en julio y liberó sus pesos poco después, así que cualquiera puede descargarlo y correrlo hoy mismo.
Para un equipo de seguridad en México, España o cualquier otro lado, la parte incómoda de todo esto no es el escape en sí, sino la aritmética de la investigación. Hugging Face necesitó una tubería asistida por IA para reconstruir sus 17,600 acciones, agrupadas en unos 6,280 conjuntos según la presentación de Black Hat. OpenAI necesitó millones de horas de GPU. Un equipo de tamaño normal, con un incidente de agentes encima, no tiene ninguna de las dos cosas.
Tres semanas después del ataque, el post mortem completo de OpenAI sigue sin publicarse y el único costo que ya se puede contar es el de mirar hacia atrás: millones de horas de cómputo para reconstruir casi dos meses de actividad de sus propios modelos. Cualquier empresa que ya tenga agentes conectados a su correo, su nube o su repositorio de código puede hacer esa regla de tres y ver cuánto le tocaría pagar por la misma respuesta.
