TL;DR:
- Anthropic y OpenAI advirtieron en Washington sobre la "destilación adversaria": entrenar un modelo de IA copiando las respuestas de otro más avanzado, sin permiso.
- El gobierno de EE. UU. calcula que la destilación no autorizada le cuesta a sus laboratorios hasta 6,000 millones de dólares al año, según Bloomberg; ejecutivos de Silicon Valley la describieron como una posible amenaza existencial.
- El matiz que casi nadie subraya: la destilación es legal y de uso común. Hasta xAI la usó "en parte", según Elon Musk. Lo disputado es hacerlo sin permiso y a escala, en un terreno legal sin reglas claras.
Las advertencias de Anthropic y OpenAI sobre la "destilación adversaria" llevaron a Washington uno de los debates más antiguos de Silicon Valley. El gobierno de Estados Unidos calcula que esta práctica, copiar sin permiso las respuestas de un modelo de IA avanzado para entrenar otro más barato, le cuesta a sus laboratorios hasta 6,000 millones de dólares al año, según Bloomberg. Ejecutivos del sector le dijeron a la Casa Blanca que el problema podría volverse una amenaza existencial. Detrás de la cifra hay una pelea de fondo entre Estados Unidos y China por el liderazgo en inteligencia artificial, y una pregunta que la ley todavía no resuelve: copiar las respuestas de una IA ajena, ¿es robo o es competencia?
Cómo funciona la destilación y por qué sale tan barata
La destilación es una técnica de entrenamiento en la que un modelo "estudiante" aprende de las respuestas de un modelo "maestro" más avanzado y hereda buena parte de sus capacidades a una fracción del costo. En la práctica, se le hacen muchísimas preguntas al modelo original, se guardan sus respuestas y con ese material se entrena uno nuevo.
Nada de eso es ilegal por sí mismo. Universidades y desarrolladores independientes lo hacen todo el tiempo, y los grandes laboratorios (OpenAI, Google, Meta y la propia Anthropic) destilan sus modelos grandes para lanzar versiones más chicas y económicas. Incluso Elon Musk dijo que xAI usó "en parte" destilación de modelos de ChatGPT para entrenar su propia IA.
Lo que vuelve el tema explosivo es la aritmética. Construir un modelo de frontera desde cero cuesta cientos de millones de dólares en cómputo, chips y talento. Se reportó que ChatGPT-5 costó más de 2,000 millones de dólares. En cambio, el modelo de razonamiento R1 de DeepSeek, que OpenAI acusa de haberse apoyado en destilación de sus sistemas, se construyó con un costo marginal de entrenamiento reportado en torno a 6 millones de dólares. Misma capacidad aparente, una fracción del gasto.
La palabra clave es "adversaria": ahí está la línea
Si la técnica es tan común, ¿dónde está el delito? En el apellido. La destilación adversaria toma el mismo método y lo aplica al modelo de otro, sin autorización y saltándose los controles de acceso: cuentas falsas, servicios de proxy para esquivar los bloqueos por región y prompts diseñados para exprimir capacidades específicas. Los términos de servicio de OpenAI prohíben usar sus respuestas para crear modelos de frontera imitadores, y los de Anthropic incluyen restricciones parecidas.
El problema es que ahí termina la claridad legal. Bajo la ley estadounidense, las salidas de una IA no se pueden registrar como propiedad intelectual con derechos de autor. Las figuras de secreto comercial, fraude informático y contratos rozan el tema, pero ninguna se escribió pensando en decenas de millones de llamadas a una API. Por eso Anthropic y OpenAI llevaron el reclamo al Congreso y no a un tribunal: buscan que la política resuelva lo que la ley todavía no.
Las cifras que reclama Anthropic (y lo que responde China)
El episodio que encendió la mecha llegó el 10 de junio de 2026, cuando Anthropic envió una carta al Comité de Banca del Senado, dirigida a los senadores Tim Scott y Elizabeth Warren y reportada primero por Bloomberg. En ella acusó a Alibaba de intentar extraer sus capacidades de manera descarada e ilícita, en lo que llamó el mayor ataque de destilación conocido contra la empresa. Según Anthropic, operadores ligados a Alibaba y a su laboratorio Qwen generaron 28.8 millones de interacciones con Claude usando cerca de 25,000 cuentas fraudulentas, entre el 22 de abril y el 5 de junio. El blanco: sus capacidades más valiosas, la programación y el razonamiento autónomo.
No fue la primera alarma. En febrero, Anthropic ya había señalado a tres laboratorios chinos: DeepSeek (más de 150,000 interacciones), Moonshot AI (más de 3.4 millones) y MiniMax (más de 13 millones), con unas 24,000 cuentas falsas y unos 16 millones de intercambios en total. Ese mismo mes, OpenAI le dijo a un comité de la Cámara que empleados de DeepSeek habían burlado sus restricciones para aprovecharse gratis de su trabajo, y Google advirtió de actividad maliciosa creciente originada en China, Irán, Corea del Norte y Rusia. La campaña que Anthropic atribuye a Alibaba, ella sola, supera en casi 75% la suma de las tres de febrero.
Anthropic fue directo en su carta sobre lo que está en juego:
"Los ataques de destilación convierten cientos de miles de millones de dólares en inversión e I+D estadounidense en un enorme subsidio para nuestros competidores geopolíticos."
Del lado chino, la lectura es la opuesta. Un experto citado por el diario estatal Global Times describió las acusaciones como una expresión de la ansiedad de Estados Unidos por conservar su hegemonía tecnológica, sin sustento real. El pleito, además, ya escaló a otros frentes: el Pentágono sumó a Alibaba a su lista de empresas militares chinas, una designación que la compañía está impugnando.
Por qué golpea el negocio: los modelos chinos son gratis
Detrás del argumento de seguridad nacional hay una herida comercial concreta. La mayoría de los modelos chinos son de peso abierto (open weight): cualquiera puede descargarlos y correrlos gratis en su propio equipo. Si un modelo chino barato ofrece un rendimiento parecido al de Claude o ChatGPT porque, según la acusación, aprendió de ellos, la pregunta para el usuario es simple: ¿para qué pagar una suscripción por el original? Cuando DeepSeek lanzó un modelo de razonamiento potente en enero de 2025, el susto borró cerca de un billón de dólares en un solo día de las bolsas tecnológicas de Estados Unidos y Europa.
Hay un segundo riesgo, más delicado. Un modelo destilado puede heredar las capacidades del original pero perder sus salvaguardas de seguridad, esas que frenan instrucciones para armas biológicas o ciberataques. Ahí el problema deja de ser de propiedad intelectual y pasa a ser de seguridad.
Para el lector hispanohablante, la disputa no es abstracta. Muchos desarrolladores, startups y empresas en América Latina y España usan justamente esos modelos chinos abiertos porque son gratuitos y potentes. Lo que Washington decida hacer, sanciones, controles o nuevas reglas, puede terminar moldeando qué herramientas de IA quedan al alcance de quien construye desde la región.
Qué está haciendo Washington (y el susto que ya vivió Anthropic)
La respuesta política avanza en varios frentes. La Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca emitió un memorando que califica la destilación adversaria extranjera como una amenaza a la seguridad nacional. El Comité de Asuntos Exteriores de la Cámara aprobó por unanimidad un proyecto de ley que castigaría con controles de exportación y sanciones a quienes extraigan de forma sistemática modelos estadounidenses. Y el plan de acción de IA del gobierno de Trump ya pedía crear un centro para que la industria comparta información sobre estos ataques. Anthropic, OpenAI y Google empezaron a intercambiar datos de amenazas de manera informal, aunque piden reglas claras de competencia: cuando las mayores empresas de IA se sientan a comparar notas, puede parecer colusión aunque el objetivo sea frenar a un tercero. OpenAI, por su parte, limitó el acceso a su nueva serie GPT-5.6 a un grupo de compañías aprobadas por el gobierno.
Que Washington trate a estos modelos como activos estratégicos ya le pasó factura a la propia Anthropic. El 12 de junio, el Departamento de Comercio le impuso controles de exportación a sus modelos más avanzados, Fable 5 y Mythos 5, y le prohibió darles acceso a cualquier persona extranjera, incluidos sus propios empleados sin ciudadanía estadounidense. La empresa tuvo que apagarlos para todos durante 19 días. El Comercio levantó la restricción el 30 de junio y el acceso a Fable 5 se restableció a nivel global el 1 de julio; Mythos 5 volvió solo para un centenar de organizaciones estadounidenses ya validadas. La medida recibió críticas de ejecutivos e inversionistas del sector, en parte porque frenar a un laboratorio estadounidense terminó regalándoles tiempo a los rivales chinos de código abierto que intentan alcanzarlo.
El arma más fuerte que tienen hoy los laboratorios estadounidenses no es legal, sino política, y todavía no está claro que funcione. Mientras el Congreso decide si copiar las respuestas de una IA cuenta como espionaje industrial o como competencia dura, los modelos chinos abiertos siguen descargándose gratis en todo el mundo. De esa definición, más que de cualquier cifra, depende quién marca el paso en la próxima etapa de la inteligencia artificial.
