Anthropic no solo está en conflicto con Washington por el uso militar de Claude. También acusa a los laboratorios chinos de inteligencia artificial de desviar su valor.

El mes pasado, OpenAI y Anthropic denunciaron de manera pública que empresas chinas de IA extrajeron de forma indebida capacidades (codificación, razonamiento y otros comportamientos) de sus modelos propietarios para entrenar modelos competidores propios, mediante una técnica llamada "destilación". En un comunicado de prensa del 23 de febrero, la segunda empresa sostuvo que DeepSeek, MiniMax y Moonshot AI activaron sus modelos Claude 16 millones de veces a través de unas 24.000 cuentas fraudulentas. A principios de marzo, la primera compañía envió una carta a legisladores estadounidenses y afirmó que DeepSeek también entrenó de forma indebida sus modelos con resultados de los modelos de OpenAI. La división de inteligencia de amenazas de Google, sin nombrar a ninguna firma, advirtió en un informe de febrero sobre un aumento en los ataques de destilación contra Gemini.

Las empresas acusadas no hicieron comentarios públicos sobre las denuncias de irregularidades ni respondieron a las solicitudes de comentarios de Forbes. Pero hay un punto clave que cuesta pasar por alto: varios de estos modelos chinos ya son casi tan buenos como sus pares estadounidenses. Muchos son de código abierto. La mayoría resulta más económica. Y esa combinación empieza 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 adelantarse a ese proceso", dice John Hultquist, analista jefe del Threat Intelligence Group de Google.

Jenny Xiao, capitalista de riesgo de Leonis Capital que antes trabajó en confianza y seguridad en OpenAI, fue 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 inteligencia artificial suben con fuerza. MiniMax y Z.ai (no mencionadas en las declaraciones de las empresas estadounidenses) salieron a bolsa en Hong Kong en enero y crearon nuevos multimillonarios. Desde entonces, el salto de las acciones catapultó el patrimonio neto del presidente y director ejecutivo de MiniMax, Yan Junjie, y del presidente de Z.ai, Liu Debing, a US$ 7.100 millones y US$ 8.700 millones, respectivamente, en un nivel similar al de los siete cofundadores multimillonarios de Anthropic, que ahora tienen un patrimonio de US$ 7.000 millones cada uno.

Hay otros. El ascenso de Z.ai convierte al cofundador de Liu Debing, el profesor de la Universidad de Tsinghua, Tang Jie, en un nuevo multimillonario, con una fortuna de US$ 1.900 millones. El fundador de DeepSeek, Liang Wenfeng, debutó este año como el recién llegado más rico de la lista de los 100 más ricos de China de Forbes Asia, con una fortuna estimada de US$ 11.500 millones. Y el fundador y director ejecutivo de Moonshot AI, Yang Zhilin, asoma como próximo multimillonario cuando cierre la actual ronda de financiamiento del fabricante de modelos Kimi, con una valuación de US$ 10.000 millones, según trascendió. Según métricas comparativas de valuación, Wang Xiaochuan, de Baichuan, y Jiang Daxin, de Stepful, también podrían haber entrado en el club de los multimillonarios.

En Estados Unidos, los inversores privados valoran actualmente a Anthropic y OpenAI en US$ 380.000 millones y US$ 840.000 millones, respectivamente. Ninguna de las dos salió a bolsa todavía, pero cuando eso ocurra, esa riqueza en papel se va a medir contra una prueba real de mercado.

La tensión que atraviesa todo esta plata es la siguiente: la destilación permite que un modelo mucho más chico aprenda de manera rápida y eficiente de uno más grande, de modo que un modelo destilado puede alcanzar entre 80% y 90% del rendimiento de un modelo de frontera, con una demanda computacional mucho menor. Eso baja los costos operativos y acelera una guerra de precios. Por ejemplo, el GLM-5 de Z.ai, lanzado en febrero, cuesta cerca de cinco veces menos por token de entrada y diez veces menos por token de salida que el Opus 4.6 de Claude.

La destilación, por sí sola, no crea un gran modelo. Requiere un modelo base sólido y mucho talento de ingeniería. Pero, sin dudas, ayuda a nivelar el campo.

Con o sin destilación, los laboratorios chinos parecen ganar terreno. Los principales modelos abiertos son chinos y, entre las startups estadounidenses que usan modelos abiertos, 80% depende de modelos chinos, según declaró a Forbes el mes pasado Martin Casado, socio general de Andreessen Horowitz. Los costos de cambio son bajos: los desarrolladores pueden alternar entre modelos a través de los principales proveedores de nube o plataformas como OpenRouter sin mayores inconvenientes.

“En todo caso, está haciendo que los inversores reflexionen sobre el valor futuro que aportan estos laboratorios”, afirma Alexander Platt, analista de DA Davidson. “¿Qué pasará con el poder de fijación de precios de estos laboratorios estadounidenses?”

Jenny Xiao lo explica de forma más directa. “No necesitas el modelo más inteligente para gestionar cargas de trabajo empresariales promedio, y no necesitas un doctorado para ser asistente personal”, afirma. “Si tu rendimiento no es tan bueno como el de los mejores modelos de código abierto, independientemente de la técnica sofisticada que tengas, nadie va a pagar por ella. Y tu valoración prácticamente se reduce a cero”, agrega.

Las grietas ya empiezan a notarse. Z.ai (antes Zhipu) y MiniMax cotizan con múltiplos de ingresos propios de acciones meme, de alrededor de 400 y 550 veces, respectivamente, más del doble que OpenAI y Anthropic cuando tenían una valuación similar. Los precios de las acciones bajaron 24% y 22%, respectivamente, desde los máximos de la semana pasada.

Para los modelos de código abierto, es difícil determinar dónde reside realmente el valor, ya que el costo de cambiar entre ellos es prácticamente nulo, afirma Alexander Platt. Muchos desarrolladores alternan con facilidad entre modelos de código abierto a través de los principales proveedores de nube y de plataformas como OpenRouter. Sus pares de código cerrado —OpenAI y Anthropic, pero también Thinking Machines Lab (valuación de US$ 12.000 millones) y Safe Superintelligence (valuación de US$ 32.000 millones)— también tienen mucho por demostrar.

“Es el lejano oeste en materia de precios”, afirma Dan Gray, director de investigación de la plataforma de inversión privada Odin.

La comoditización ocurre en todos los sectores. Hay ecos del auge de las puntocom y de la guerra de precios entre las empresas de vehículos eléctricos chinas y estadounidenses de hace unos años. Un patrón similar se perfila en la industria de los chips de IA. Las posibles salidas a bolsa de OpenAI y Anthropic este año o el próximo serán una prueba de fuego. Algunas empresas, como Amazon hace dos décadas, van a salir fortalecidas. Otras van a caer: es solo cuestión de quién y hasta dónde.

*Este artículo fue publicado originalmente por Forbes.com