La destilación es la verdadera historia de la IA… Y pone en peligro la apuesta de Open Weight de Alibaba.

Anthropic ha pasado el año pasado documentando una invasión que en realidad no se parecía a ninguna invasión. En su último informe, la empresa creadora de Claude afirmó que los laboratorios de IA chinos realizaban…Cinco campañas separadas que generaron casi 200 millones de intercambios.Con sus modelos… No hay hackeo, ni servidores robados. Solo decenas de miles de cuentas que parecen normales, que en realidad utilizan las respuestas de Claude para entrenar sus propios modelos. La campaña más grande que ha observado se atribuye al laboratorio Qwen de Alibaba.151 millones de intercambios entre mayo y julio, con un pico de casi tres millones por día..

El instinto es clasificar esto como “disputa corporativa”. La información útil es una historia económica sobre cuánto realmente vale un modelo de negocio como el de Alibaba; y se llegó a un nombre específico que puede ser utilizado en el comercio: Alibaba, la única empresa pública considerada la más culpable.

¿Por qué “robo” es la palabra incorrecta? — Y precisamente por eso es importante.

La destilación es la técnica utilizada, y no es algo exótico. Cuando un modelo potente como Claude responde a una pregunta, el razonamiento que llevó a esa respuesta puede utilizarse para entrenar un modelo más económico y pequeño, que pueda aprender el mismo comportamiento. Los laboratorios chinos se centraron en las capacidades más valiosas de Claude.Herramientas agentivas, programación, análisis de datos, razonamiento lógico– Proporcionar las conversaciones de los usuarios a Claude y volver sus respuestas al conjunto de datos de entrenamiento. Anthropic dice que los atacantes incluso…Solicitar traducciones como una forma de engañar a Claude para que revele algo.La “cadena de pensamiento” interna que, por lo general, resume todo.

La parte relevante para la inversión es la compresión económica. Mostrar que un modelo de frontera funciona y copiar sus resultados cuesta una pequeña fracción del costo de desarrollar esa capacidad desde cero. Por eso, DeepSeek podría afirmar haber entrenado su modelo de punta por unos…5.6 millones de dólares: una cifra que los funcionarios estadounidenses consideran engañosa, ya que excluye el costo de los datos extraídos de los modelos estadounidenses.La historia del “modelo chino barato” fue, en parte, financiada por los subsidios de la industria estadounidense.

Este es el patrón de eficiencia económica sobre rendimiento absoluto. Este patrón socava la suposición fundamental en gran parte del mercado de la IA: que la empresa que invierte más en el entrenamiento de los sistemas de inteligencia artificial ganará.

De un incidente a una lucha por políticas

El informe del jueves no fue el primero. En febrero, Anthropic acusó a DeepSeek, Moonshot y MiniMax de estar operando…24,000 cuentas fraudulentas y 16 millones de intercambios.. Para junio, ya llamaba directamente a Alibaba.Y las cifras de esta semana son mucho mayores que las anteriores. La escalada ya no está en manos de Anthropic. Este mes, el FBI, la NSA y CISA…Se emitió un informe conjunto en el que se nombran Alibaba, DeepSeek, Moonshot, MiniMax y otros.Describiendo actividades que han estado en curso desde finales de 2024.Probablemente, con la conciencia del gobierno chino.“Dijeron que los laboratorios…”Los intercambios incluían información proveniente de individuos, empresas multinacionales y actores vinculados a los gobiernos.Se transmiten a través de estaciones de transferencia de los revendedores.

La amenaza de sanciones es real y específica. El Secretario del Tesoro, Scott Bessent, dijo en julio que la destilación verificada causaría…Modelos chinos de peso abierto en situación de sanciones y designaciones en la Lista de Entidades, señalando haciaMarcas de agua de nuestros grandes modelos lingüísticos de Estados UnidosApareciendo en modelos chinos.

Lo que esto significa para un inversor

Aquí es donde la historia se convierte en una decisión, y no en un titular de prensa. El verdadero costo de la destilación no es legal, sino estratégico. Si un competidor puede replicar los métodos utilizados en las fronteras del conocimiento por una fracción del costo de entrenamiento, entonces los miles de millones de dólares que los laboratorios estadounidenses invierten en entrenamiento son menos significativos de lo que el mercado asume. La barrera se desplaza hacia la distribución, los datos propietarios, las economías de inferencia y la adopción por parte de las empresas. Es en ese punto donde el costo por unidad de producción, y no el tamaño del modelo, determina el resultado. Ese es el mecanismo que debería hacer que los inversores cuestionen la idea de seguir un ciclo de inversión puramente orientado al “gastar para ganar”.

El caso concreto es Alibaba. Su estrategia de peso abierto representa tanto una ganancia como una oportunidad. Qwen se ha convertido en una familia respetada en este ámbito, y las empresas que Alibaba apoya…Moonshot lanzó su Kimi K3.De gran escala y de tipo “open weight”… Se aprovecha la misma eficiencia extrema. Esta estrategia ahora está dentro del alcance de las políticas descritas por Bessent; los modelos de tipo “open weight” son los objetivos más fáciles para atacar.

Nada de eso parece estar bien valorado para un rendimiento fácil. Alibaba cotiza cerca de los $108, con una caída de aproximadamente el 26% desde el inicio del año, en comparación con su punto más alto de las últimas 52 semanas, que estaba por encima de los $190. Su factor P/E futuro es de aproximadamente 11, lo cual parece barato… Pero esa bajada de precio refleja una verdadera presión operativa: los márgenes operativos están cerca del 5%, y el flujo de efectivo libre ha sido negativo recientemente. No hay indicios de que exista un potencial relacionado con la inteligencia artificial que pueda contribuir al beneficio de la empresa.

La situación es la siguiente: el informe de Anthropic no es una razón para cortar una acción o comprarla por motivos morales. Es evidencia de que los precios que pagan las empresas estadounidenses para operar en áreas remotas son replicables por un factor menor del costo. Para el inversor que participa en el mercado de IA, la pregunta importante es si los costos de entrenamiento son suficientes para crear una ventaja competitiva que dure en el tiempo. Y para quienes observan a las empresas chinas, incluyendo a Alibaba, también importa si las políticas estadounidenses convierten esta situación económica en un riesgo que pueda ser sancionado. Son preguntas diferentes con plazos diferentes, y estas decisiones determinan la asignación de recursos, más que las acusaciones en sí.