Un aviso conjunto de NSA, CISA y FBI afirma que DeepSeek, Moonshot AI, Alibaba y otras extraen sistemáticamente capacidades propietarias de razonamiento y especialización de modelos Claude, GPT, Gemini y Grok. Los críticos señalan el contexto geopolítico de las acusaciones.
Washington ha acusado formalmente a varias empresas líderes chinas de inteligencia artificial de llevar a cabo campañas coordinadas de “destilación de conocimiento” a escala industrial que extraen capacidades restringidas de los modelos de frontera estadounidenses. El aviso conjunto de ciberseguridad del 8 de septiembre de 2026 de la Agencia de Seguridad Nacional, la Agencia de Ciberseguridad e Infraestructura y el Buró Federal de Investigación presenta la práctica no como investigación ordinaria, sino como la estrategia central de firmas como DeepSeek, Moonshot AI, Alibaba, MiniMax, StepFun y Z.AI.
Según el aviso, desde al menos finales de 2024 estas empresas han extraído miles de millones de tokens a través de millones de consultas de modelos desarrollados por Anthropic, OpenAI, Google y xAI. Se afirma que solo DeepSeek ha dirigido Claude 3.7 hasta Opus 4.1, múltiples variantes de Gemini y GPT, y Grok 4 para entrenar sus modelos R1 y V3. El material extraído incluiría razonamiento de cadena de pensamiento, funciones agénticas, especialización legal, habilidades de ingeniería de software y técnicas de ajuste supervisado.
Las agencias mapean la actividad al marco MITRE ATLAS y describen tácticas novedosas: un mercado gris de “estaciones de transferencia” que eluden restricciones geográficas, la adquisición masiva de suscripciones premium compartidas, la sanitización automatizada de metadatos, el enrutamiento centralizado a través de APIs nativas, proveedores de nube y agregadores de terceros, y sofisticadas tuberías de evaluación de calidad que detectan degradación defensiva. Se acusa a MiniMax de intentos de inyección de prompts diseñados para hacer creer a Claude Code que era un producto de MiniMax. Las campañas se presentan como deliberadas, de alto volumen y optimizadas en costos, distribuidas para evitar la detección en un solo punto.
Los funcionarios estadounidenses argumentan que la práctica acorta los plazos de desarrollo chinos y socava el liderazgo tecnológico estadounidense, al tiempo que viola los términos de servicio. Los costos de entrenamiento públicamente citados para los modelos de DeepSeek, sostienen, omiten el verdadero gasto de los datos destilados. Las contramedidas recomendadas incluyen el monitoreo conductual de las ratios de suscripción-uso, la alteración sutil de respuestas ante tráfico de destilación sospechoso y el intercambio de inteligencia entre proveedores de modelos, plataformas de nube y agregadores.
El lenguaje del aviso es inusualmente directo. Etiqueta repetidamente la actividad como “maliciosa”, afirma el “conocimiento probable” del gobierno chino y enmarca las campañas como una amenaza económica estratégica. Estas caracterizaciones invitan al escrutinio. La destilación de conocimiento es en sí misma una técnica legítima y consolidada en el aprendizaje automático; el límite entre investigación competitiva agresiva y extracción ilícita es trazado aquí por agencias de seguridad nacional estadounidenses cuyo mandato enfatiza la competencia tecnológica con China. La atribución se basa en patrones de volumen, timing e infraestructura, no en evidencia forense pública detallada de cuentas individuales. Las afirmaciones sobre conocimiento gubernamental permanecen calificadas por la palabra “likely”.
Observadores independientes señalan que las propias firmas estadounidenses han utilizado recolección de datos a gran escala y generación de datos sintéticos. El aviso cita informes del sector privado de Anthropic y Google sobre riesgos de destilación, aunque esos documentos se centran más en la detección técnica que en la atribución geopolítica. El momento —mediados de 2026, tras memorandos anteriores de la Casa Blanca sobre destilación adversaria— se alinea con esfuerzos más amplios para restringir el acceso chino a sistemas avanzados de IA estadounidenses.
Si las prácticas descritas constituyen robo sistemático de propiedad intelectual o inteligencia competitiva intensa pero convencional sigue siendo objeto de debate. Lo que resulta claro es que los proveedores de modelos estadounidenses enfrentan una demanda sofisticada y adaptativa de sus salidas más valiosas, y que las agencias de seguridad nacional tratan ahora la transferencia resultante de capacidades como un asunto de preocupación estratégica. Las defensas técnicas y organizativas recomendadas pondrán a prueba la eficacia de la industria de la IA para distinguir la investigación legítima de alto volumen de las campañas coordinadas de extracción.
El Dr. Jakob Jung es redactor jefe de Security Storage y Channel Germany. Lleva más de 20 años trabajando en el periodismo especializado en TI. A lo largo de su carrera ha colaborado con Computer Reseller News, Heise Resale, Informationweek, Techtarget (almacenamiento y centros de datos) y ChannelBiz. Además, colabora como freelance con numerosas publicaciones del sector de las TI, entre las que se incluyen Computerwoche, Channelpartner, IT-Business, Storage-Insider y ZDnet. Sus temas principales son el canal, el almacenamiento, la seguridad, los centros de datos, los sistemas ERP y CRM.
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