El asesor científico de la Casa Blanca, Michael Kratsios, ha lanzado graves acusaciones contra la empresa china Moonshot, responsable del modelo Kimi K3 (el LLM de código abierto más grande disponible). Según Kratsios, Moonshot copió el modelo Fable de Anthropic mediante un proceso de destilación industrial a gran escala, utilizando además chips Nvidia prohibidos para exportación a China. Las declaraciones, publicadas en redes sociales, han generado un intenso debate en el sector, aunque expertos consultados se muestran escépticos sobre la veracidad de las afirmaciones.
En su mensaje, Kratsios calificó la destilación como “covert industrial distillation aimed at stealing proprietary U.S. technology and undermining American research”, y aseguró que es inaceptable. Además, el secretario del Tesoro, Scott Bessent, añadió que se han encontrado “watermarks of our U.S. large language models on many of the Chinese models”. Sin embargo, no se han proporcionado detalles sobre la naturaleza de esas marcas de agua. Moonshot no respondió a las preguntas sobre su proceso de entrenamiento.
Varios investigadores de renombre dudan que la destilación sea la responsable del rápido avance de Kimi K3. Braden Hancock, investigador del Laude Institute y cofundador de Snorkel AI, señaló:
“I don’t think you get a model this strong and this quickly on the heels of Fable doing strictly distillation. There’s just not even frankly time, right? Fable’s only been publicly available since July 1st. You can’t distill that much data, train a model, and release it in two weeks.”
Por su parte, Nathan Lambert, investigador de IA en el Allen Institute for AI, afirmó en un podcast reciente:
“I’ve been of the opinion that distillation is becoming less and less impactful over time as the Chinese models get closer to the frontier and the training regime shifts to reinforcement learning. If it were the case, everyone would be easily able to catch up to a GLM or to a K3 by using its data for distillation. But we have not, or we won’t see this, from supervised fine-tuning alone.”
La destilación implica consultar sistemáticamente un modelo objetivo para generar datos de entrenamiento. A menudo se usa el ajuste fino supervisado (SFT), pero para lograr capacidades avanzadas como las de Kimi K3 se requerirían técnicas de aprendizaje por refuerzo (RL), que son mucho más costosas y lentas. Lambert explicó que el SFT permite que el modelo “adopte modales”, pero sus beneficios disminuyen con modelos más complejos. Realizar grandes ejecuciones de RL requeriría millones de agentes, lo que sería “insanely expensive” y probablemente no ofrecería una mejora significativa de rendimiento.
No es la primera vez que Anthropic señala a empresas chinas. Anteriormente, la compañía acusó a Moonshot, DeepSeek y MiniMax de destilar sistemáticamente sus modelos, detectando millones de intercambios sospechosos a través de direcciones IP. Por otro lado, Elon Musk testificó que su empresa SpaceXAI destiló modelos de OpenAI para desarrollar Grok, calificando la práctica como común en la industria. Hancock destacó que los equipos chinos poseen un alto nivel técnico: “One of the founders of Moonshot was a CMU PhD student. These are legitimate researchers and engineers doing solid work.”
Además de la destilación, Kratsios mencionó que Moonshot habría obtenido chips Nvidia Grace Blackwell 300s y accedido a servidores equipados con GB300 en Tailandia, violando las restricciones de exportación. Sam Bresnick, investigador del Centro de Seguridad y Tecnología Emergente de Georgetown, confirmó la existencia de un mercado negro, citando el caso del fundador de Supermicro, procesado por contrabando de chips a China. Bresnick abogó por leyes de “conoce a tu cliente” para centros de datos a nivel mundial. La administración Biden propuso normas similares en 2024, pero no se ha avanzado bajo Trump.
En conclusión, mientras las acusaciones oficiales generan titulares, la comunidad científica se mantiene cautelosa. La destilación por sí sola no explicaría el salto cualitativo de Kimi K3, y el acceso a hardware prohibido añade una capa geopolítica al debate. La pregunta sigue abierta: ¿innovación legítima o apropiación tecnológica?
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