El 10 de junio Anthropic le mandó una carta al Comité Bancario del Senado de Estados Unidos acusando a Alibaba de haber ejecutado el mayor “ataque de distilación” que la empresa registró hasta hoy: 28,8 millones de intercambios con Claude a través de unas 25.000 cuentas fraudulentas, entre el 22 de abril y el 5 de junio. La cifra son palabras de Anthropic, no un hecho probado, y Alibaba niega haber entrenado con outputs ajenos. Pero el número, si se confirma, supera a las tres campañas chinas anteriores sumadas.
Conviene explicar de qué hablamos, porque el término es técnico pero el mecanismo es simple. La distilación es entrenar un modelo más débil con las respuestas de uno más fuerte. En vez de gastar miles de millones en cómputo, datos e investigación para construir capacidades desde cero, se le hacen millones de preguntas al modelo bueno, se guardan las respuestas y se usan como material de entrenamiento. Es legítima cuando un laboratorio destila sus propios modelos para hacer versiones más baratas. Deja de serlo cuando se monta sobre miles de cuentas truchas para copiarle las capacidades al competidor, esquivando además los controles de exportación que le prohíben a las firmas chinas el acceso a Claude.
Lo que Alibaba habría ido a buscar no es trivial: razonamiento agéntico, ingeniería de software, ejecución de tareas largas. Es decir, exactamente lo que separa a un modelo de frontera de la generación anterior. No le interesaba que Claude le escribiera un mail; le interesaba la parte cara, la que cuesta años construir.
La frase que conviene dar vuelta
En su carta, Anthropic resumió el problema con una frase que vale la pena leer con atención: la distilación, dijo, convierte “cientos de miles de millones de dólares de inversión norteamericana en I+D en un subsidio masivo para nuestros competidores geopolíticos”. La empresa lo plantea como un drama entre dos jugadores: Estados Unidos pone la plata, China copia gratis. Y hay datos que sostienen la urgencia del planteo. Según el laboratorio de IA centrada en lo humano de la Universidad de Stanford, a marzo de 2026 los mejores modelos estadounidenses le sacaban a los chinos apenas un 2,7% de ventaja en rendimiento, a una fracción del costo.
Pero la frase tiene un costado que desde acá conviene mirar distinto. Porque si la pregunta es quién subsidia a quién, hay una tercera posición que no aparece en la carta y que es la nuestra. Argentina no pone los miles de millones de I+D, pero tampoco copia las capacidades. Aporta otra cosa: datos, talento y consumo. Cada empresa argentina que usa estos modelos vía API está alimentando el insumo —las consultas, los casos de uso, los datos de contexto local— de un sistema cuyo valor central se disputan dos potencias en la que no estamos sentados ni del lado del que invierte ni del lado del que extrae.
Un activo, no un servicio
Hay un detalle del caso que es más interesante que la pelea entre Anthropic y Alibaba. La razón por la que la distilación es imparable a nivel técnico es que, en el nivel de la API, una consulta para robar capacidades se ve idéntica a una consulta legítima. El único modo de cerrar el grifo del todo es no dar acceso al modelo. Por eso Anthropic no presentó una demanda comercial: fue al Senado. La defensa de la capacidad ya no es un problema de términos de servicio, es un problema de política exterior.
Eso deja una lección incómoda para cualquiera que esté pensando su estrategia de IA. Si las capacidades valiosas se pueden extraer de una API consultándola muchas veces, entonces lo que tiene valor real no es el acceso al modelo —que es replicable, copiable, y está en disputa— sino los datos con los que ese modelo se afina y el conocimiento situado que ningún generalista tiene. Lo que se puede comprar y lo que se puede robar es, por definición, lo que no constituye una ventaja durable.
Argentina viene pensando la IA, casi sin excepción, como un servicio que se contrata: un abono mensual, una API, una herramienta que se enchufa. Es la posición del usuario terminal, la más cómoda y la más frágil. El caso Alibaba muestra que incluso las potencias que pueden pagar el desarrollo prefieren, cuando pueden, quedarse con el activo en lugar de alquilar el servicio. Si los que tienen los recursos para construir igual eligen apropiarse de la capacidad, vale preguntarse por qué del otro lado del mundo seguimos discutiendo cuál abono conviene contratar.
Lo que el caso deja a la vista
La carta del 10 de junio no fue un episodio aislado. Dos días después, el 12 de junio, el Departamento de Comercio de Estados Unidos impuso controles de exportación sobre Fable 5 y Mythos 5, los modelos de frontera de la propia Anthropic, y la empresa tuvo que desactivar el acceso global a ambos. La misma compañía que le pide a Washington mano dura contra China terminó con sus modelos top apagados por decisión de Washington. El acceso a la IA de frontera se abre y se cierra en una pulseada entre capitales que no son la nuestra.
Esa es, en el fondo, la asimetría de siempre. Aportamos al insumo y cedemos el activo. Estamos en la cadena de valor del lado que menos captura. El caso Alibaba no es una noticia sobre dos empresas peleándose por propiedad intelectual: es un recordatorio de que las capacidades de IA se construyen, se roban y se regulan en otro lado, y de que el lugar más débil de toda esta historia no es el del que copia, sino el del que ni siquiera está en la discusión.
Si hasta las potencias que pueden costear el desarrollo prefieren apropiarse de la capacidad antes que alquilarla, ¿por qué Argentina sigue pensando la IA como un servicio que se contrata y no como un activo que se construye?
Columna de IA por Esteban Terranova