La acusación que sacude la carrera por la IA
La competencia por la inteligencia artificial ya no se juega únicamente en quién entrena el modelo más grande, compra más chips o contrata más investigadores. También se juega en una zona mucho más gris: intentar aprender de los modelos rivales sin haber pagado el mismo coste de desarrollo.
Eso es lo que Anthropic acusa a Alibaba de haber hecho con Claude. Según una carta enviada al Senado de Estados Unidos, operadores vinculados al gigante chino y a su laboratorio Qwen habrían creado casi 25.000 cuentas fraudulentas para generar 28,8 millones de interacciones con el modelo entre abril y junio de 2026.
Anthropic lo describe como el mayor ataque de destilación registrado contra Claude. Y aunque la acusación todavía no fue probada en un proceso público, el caso muestra hasta qué punto la IA se convirtió en una disputa tecnológica, económica y geopolítica.
🚨 BIG: Anthropic accuses Alibaba of illicitly extracting Claude AI capabilities in what it calls the largest known distillation attack to date. pic.twitter.com/1xpuPl8gS0
— Cointelegraph (@Cointelegraph) June 24, 2026
Qué significa “destilar” un modelo
La destilación no es, en sí misma, una técnica ilegal. En inteligencia artificial, consiste en entrenar un modelo más pequeño o barato usando las respuestas de otro más potente. Es una forma habitual de transferir capacidades, reducir costes y crear sistemas más eficientes.
El problema aparece cuando se hace sin permiso, a gran escala y violando condiciones de uso. Según Anthropic, eso habría ocurrido en este caso: cuentas falsas, redes de proxies y millones de consultas diseñadas para extraer capacidades avanzadas de Claude.
El objetivo, siempre según la empresa, no era obtener respuestas aisladas, sino capturar habilidades valiosas del modelo, como razonamiento agéntico, programación y resolución de tareas largas. Es decir, justo las funciones que más dinero y tiempo cuestan desarrollar.
No sería un caso aislado
Anthropic ya había señalado en febrero a otros laboratorios chinos, como DeepSeek, Moonshot AI y MiniMax, por campañas similares. En aquel caso, la empresa habló de más de 16 millones de interacciones generadas a través de unas 24.000 cuentas fraudulentas.
La acusación contra Alibaba sería aún mayor en escala. También llega en un momento especialmente delicado: Estados Unidos está endureciendo controles sobre chips avanzados, modelos frontera e infraestructura de IA, mientras China intenta reducir su dependencia tecnológica.
Para Washington, la preocupación es clara. Si una empresa china puede acelerar su desarrollo copiando capacidades de modelos estadounidenses, el liderazgo en IA podría erosionarse más rápido de lo esperado.
Anthropic quiere que el Congreso actúe
La carta no se limita a denunciar el supuesto ataque. Anthropic también pide medidas concretas. Entre ellas, facilitar que las empresas de IA compartan información sobre este tipo de tácticas sin chocar con leyes antimonopolio, reforzar controles de exportación de chips avanzados y sancionar a laboratorios que realicen destilación no autorizada.
La compañía presenta el problema como una amenaza de seguridad nacional. Su argumento es que los modelos avanzados no sirven solo para escribir textos o programar mejor, sino también para desarrollar capacidades cibernéticas, automatizar tareas complejas y acelerar investigación estratégica.
ANTHROPIC ACCUSES ALIBABA-LINKED TEAMS OF MODEL EXTRACTION
Anthropic says Alibaba-linked teams accessed Claude AI outputs using ~25,000 fake accounts and 28.8M interactions.
The goal was to copy Claude’s advanced reasoning and coding abilities for Alibaba’s AI models.
Alibaba… pic.twitter.com/e5DOEgvWmH
— CryptoGoos (@cryptogoos) June 24, 2026
Por eso el caso Alibaba no es solo una pelea comercial entre dos empresas. Es una pieza más de la disputa entre Estados Unidos y China por controlar la próxima gran plataforma tecnológica.
La pregunta incómoda para toda la industria
El caso deja una cuestión difícil: ¿cómo se protege un modelo de IA cuando su interfaz principal consiste precisamente en responder preguntas?
A diferencia de un chip o un archivo robado, las capacidades de un modelo pueden filtrarse a través de millones de consultas aparentemente normales. Detectar cuándo un usuario está aprendiendo, probando o intentando copiar el sistema es cada vez más complicado.
Anthropic quiere convertir esa frontera en un asunto político y regulatorio. Alibaba, por ahora, queda bajo la presión de una acusación grave que puede tener consecuencias reputacionales y comerciales.
La carrera por la IA entró en una fase más dura. Ya no alcanza con entrenar mejores modelos. También hay que evitar que otros los usen como profesores involuntarios.
