Anthropic denuncia que varios laboratorios chinos usaron Claude para entrenar sus modelos de IA
Siete laboratorios de inteligencia artificial chinos habrían utilizado Claude para recopilar respuestas, analizar su comportamiento y mejorar sus propios sistemas, según el último informe de inteligencia de amenazas de Anthropic. El documento señala especialmente a Alibaba, responsable de Qwen, y también a Moonshot, creadora de Kimi, y DeepSeek.
El caso no solo abre un nuevo frente en la rivalidad tecnológica entre Estados Unidos y China. También muestra hasta qué punto un proveedor de IA puede observar el uso que se hace de sus modelos para detectar abusos, campañas automatizadas o intentos de extraer información con fines de entrenamiento.
Alibaba habría realizado 151 millones de consultas a Claude
Anthropic afirma que Alibaba llevó a cabo una campaña de destilación de modelos a gran escala. En total, el laboratorio habría enviado alrededor de 151 millones de intercambios de peticiones a Claude, con el objetivo de estudiar sus respuestas y extraer patrones útiles para Qwen, su propia familia de modelos de lenguaje.
La destilación es una técnica habitual en el desarrollo de inteligencia artificial. Consiste en utilizar las respuestas de un modelo avanzado, conocido como modelo profesor, para entrenar otro más pequeño o especializado, denominado modelo alumno. De esta forma, el segundo sistema aprende a responder con mayor eficacia sin tener que reproducir exactamente toda la arquitectura del primero.
El método no es ilegal ni clandestino por naturaleza. Las propias compañías lo emplean en determinados procesos internos. El conflicto aparece cuando se utiliza para copiar el comportamiento de un modelo cerrado sin autorización, mediante grandes volúmenes de consultas automatizadas y sin informar al proveedor.
Según Anthropic, Alibaba habría intentado obtener no solo las respuestas visibles de Claude, sino también información relacionada con sus procesos de razonamiento. Esta afirmación no demuestra que Qwen sea una copia directa de Claude ni que su desarrollo dependa exclusivamente de este sistema. La evolución de un modelo de IA responde a muchos factores, como los datos de entrenamiento, el diseño técnico, la capacidad de cálculo y los métodos de ajuste.
Kimi y DeepSeek habrían enviado preguntas de sus usuarios a Claude
El informe describe además una práctica diferente, pero especialmente llamativa. Moonshot, la empresa responsable de Kimi, habría utilizado servicios intermedios ubicados fuera de China para sortear las restricciones geográficas de Claude.
Estas infraestructuras, conocidas como transfer stations, actuarían como intermediarias entre el usuario y el servicio de Anthropic. En la práctica, algunas preguntas introducidas en Kimi habrían terminado en Claude, cuyas respuestas regresarían después al usuario como si hubieran sido generadas por el modelo chino.
Anthropic calcula que Moonshot habría realizado esta operación más de 23 millones de veces entre mayo y julio. DeepSeek, por su parte, habría enviado unos 12,1 millones de consultas en apenas dos semanas. Los usuarios de estas plataformas, según la compañía estadounidense, no habrían sido informados de que sus preguntas podían procesarse mediante un modelo externo.
Este punto plantea una preocupación adicional: además de la posible apropiación de capacidades, estaría en juego la transparencia sobre el tratamiento de los datos. Una persona que cree estar conversando con Kimi o DeepSeek podría estar enviando información a un proveedor diferente, sometido a otras condiciones de uso y políticas de privacidad.
Cómo detecta Anthropic estas campañas
Para identificar este tipo de actividad, Anthropic asegura que sus equipos de seguridad analizan metadatos, volúmenes de tráfico y patrones anómalos de uso. Los metadatos son datos que describen una interacción, como su frecuencia, procedencia técnica, horario o comportamiento, aunque no constituyan necesariamente el contenido de la conversación.
Una sucesión masiva de peticiones similares, el uso de automatización o la repetición de consultas diseñadas para comparar respuestas pueden revelar una campaña de destilación. La empresa afirma que sus sistemas bloquearon 11,4 millones de cuentas durante la primera mitad de 2026, aunque esa cifra incluye distintas categorías de abuso y no equivale exclusivamente a operaciones vinculadas con laboratorios chinos.
El informe deja claro que Anthropic dispone de una visibilidad considerable sobre lo que sucede dentro de Claude. Eso no significa necesariamente que una persona esté siendo vigilada de forma individual o que empleados lean todas sus conversaciones, pero sí que la plataforma registra suficiente información para detectar campañas coordinadas, usos prohibidos y posibles intentos de extracción de conocimiento.
El dilema entre seguridad y privacidad
La capacidad de supervisión de Anthropic ya había generado críticas. En marzo, la compañía habría utilizado señales como zonas horarias chinas, servidores proxy y dominios relacionados con empresas de IA del país para identificar posibles operaciones de destilación. El sistema fue retirado después de que un investigador descubriera su existencia.
El debate va más allá de la disputa comercial. Anthropic establece qué usos permite en Claude y cuáles prohíbe, incluidos los relacionados con armas biológicas o actividades de ciberataque. Al mismo tiempo, desarrolla herramientas para detectar si los usuarios intentan saltarse esas normas.
Ese doble papel convierte a la empresa en proveedor, vigilante y árbitro de su propia plataforma. Los controles son necesarios para limitar abusos, especialmente a medida que los modelos de IA ganan capacidad, pero también exigen transparencia sobre qué datos se recopilan, durante cuánto tiempo se conservan y cómo se utilizan.
El caso de Claude revela así dos caras de la nueva carrera por la inteligencia artificial. Por un lado, los modelos se han convertido en objetivos estratégicos cuyo comportamiento puede tener un enorme valor para los competidores. Por otro, cada consulta deja una huella técnica que permite a las compañías reconstruir patrones de uso y decidir cuándo una interacción deja de ser legítima.
