Siete laboratorios de inteligencia artificial con sede en China fueron identificados en un informe reciente como participantes en operaciones encubiertas de extracción de capacidades de modelos de IA ajenos, sin autorización. Las empresas señaladas incluyen Alibaba, Moonshot AI, DeepSeek, Zhipu (conocida internacionalmente como Z.ai), Xiaomi, SenseTime y MiniMax.

El informe distingue con precisión técnica entre dos prácticas: la destilación legítima, proceso estándar en la industria donde un modelo avanzado genera respuestas para entrenar a uno más pequeño con consentimiento explícito, y la destilación ilícita, definida como una operación encubierta a gran escala para extraer y replicar capacidades de un modelo sin autorización. Esta distinción es clave para entender las implicaciones legales y competitivas del fenómeno.

La escala del problema: millones de intercambios no autorizados

Alibaba encabeza la lista por la magnitud de su operación. Durante varios meses, se registraron picos de casi tres millones de intercambios diarios dirigidos a modelos de razonamiento específicos. La técnica empleada consistía en inyectar instrucciones en cada solicitud para forzar la exposición de la cadena de razonamiento interno antes de entregar la respuesta final. Los datos obtenidos fueron utilizados para afinar versiones sucesivas de sus propios modelos de lenguaje.

Moonshot AI adoptó un enfoque distinto pero igualmente significativo: redirigió más de 300,000 consultas de sus propios usuarios hacia modelos externos sin informarles del desvío. En un lapso de diez días, la compañía canalizó estas solicitudes a través de una red de cuentas fraudulentas, extrayendo información sobre patrones de razonamiento mediante técnicas diseñadas para evadir protecciones existentes.

DeepSeek, por su parte, interceptó solicitudes de usuarios que intentaban acceder a sus modelos a través de herramientas de terceros, acumulando más de 12.1 millones de intercambios en un periodo corto. Zhipu intentó primero vulnerar las defensas de otro modelo antes de redirigir su atención hacia arquitecturas de razonamiento más recientes.

Implicaciones para la estrategia tecnológica regional

Estas revelaciones tienen consecuencias directas para cualquier organización que dependa de modelos de IA de terceros en sus operaciones. La posibilidad de que capacidades propietarias sean replicadas sin consentimiento plantea riesgos tangibles: desde la erosión de ventajas competitivas construidas sobre tecnología licenciada, hasta la exposición de datos de usuarios a cadenas de procesamiento no declaradas.

Para empresas en México y América Latina que integran modelos de IA en procesos críticos, el caso evidencia la necesidad de auditar los flujos de datos entre proveedores y verificar que las consultas de sus sistemas no sean redirigidas sin transparencia. La destilación ilícita de modelos de IA no es un riesgo abstracto: es una práctica documentada con métricas concretas que ya opera a escala industrial.

El fenómeno también redefine el debate regulatorio en torno a la propiedad intelectual en inteligencia artificial. A diferencia del robo de código fuente, la extracción de capacidades mediante interacciones masivas no tiene un marco legal consolidado en la mayoría de las jurisdicciones. Esa ambigüedad normativa es, en sí misma, un riesgo estratégico que los equipos jurídicos y tecnológicos de las organizaciones deben comenzar a mapear con urgencia.