Seis empresas chinas de IA fueron sorprendidas copiando los mejores modelos de Estados Unidos. La solucion de Washington: hacer que sus respuestas empeoren en silencio.

Las noticias de IA del miercoles se dividieron en tres frentes que rara vez comparten titular: una pelea de seguridad sobre quien tiene derecho a usar los mejores modelos, una herramienta cientifica que podria cambiar como los medicos leen el ADN, y una empresa de hardware que apuesta su proximo telefono a un asistente mas conversador. En la India, el gobierno aprobo su expansion ferroviaria mas ambiciosa en años, ese tipo de gasto en infraestructura poco vistoso que decide, en silencio, como se moveran mercancias y personas durante una generacion.

Washington dice que seis empresas chinas de IA han estado copiando los mejores modelos de Estados Unidos. Su solucion es empeorar las respuestas de esas empresas.

El 8 de septiembre, la Agencia de Seguridad Nacional, el FBI y la Agencia de Ciberseguridad e Infraestructura publicaron una alerta conjunta que acusa a seis empresas chinas de IA, DeepSeek, Moonshot AI, Alibaba, MiniMax, StepFun y Z.AI, de dirigir una campaña de destilacion a escala industrial contra empresas estadounidenses de IA desde finales de 2024. Las agencias dicen que las seis empresas extrajeron miles de millones de tokens en millones de consultas de Claude de Anthropic, GPT de OpenAI y Gemini de Google, y luego usaron esa salida para entrenar sus propios modelos, un atajo que se salta buena parte del costoso ensayo y error que produjo los modelos originales.

La alerta entra en detalles. Dice que DeepSeek uso varias versiones de Claude, GPT y Gemini para construir sus modelos R1 y V3, y sostiene que el costo de entrenamiento de 5,6 millones de dolares que la empresa suele citar es enganoso porque deja fuera el costo de esos datos destilados. Dice que Moonshot AI tomo salidas de Claude Fable de Anthropic y de GPT-4o de OpenAI para construir sus sistemas Kimi K2 y K3. Segun la acusacion, estas empresas usaron cuentas fraudulentas, suscripciones premium compradas al por mayor y servicios de enrutamiento por proxy, a veces llamados estaciones de transferencia, para eludir los limites de uso y los bloqueos regionales.

La recomendacion mas inusual de la alerta no es bloquear directamente las cuentas senaladas. En su lugar, pide a las empresas estadounidenses de IA que den en silencio respuestas peores a las cuentas identificadas con alta confianza como responsables de destilacion maliciosa, bajo la idea de que una prohibicion directa solo avisa al operador para que cambie de cuenta, mientras que una caida de calidad silenciosa contamina sus datos de entrenamiento sin que sepan por que. Las agencias tambien quieren que las empresas estadounidenses construyan una red de inteligencia compartida para rastrear a estos actores en toda la industria. Un portavoz de la embajada china en Washington, Liu Chang, desestimo la alerta como un ataque deliberado al avance de la IA china. Ninguna de las seis empresas nombradas respondio a las solicitudes de comentarios.

Google DeepMind mapeo el efecto de cada mutacion posible del ADN humano

Tambien el 8 de septiembre, Google DeepMind publico el Atlas AlphaGenome, una base de datos publica y gratuita con los efectos previstos de las aproximadamente 9.000 millones de posibles alteraciones de una sola letra en el genoma humano, ademas de mas de 100 millones de pequenas inserciones y eliminaciones observadas en el ADN de personas reales. Es un conjunto de datos de 1 petabyte, mas de 30 veces el tamano de la base de datos de proteinas AlphaFold de DeepMind, y es gratuito de inmediato para investigacion no comercial, con licencias comerciales en Google Cloud que llegaran mas adelante.

Junto al Atlas, DeepMind publico un numero unico llamado puntaje de Impacto de Variante AlphaGenome, que combina las predicciones de AlphaGenome con otra herramienta anterior de DeepMind llamada AlphaMissense para estimar que tan danina puede ser una mutacion determinada. La idea es evitar que los investigadores tengan que ejecutar sus propias predicciones para una mutacion que pueda importar, ya que la respuesta ahora esta en una tabla de consulta. DeepMind dice que un equipo del Instituto Broad del MIT y Harvard uso el Atlas y sus puntajes para ayudar a identificar una variante no codificante, el tipo de mutacion que se ubica fuera de los genes y que es notoriamente dificil de interpretar, como posible causa de un caso de epilepsia grave. Secuenciar un genoma se ha vuelto barato. Saber que hace realmente una mutacion determinada todavia no, y ese es el vacio que esta herramienta busca cerrar.

Apple metio la IA dentro del lanzamiento del iPhone, no alrededor de el

El evento de Apple del 9 de septiembre, llamado “Surprise and Shine”, era en teoria sobre nuevos iPhones, pero la empresa construyo todo su discurso alrededor de la IA mas que en cualquier lanzamiento desde que anuncio Apple Intelligence por primera vez. Apple presento su tercera generacion de Modelos de Base, cinco modelos con nombre propio construidos para tareas distintas, incluido un modelo compacto que corre en el dispositivo con unos 20.000 millones de parametros y un modelo mas grande, Cloud Pro, que corre en los propios servidores de Apple. El nuevo iPhone 18 Pro viene con el chip A20 Pro y combina los nuevos modelos con una Siri rediseñada que puede mantener una conversacion, tomar acciones dentro de las aplicaciones, y razonar sobre lo que hay en pantalla en lugar de responder una pregunta a la vez.

Las nuevas capacidades de IA de Siri se lanzan en beta solo en ingles, con soporte para frances, japones, coreano, portugues y espanol previsto para octubre. La funcion no estara disponible en la Union Europea ni en China al momento del lanzamiento, dos mercados donde los requisitos regulatorios, y en el caso de China las reglas de licencia para sistemas de IA extranjeros, han retrasado repetidamente los planes de lanzamiento de Apple. El iPhone 18 Pro parte de 1.199 dolares, con reservas que abren el 12 de septiembre y disponibilidad general desde el 18 de septiembre.

La India aprobo su mayor expansion ferroviaria en años

El 9 de septiembre, el Comite del Gabinete para Asuntos Economicos, presidido por el primer ministro Narendra Modi, aprobo ocho proyectos de ampliacion de vias ferroviarias por un total de 20.804 millones de rupias, unos 2.500 millones de dolares, repartidos en 31 distritos de nueve estados. Ampliar vias significa agregar lineas paralelas adicionales junto a rutas ya existentes. No es tan llamativo como tender una linea ferroviaria completamente nueva, pero suele ser la solucion mas util, porque permite que circulen mas trenes por un corredor que ya existe sin esperar años para nuevas expropiaciones de tierra y estudios de ruta.

Cinco de los proyectos, con un costo de 10.021 millones de rupias, cubren 17 distritos de Tamil Nadu, Andhra Pradesh, Karnataka y Telangana y agregaran unos 540 kilometros de via, incluyendo nuevas lineas y duplicacion de vias en las rutas Arakkonam-Renigunta, Whitefield-Bangarapet, Hosur-Omalur y Salem-Karur-Dindigul, ademas de la ampliacion entre Secunderabad y Kazipet. Los otros tres proyectos, con un costo de 10.783 millones de rupias, cubren 14 distritos de Bengala Occidental, Jharkhand, Odisha, Madhya Pradesh y Chhattisgarh, y agregaran unos 656 kilometros, incluyendo una cuarta linea entre Kharagpur y Jharsuguda y una cuarta linea entre Katni y Pendra Road. Solo ese segundo paquete deberia agregar 27 millones de toneladas anuales de capacidad de carga en rutas que transportan sobre todo carbon, cemento, hierro y acero.

En conjunto, los ocho proyectos deberian agregar unos 1.196 kilometros de via y conectar a un estimado de 6.911 aldeas, con una poblacion combinada de mas de un crore, es decir 10,8 millones de personas. Un crore de rupias equivale hoy a poco mas de 1,2 millones de dolares al tipo de cambio actual, lo que da una idea del costo total: se trata de un gobierno gastando dinero real en las partes de una red ferroviaria que nadie fotografia. El gobierno se ha fijado 2029-30 como plazo para terminar las obras.

Cada noticia de hoy trata en realidad de la misma pregunta: quien controla el flujo de algo valioso, y que pasa cuando alguien empieza a tomar mas de lo que le corresponde. Estados Unidos quiere controlar el flujo del conocimiento de IA de frontera, y la respuesta que eligio no es un muro sino un engaño silencioso. DeepMind quiere hacer gratuito el flujo de la informacion genetica, apostando a que abrirla beneficia a mas gente de la que perjudica. Apple quiere controlar el flujo de tu atencion a traves de un telefono, ahora con un asistente mas conversador incorporado. La India, mientras tanto, solo intenta hacer circular mas trenes por vias que ya existen, lo que resulta ser una de las formas mas confiables en que un pais se vuelve mas rico.