Según el monitoreo de Beating, respecto a los esfuerzos de Washington y Anthropic por bloquear los modelos de vanguardia para cortar el canal de "destilación" de grandes modelos chinos, el ex responsable de estrategia internacional de GitHub y fundador de Interconnected Capital, Kevin S. Xu, señaló que la destilación adversarial es solo una vía de escape desesperada de algunos laboratorios independientes chinos ante la escasez de datos, y que bloquear las API no puede detener el avance general de la IA en China. Los mencionados DeepSeek, Moonshade y MiniMax son laboratorios independientes sin apoyo ecológico de grupo, enfrentando la escasez de datos de alta calidad para pasos de razonamiento y entrenamiento posterior. En comparación, los grandes laboratorios respaldados por Alibaba (Qwen), ByteDance (Seed) o Xiaomi, poseen datos de escenarios masivos propios que no tienen nada que envidiar a Google o Apple, y no dependen de la destilación. Por lo tanto, las políticas de bloqueo solo generan obstáculos a corto plazo para los laboratorios independientes, sin poder socavar la base de los grandes fabricantes chinos. La supuesta "ventaja de datos" de China es un malentendido: en cuanto a los datos de alta calidad necesarios para entrenar modelos de vanguardia, China no solo no tiene ventaja, sino que también carece gravemente de cadenas de suministro de datos comerciales maduras como Scale AI o Surge. Debido a la baja calidad de los proveedores de datos nacionales, los laboratorios independientes, desesperados y por pereza de buscar atajos, han adoptado la destilación vía API como estrategia de adquisición de datos económica. Sin embargo, la industria de la anotación de datos es un modelo comercial de baja barrera de entrada, no una falla técnica como los fotolitográficos, y la brecha de oferta y demanda en el país puede llenarse fácilmente. A largo plazo, aunque los modelos estudiantiles puramente destilados no puedan superar teóricamente a sus maestros, dado que los grandes modelos aún son construidos por ingenieros humanos, ya sea que EE. UU. corte o no las API, los desarrolladores chinos inteligentes y diligentes eventualmente romperán esa barrera, diseñando modelos que superen a sus mentores. La política de bloqueo estadounidense no solo es ineficaz, sino que también podría cortar prematuramente la capacidad de mantener a los modelos chinos en un "techo" de estudiante mediante restricciones teóricas.

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La efectividad de la política de prevención de distilación en modelos grandes es cuestionable: la distilación es solo una vía rápida de datos para laboratorios independientes, y el bloqueo no puede detener la carrera de la IA china.

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