Al menos en el tema del entrenamiento de los modelos de IA, en sí mismo no hay un foso defensivo muy profundo.

IA = más GPU + más datos + mejores recetas de entrenamiento + más optimización de ingeniería.
Eso ya es consenso en la industria. La IA, por sí misma, no necesita acumular equipo exclusivo, materiales y procesos como en la fabricación avanzada de chips.
Una vez que se muestra públicamente la capacidad de un modelo, en efecto se le está diciendo a toda la industria que esto es viable; así, los que llegan después no tienen que asumir el costo total de los fracasos de repetir el trabajo de la empresa pionera, y pueden recortar la brecha con rapidez.

La verdadera fosa defensiva de los fabricantes de IA nunca ha sido la capacidad del modelo en sí. El valor real está en el ecosistema de usuarios, los datos de comportamiento y la mentalidad de los desarrolladores, entre otras cosas.
Por eso, aunque Kimi, Grok, DeepSeek y otras empresas hayan demostrado que los parámetros y la capacidad del modelo pueden ponerse al día rápidamente, yo creo que aun así es difícil que representen un desafío real para OpenAI o Anthropic.

El ecosistema de usuarios, una vez que se forma, se convierte en un foso defensivo muy profundo. Incluso ahora, con que la IA ya tiene una capacidad de búsqueda tan fuerte, el negocio de anuncios de búsqueda de Google sigue acelerando su crecimiento. Y esto ocurre incluso cuando la capacidad ya está claramente por detrás del mercado.
No hay que gritar que la valoración de OpenAI y Anthropic debería caer a la mitad por el rápido desarrollo de otros modelos. OpenAI tiene cerca de 1000 millones de WAU; Anthropic, además, ocupa más del 50% de la cuota de gasto empresarial en LLM.

Bajo este contexto, todavía producen continuamente datos de usuarios de alta calidad. Aquí, el foso defensivo no es algo que se pueda demostrar con solo “subir en rankings”.