Ben Thompson abre su columna con una concesión a los críticos: entiende a quienes describen las declaraciones públicas de Anthropic, sobre todo las que rodean cada lanzamiento de modelo, como scare-mongering con fines de marketing. Solo dos meses atrás Anthropic anunció Mythos Preview, un modelo que la propia compañía calificó como demasiado peligroso para liberarse al público por sus capacidades de ciberseguridad. Dos meses después, lanzó Fable, una versión de Mythos con varias barreras de seguridad.

Fable, según Thompson, es un modelo impresionante. "Es cada vez más difícil evaluar modelos objetivamente para algo que no sea coding", admite, pero el feeling subjetivo está. En sus interacciones con Fable, otros modelos como GPT 5.5 y Opus 4.8 quedaron pequeños. Solo había sentido lo mismo dos veces antes: con GPT-4 y con Grok 4. Su lectura: Fable es probablemente downstream de un nuevo pre-entrenamiento y el primero de una nueva generación.

A partir de ahí, el analista compra la tesis de que Fable y Mythos son efectivamente más capaces para detectar y explotar vulnerabilidades de seguridad, y que el roll-out cauteloso de Anthropic estuvo justificado. El problema con liberar modelos públicamente, sin embargo, es que los guardrails se pueden saltar (jailbreakear). Y eso, aparentemente, fue exactamente lo que ocurrió poco después del lanzamiento.

Anthropic contra el gobierno de EE.UU., otra vez

Lo que sucedió a continuación es algo confuso. Anthropic escribió en una entrada de su blog:

"El gobierno de EE.UU., invocando autoridades de seguridad nacional, emitió una directiva de control de exportaciones para suspender el acceso a Fable 5 y Mythos 5 por parte de cualquier extranjero, dentro o fuera de Estados Unidos, incluidos empleados extranjeros de Anthropic. El efecto neto de esta orden es que debemos deshabilitar abruptamente Fable 5 y Mythos 5 para todos nuestros clientes para garantizar el cumplimiento. El acceso al resto de los modelos de Anthropic no se ve afectado. Recibimos la directiva hoy a las 5:21 pm (ET). La carta no detalla la preocupación de seguridad nacional. Entendemos que el gobierno cree haber tomado conocimiento de un método para bypassear, o jailbreakear, Fable 5. Revisamos una demostración de esta técnica específica usada para identificar un puñado de vulnerabilidades previamente conocidas y menores. Esas vulnerabilidades parecen relativamente simples, y verificamos que otros modelos públicos también las detectan sin requerir un bypass."

Anthropic argumenta que los jailbreaks no universales son inevitables y, además, acotados, y que no hay evidencia de un jailbreak universal. El bypass específico que disparó el alerta, según Thompson, fue reportado por Amazon, un detalle relevante: Amazon es simultáneamente inversionista de Anthropic y proveedor mayor de inferencia para la compañía. Mientras Thompson escribía la columna, ejecutivos senior de Anthropic estaban en Washington tratando de resolver lo que ellos insisten en llamar un malentendido, y que funcionarios de la Casa Blanca describen como displicencia de la cúpula de la empresa frente a una preocupación legítima de seguridad nacional.

El analista de Stratechery no tiene mucho que agregar al conflicto en curso porque hay demasiados hechos en disputa. Lo que no le sorprende es que el conflicto haya ocurrido: ya había explicado en Anthropic and Alignment por qué el choque entre el gobierno de EE.UU. y Anthropic era inevitable. Su contrapunto a quienes dicen que Mythos no es lo suficientemente poderoso para justificar la acción drástica del gobierno: si no lo es ahora, el próximo lo será, o el siguiente al próximo, particularmente ahora que los modelos cada vez son más útiles para crear a sus sucesores.

Eso, sin embargo, levanta otra pregunta que parece validar a los cínicos: si Mythos es tan peligroso, ¿por qué liberar Fable, y por qué pelear con el gobierno que hace exactamente lo que Anthropic dice querer? Las acciones de Anthropic, sostiene Thompson, son entendibles. Lo que vuelve única a la compañía es cómo las justifica, y son esas justificaciones las que dan a los críticos su munición y a Anthropic su magia.

El imperativo económico

Durante los primeros años de la inteligencia artificial, el valor económico fluyó hacia el cómputo por razones obvias: la oferta no alcanza la demanda y los precios se dispararon. Los grandes beneficiarios fueron NVIDIA, TSMC y los fabricantes de memoria (SK hynix, Samsung y Micron). Anthropic y OpenAI, en cambio, perdieron en conjunto decenas de miles de millones de dólares construyendo modelos frontera que, una vez liberados, son destilados y comoditizados por modelos open source, principalmente desde China.

Esto representa el escenario bajista para los laboratorios: nunca cubren costos porque su diferenciación es efímera, mientras alternativas gratuitas se vuelven good enough. Thompson lo considera un argumento legítimo. Un mundo donde los modelos son intercambiables es un mundo donde los modelos son commodities y el valor fluye a otra parte. Hoy ese lugar es el cómputo, pero cuando haya cómputo suficiente, el sitio más valioso de la cadena será el que siempre lo fue: ser dueño del touchpoint del usuario.

Para Thompson, los laboratorios frontera tienen el imperativo económico de moverse hacia el usuario. Tener el touchpoint significa lock-in significativo, y la mejor manera de tenerlo es ser el lienzo donde el usuario hace todo lo que necesita. Eso, por extensión, pone a los frontier labs en curso de colisión con las compañías de software: hoy el software es dueño del touchpoint, y a los laboratorios les conviene no ser un commodity input dentro del software sino reemplazarlo de plano.

Las compañías de software, mientras tanto, trabajan en lo opuesto. Satya Nadella expuso su visión en un ensayo en X:

"Cada compañía va a tener que construir lo que yo llamo capital humano y capital de tokens. El capital humano comprende el conocimiento, el juicio, las relaciones, el ingenio y el reconocimiento de patrones de su gente; el capital de tokens es la capacidad de IA que la firma construye y posee. El capital humano no pierde valor a medida que crece el capital de tokens, gana valor. Creo que la agencia humana será el motor del crecimiento del capital de tokens. Los humanos pondrán metas ambiciosas, conectarán puntos entre dominios, construirán relaciones y reconocerán patrones que importan. Sin dirección humana, lo que queda es cómputo corriendo en círculos."

Nadella abrió esa visión con una advertencia:

"Lo último que querríamos es un mundo donde cada compañía de cada sector ceda valor a un puñado de modelos que se comen todo lo que ven. Si todo el valor se acumula en pocos modelos, la economía política simplemente no lo tolerará. Pensá lo que pasó en la primera fase de la globalización, donde economías industriales enteras fueron vaciadas por el outsourcing. Las cifras de PIB se veían bien en la superficie, pero el desplazamiento fue real y las consecuencias todavía se sienten."

El problema con esa analogía, replica Thompson, es que la globalización efectivamente ocurrió y las economías industriales sí fueron vaciadas. Existe la posibilidad de que esto no sea una advertencia sino una profecía. No sorprende que Nadella esté levantando la alarma, dado que Microsoft podría ser una de las víctimas. Y por el mismo razonamiento, el imperativo económico de los fabricantes de modelos es lograr exactamente eso.

El imperativo de los datos

Los modelos, ni siquiera Mythos, están todavía en ese punto. Lo que necesitan, además de más cómputo, son más y mejores datos. Las mejoras de los modelos vienen cada vez más del reinforcement learning. Una parte de eso se puede generar sintéticamente, pero la palanca más poderosa para un laboratorio frontera es el uso real.

Esa es, para Thompson, una razón mayor de por qué OpenAI y Anthropic ofrecen planes de suscripción fuertemente subsidiados. SemiAnalysis estimó recientemente que un plan de USD 200 entrega USD 8.000 en tokens de Claude y USD 14.000 en tokens de Codex. Claro que ambas compañías pelean por el mindshare de usuarios y desarrolladores, pero también pelean por acceder a datos reales de uso para hacer sus modelos mejores.

Anthropic subió la apuesta con Fable al anunciar que retendrá los datos de uso por 30 días, incluso en planes enterprise que antes prometían retención cero. La compañía dijo que no entrenará con esos datos, pero no puso ningún salvaguarda concreta para garantizar que no lo hará en el futuro (como almacenar los datos con un tercero). Si este cambio de política, cuando Fable sea restaurado, no genera una pérdida significativa de clientes, Thompson sospecha que es solo cuestión de tiempo antes de que empiecen a usar esos datos. Son demasiado valiosos para sus objetivos finales.

El círculo virtuoso es claro: mientras más workflows pasen directamente por Claude o Codex, más datos consigue cada compañía para alimentar el entrenamiento, lo que vuelve sus productos más capaces y útiles, expandiendo el universo de workflows que pueden servir y, con ello, su acceso a más datos.

Nadella, en su ensayo, también subraya la importancia de estos datos, pero argumenta que deberían vivir independientes del modelo: evals privadas que capturen si un modelo está mejorando contra resultados que importan al negocio, entornos privados de reinforcement learning sobre trazas reales de la organización y bases de conocimiento que vuelvan la memoria institucional consultable. Ese loop, para el CEO de Microsoft, es el nuevo IP de la firma.