El 12 de noviembre, Will DePue, extrabajador de investigación de OpenAI, publicó un análisis forense según el cual seis modelos de pesos abiertos de cuatro de los principales laboratorios de IA chinos presentan huellas numéricas que coinciden con las de las GPU Blackwell de. La normativa de EE. UU. prohíbe exportar esos chips a China. El informe de Unemployment Labs cita DeepSeek-V4-Flash y DeepSeek-V4-Pro, Kimi K3 y Kimi K3.1-Pro de Moonshot AI, MiniMax-M3 y Ling-3.1-flash de Ant Group. También indica que modelos anteriores de las mismas empresas coinciden con la generación Hopper, más antigua, de Nvidia.
Los autores son cautelosos sobre lo que demuestran las pruebas. Escriben que la huella «identifica cómo se crearon los pesos y respalda, sin probarla, la inferencia de que Blackwell también se usó en el entrenamiento». En X, DePue dijo que investigadores sénior de OpenAI y Anthropic habían verificado el resultado de forma independiente, pero el informe no menciona a ningún revisor externo. El trabajo no ha sido revisado por pares.
Cómo funciona la huella digital
El método se basa en los pesos iniciales de un modelo. Según DePue, la forma en que se distribuyen esos valores iniciales depende de la configuración exacta de las GPU y de la semilla aleatoria, y quedan rastros de ese patrón en el modelo publicado. Para dar con ellos, revisó unos seis billones de combinaciones de semilla y disposición de chips. El informe señala que la coincidencia más fuerte que cabría esperar solo por azar es de unos 8 sigma, mientras que los seis modelos obtienen entre 49 y 1385 sigma.
El equipo también puso a prueba sus coincidencias en chips físicos. En una B300, PyTorch sin modificar, con la semilla recuperada de DeepSeek, reprodujo bit a bit 445 filas de V4-Flash. Una GB200 alquilada reprodujo las 13 filas conservadas de Kimi K3. Cambiar cualquiera de las dos semillas en una unidad hizo que no hubiera ninguna coincidencia. Los autores afirman que una AMD MI300X configurada de forma especial podría, en teoría, producir disposiciones similares, pero consideran esa explicación muy improbable. Añaden que su método coincidió con los 24 casos en los que un desarrollador había revelado públicamente el hardware que utilizó.
Límites y contexto
Según el informe, los modelos más recientes que se pueden analizar de Alibaba, Zhipu AI, Tencent, Xiaomi y StepFun siguen leyéndose como Hopper. El informe estima que cada uno de los mayores entrenamientos finales utilizó miles de GPU Blackwell y que, en conjunto, los clústeres costaron más de 500 millones de dólares. Aclara que se trata de estimaciones aproximadas.
Las pruebas no muestran dónde estaban los chips, a quién pertenecían ni cómo accedieron a ellos los laboratorios. Los sistemas Blackwell pueden alquilarse fuera de China, y el informe afirma que sus resultados «no constituyen una conclusión de que se haya infringido ninguna ley».
El informe se suma al escrutinio que ya existe sobre cómo obtienen los laboratorios chinos los chips de Nvidia. En julio, Michael Kratsios, asesor científico de la Casa Blanca, afirmó que Moonshot había «accedido a GB300 en Tailandia». Nvidia y los cuatro laboratorios no habían hecho comentarios al momento de la publicación.
