Hay una frase que un asesor de la Casa Blanca no puede decir mientras lo es. Sriram Krishnan la dijo el pasado viernes, apenas unas semanas después de dejar su puesto de Asesor Senior de Política de Inteligencia Artificial de la Administración Trump, sentado en el programa MTS de la red de pódcast de Andreessen Horowitz. Iba sobre seguridad informática, y sonó así:
«No me gusta que estemos en un momento en el que puede ser más difícil buscar vulnerabilidades en tu propio código con Fable que con un modelo chino. Es un sitio muy raro donde estar. Y creo que deberíamos arreglarlo.»
Fable es el modelo de Anthropic. El modelo chino es Kimi K3, de la empresa Moonshot AI. Y lo que Krishnan está admitiendo, con toda la suavidad diplomática que le queda del cargo, es que las restricciones de seguridad de los laboratorios americanos han empujado a profesionales reales hacia la alternativa china. No lo dice de oídas: cuenta el caso de un conocido suyo.
«Estaba hablando con un amigo mío que había empezado a hacer trabajo de seguridad usando Kimi K3 en lugar de Fable, porque con Fable se topaba con estos rechazos y salvaguardas.»
Quién habla
Krishnan nació en Chennai, en el sur de la India. Antes de la política pasó por Microsoft, Facebook, Snap y Twitter, y fue socio del fondo de inversión Andreessen Horowitz. En diciembre de 2024 Donald Trump lo nombró su asesor principal para inteligencia artificial. Desde ahí coescribió Winning the Race: America’s AI Action Plan, el documento de julio de 2025 que ordenó la estrategia estadounidense en más de noventa recomendaciones. Anunció su marcha el 6 de junio de 2026 y salió a finales de mes.
Su primera aparición pública en formato largo tras el cargo la abrió con una confesión que retrata bien el peso de esos dieciocho meses:
«Creo que es la primera vez en unos dos años que puedo hacer una aparición en vídeo sin traje y corbata. Estoy encantado de haber salido de eso.»
Y así aparece en la grabación: camiseta oscura, sin corbata, hablando desde un salón con chimenea. El rótulo del programa ya no lo presenta como asesor, sino como socio general de Andreessen Horowitz: ha vuelto al fondo del que salió.
El reconocimiento que duele: los mejores modelos abiertos no son americanos
La semana que Krishnan comenta ha sido la más intensa que se recuerda en modelos abiertos. Salieron Grok 4.5, el modelo de Thinking Machines, Kimi K3 y Qwen, casi en cadena. Kimi K3, con 2,8 billones de parámetros, es el mayor lanzamiento de pesos abiertos de la historia y este lunes 27 libera sus pesos gratis. Preguntado por si Estados Unidos debería frenar los modelos chinos, Krishnan primero marca distancias —«ya no vivo del dinero del contribuyente americano, pero tengo muchos amigos allí»— y después concede lo evidente:
«No creo que sea bueno que los modelos abiertos líderes no sean americanos. Hay innovación excelente en Moonshot, DeepSeek y Qwen, pero preferiría con mucho que los modelos líderes fueran americanos. Estamos en un momento en el que los modelos líderes son chinos, y eso no me parece bueno.»
La incomodidad tiene una capa más. El plan que él mismo firmó defendía el código abierto de forma explícita: «si vas a la primera sección, verás que el plan habla de lo importante que es el código abierto», recuerda. Un año después, el liderazgo de esa vía que Washington promovió lo ejercen empresas chinas.
Por qué defiende los modelos abiertos aunque sean chinos
Aquí Krishnan se aparta del discurso de seguridad nacional y tira de biografía. Cita la ley de Linus, el principio de la comunidad del software libre según el cual «con suficientes ojos, todos los errores son superficiales».
«Los modelos de pesos abiertos son inherentemente seguros. Cuando descargas un modelo de Hugging Face, el mundo entero puede desmontarlo, inspeccionarlo, ajustarlo, modificarlo, mirarlo de formas que es absolutamente imposible si son cerrados.»
Y sin embargo, en la misma respuesta menciona el episodio que los lectores de LaPrensaIA ya conocen: el ataque automatizado que sufrió Hugging Face y que OpenAI acabó reconociendo como obra de dos de sus modelos experimentales. Su lectura no es prohibir, es armar mejor al que defiende: «hay que asegurarse de que los defensores americanos, occidentales o aliados tengan acceso a los mejores modelos para hacer nuestro software más seguro».
Destilación: «no hay escapatoria»
El asunto más caliente de la semana es la acusación de la Casa Blanca —ya sin Krishnan dentro— de que Moonshot destiló el modelo Fable de Anthropic para construir Kimi K3, con el Tesoro amenazando sanciones. Krishnan desactiva el marco moral del debate en dos movimientos. Primero, recordando de dónde vienen todos:
«Todos los modelos que tenemos hoy se destilaron del conocimiento humano. Si vuelves al GPT original o al Claude original, todos tuvieron que rastrear internet, nuestros blogs, nuestros tuits. La destilación siempre ha sido una parte central de cómo se entrenan estos modelos. No hay escapatoria.»
Segundo, separando eso de la práctica industrial: cuentas falsas, reventa de suscripciones, extracción masiva de trazas de razonamiento. Eso sí le parece atajable con verificación de identidad y control de direcciones. Pero el problema que de verdad le preocupa —y aquí acredita la idea al analista Dean Ball y a Ben Thompson— es la asimetría legal:
«Algunos modelos de otros países pueden entrenarse con modelos americanos, mientras que si eres un modelo americano de pesos abiertos puede ser confuso o difícil saber si puedes destilar de otros modelos americanos. Tienes un ecosistema desigual.»
Su propuesta: encontrar la forma de hacer la destilación aceptable y protegida, para que una empresa estadounidense juegue con las mismas reglas que la china. Y deja caer un detalle revelador: «si miras cualquier modelo americano de código abierto hoy, están usando modelos chinos como maestro».
La factura para OpenAI y Anthropic
La parte que interesa a cualquiera que pague por usar inteligencia artificial es la económica. Krishnan, que se define como alguien «en el negocio del consumo de tokens», describe un mecanismo simple: no todas las tareas necesitan el mejor modelo del mundo.
«Si tengo un agente que revisa mi correo o que repasa mi calendario, quizá no necesites tokens de frontera. Puede que te baste con la frontera menos uno o con el modelo abierto que elijas. En ese caso vas a empezar a ver presión de precios sobre los laboratorios frontera.»
La consecuencia la enuncia sin rodeos: tendrán que bajar el precio del token o igualar ofertas, «lo que probablemente erosione su margen bruto». Krishnan apunta incluso que la extensión de vida que Anthropic ha dado a Fable puede leerse en esa clave, aunque advierte que no tiene información interna, y predice más prórrogas.
De ahí sale la pregunta que debería quitar el sueño en San Francisco:
«¿Dónde está el foso real si eres un laboratorio frontera? ¿Está en la inteligencia o está en la herramienta? Puede que la inteligencia en sí, o al menos los niveles por detrás de la frontera, sea mucho más una materia prima.»
Su respuesta implícita: el valor se está mudando de los modelos a los productos que los envuelven —cita Claude Code y Codex— y espera que los laboratorios trabajen en hacerlos pegajosos. Quien gana mientras tanto, sostiene, es todo lo que hay debajo: centros de datos, nubes de inferencia, fabricantes de chips.
«Si ofreces un producto de valor, el capitalismo se encargará de todo lo demás.»
Qué hará ahora
Sobre su futuro se declara «irritantemente esquivo». Sí adelanta la misión: que Estados Unidos y sus aliados accedan a la inteligencia artificial a escala, con gobiernos y empresas trabajando juntos. Antes de dejar el cargo comunicó su intención de montar una institución propia de política tecnológica. Por ahora, promete «escribir algún artículo demoledor y aparecer en directos de vez en cuando».
Queda la sensación de una advertencia dicha a media voz. El hombre que diseñó la estrategia americana de inteligencia artificial ha esperado a salir del despacho para señalar que la seguridad excesiva de los modelos propios está empujando a los profesionales hacia los ajenos. Este lunes, cuando Kimi K3 libere sus pesos, la advertencia se pondrá a prueba.
Entrevista original: Sriram Krishnan on Open Source AI’s Biggest Week Yet, programa MTS de la red de pódcast de a16z, 24 de julio de 2026. Ver la entrevista completa. Las citas han sido traducidas del inglés y contrastadas con la grabación original.
Fermín Sánchez es el responsable editorial de LaPrensaIA, diario de divulgación sobre inteligencia artificial. Cubrimos la actualidad de la IA con criterio propio —tecnología, empresas y sociedad— de forma clara para el público no técnico. Cada artículo se elabora con la asistencia tecnológica de Iberia y se revisa antes de publicarse. Más sobre cómo trabajamos →
