Un exingeniero de OpenAI halla la huella de GPUs Blackwell en seis modelos chinos

Will DePue, que trabajó en OpenAI hasta principios de 2026 y dirige ahora el laboratorio Unemployment Labs, publicó el 12 de noviembre un informe forense sobre los pesos de modelos de lenguaje abiertos. Su conclusión es que seis modelos de DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax y Ant Group arrastran el patrón de inicialización de GPUs Nvidia Blackwell, una familia cuya exportación a China requiere una licencia estadounidense. El informe no se basa en filtraciones ni en testimonios: analiza los archivos que los propios laboratorios publican.

La afirmación es fuerte y conviene separar dos cosas. El análisis presenta evidencia técnica de que esos modelos se inicializaron en hardware Blackwell. De ahí se infiere, sin probarlo, que el mismo hardware pudo participar en el entrenamiento. El propio informe reconoce que no puede establecer dónde estaban las tarjetas, quién las poseía ni si se incumplieron los controles de exportación.

Los seis modelos señalados

El patrón aparece en modelos lanzados entre abril y noviembre de 2026. En los cuatro laboratorios, las generaciones anteriores muestran la firma de Hopper, la familia anterior de Nvidia. La tabla resume las correspondencias que describe el informe.

Laboratorio	Modelo	Lanzamiento	Hardware inferido
DeepSeek	DeepSeek-V4-Flash	Abril de 2026	Blackwell B200 o B300
DeepSeek	DeepSeek-V4-Pro	Abril de 2026	Grace Blackwell GB200 o GB300
Moonshot AI	Kimi K3	Julio de 2026	Grace Blackwell GB200 o GB300
Moonshot AI	Kimi K3.1-Pro	Noviembre de 2026	Grace Blackwell GB200 o GB300
MiniMax	MiniMax-M3	Junio de 2026	Blackwell B200 o B300
Ant Group	Ling-3.1-flash	Octubre de 2026	Grace Blackwell GB200 o GB300

No todos los modelos chinos analizados muestran esa huella. Los más recientes de Alibaba, Zhipu, Tencent, Xiaomi y StepFun siguen leyéndose como Hopper o no permiten una atribución clara, y el informe no encuentra ninguna firma de Nvidia en LongCat-2.0 de Meituan. Esa distinción importa: el método no convierte automáticamente cualquier modelo chino en sospechoso.

Cómo se lee la huella de una GPU

Antes de entrenar, los miles de millones de parámetros de un modelo se rellenan con números pseudoaleatorios. En PyTorch sobre GPUs Nvidia, ese trabajo lo hace el generador Philox de la biblioteca cuRAND a partir de una semilla. La forma en que los valores se reparten depende del número de hilos y, por tanto, del número de multiprocesadores (SM) de la tarjeta: 132 en Hopper, 148 en B200 y B300, y 152 en GB200 y GB300. La misma semilla produce una disposición distinta en cada arquitectura.

Durante el entrenamiento, la mayor parte de esos valores cambia, pero algunos parámetros poco utilizados conservan el valor inicial y otros mantienen una huella estadística reconocible. DePue buscó combinaciones de semilla y diseño de chip que reprodujeran esos restos en los pesos publicados. Según su informe, exploró unos seis billones de combinaciones y validó el método con 24 modelos de control cuyos desarrolladores habían revelado el hardware utilizado.

La comprobación más sólida llegó al ejecutar PyTorch sin modificaciones en hardware real. Con la semilla recuperada, una B300 reprodujo los valores iniciales intactos de DeepSeek-V4-Flash bit a bit, y una GB200 alquilada reprodujo los de Kimi K3 con una correlación de 0,999995. Una H100 no reprodujo ninguno. Cambiar la semilla en una unidad rompió la coincidencia. Los aciertos de los seis modelos señalados se sitúan entre 49 y 1.385 sigma, frente a los aproximadamente 8 sigma que el propio autor considera alcanzables por azar en una búsqueda de ese tamaño.

Qué demuestra y qué no

El hallazgo prueba que la inicialización de esos modelos se hizo en una GPU de la clase Blackwell. También apoya la inferencia de que el entrenamiento se ejecutó en el mismo tipo de hardware, pero no la demuestra. Un laboratorio podría haber inicializado un modelo en Blackwell y haberlo entrenado en otra plataforma, aunque el informe considera esa posibilidad poco plausible para los casos con coincidencia exacta.

El límite más importante es geográfico. Una GPU Blackwell puede estar en China, pero también en un centro de datos estadounidense al que el laboratorio acceda por la nube. DePue señala que esa es una vía posible y que la Cloud Security Act, una de las propuestas pendientes en el Congreso, intentaría cerrarla. Tampoco hay evidencia sobre quién vendió las tarjetas, cómo llegaron ni si las autoridades concedieron alguna licencia: el informe no ha encontrado licencias reportadas para estos chips.

La alternativa que el autor considera es hardware AMD configurado de forma especial, también restringido para China. La descarta para DeepSeek-V4-Flash y la considera muy improbable para los otros cinco modelos. Aun así, la palabra «conclusivo» es suya. La verificación independiente sigue pendiente, y DePue afirma que investigadores de OpenAI y Anthropic han confirmado el resultado en privado, algo que ninguna de las dos empresas ha declarado públicamente.

Por qué importa ahora

El informe llega en una semana de máxima tensión alrededor de Nvidia. El 12 de noviembre, la compañía anunció la dimisión de Jensen Huang como presidente y consejero delegado, y el nombramiento de Colette Kress, hasta entonces directora financiera, como consejera delegada interina. El consejo afirmó que la hoja de ruta de productos y los compromisos con clientes se mantienen sin interrupciones. La noticia se produjo después de que el consejo abriera una investigación sobre las informaciones que situaban a Huang en el centro de un posible esfuerzo de inteligencia extranjera.

En paralelo, el Congreso estudia varias iniciativas para endurecer el control de las exportaciones de chips avanzados. Entre ellas figuran la AI Overwatch Act, la Chip Security Act, la Match Act y la Cloud Security Act. El informe de DePue no demuestra por sí solo que las leyes actuales hayan fallado, pero aporta un tipo de evidencia que hasta ahora no estaba disponible: no una acusación de funcionarios o de medios, sino un rastro medible en los propios modelos.

Qué falta por saber

Lo primero es una replicación independiente. El informe publica las semillas, el código de verificación y los modelos de control para que otros puedan repetir el proceso. Lo segundo es la respuesta de los laboratorios implicados y de Nvidia; ninguna de las fuentes consultadas incluye una reacción pública de DeepSeek, Moonshot, MiniMax o Ant Group. Lo tercero es la explicación de cómo llegó el hardware a manos de esos equipos, si es que llegó físicamente a China.

Hasta entonces, la lectura prudente es la que separa el hallazgo técnico de la conclusión política. Que seis modelos se inicializaran en GPUs Blackwell es una afirmación con evidencia reproducible. Que esa evidencia pruebe una violación de los controles de exportación es una inferencia que el propio autor no sostiene. La diferencia entre ambas cosas será la que determine el debate legislativo de las próximas semanas.