Anthropic copió Mononoke en Scion, según un exingeniero

La acusación: Anthropic habría copiado Mononoke en Scion

Un ingeniero que lideró el diseño del modelo de datos de Mononoke en Meta afirma que Scion, el sistema de control de versiones que Anthropic construyó internamente y que hoy procesa más de 30.000 fusiones de código al día, no fue una coincidencia ni un homenaje involuntario: fue, según él, una copia intencional y sin atribución.

En un segundo post publicado en sunshowers.io, el autor cuenta que tras su primera nota recibió confirmación privada de que Scion "copió intencional y descaradamente" a Mononoke, y que hubo solapamiento de personal entre ambos proyectos. "No hay ninguna posibilidad de que esto fuera un homenaje involuntario", escribe.

Es una acusación fuerte, hecha por alguien que estuvo dentro del equipo que creó la tecnología en cuestión. Y llega justo cuando Anthropic presentaba Scion como una hazaña de ingeniería asistida por IA.

Qué es Mononoke y qué habría copiado Scion

Mononoke es el componente del lado del servidor de Sapling SCM, el sistema de control de versiones que Meta usa en producción internamente. Así lo describe el repositorio oficial de Sapling en GitHub: el cliente sl nació de Mercurial, mientras que Mononoke es el servidor distribuido pensado para repositorios con millones de archivos y commits.

El punto central de la acusación es el modelo de datos Bonsai. Según el autor, Anthropic describe los "changesets" de Scion exactamente igual a como Mononoke describe los suyos. "Son exactamente lo mismo", afirma. Incluso señala que el nombre "Scion" invierte las sílabas de "Bonsai" y elimina la "B", aunque admite que eso podría ser casualidad.

El autor insiste en que la similitud va mucho más allá de la idea de "datos derivados" o de un índice, conceptos conocidos en la industria. Se extiende, dice, a todo el modelo de datos y a varias de las estructuras construidas alrededor.

Y agrega un detalle técnico que da peso a su versión: el modelo Bonsai era contracorriente. Mientras la sabiduría dominante en control de versiones apuntaba a modelos tipo Git, el equipo de Meta construyó en 2018 un Merkle DAG con estructura de write-ahead log, algo "muy lejos de lo que hacía cualquier otro". El autor dice que tuvo que justificar esa decisión ante varias capas de management de Meta.

El problema no es copiar, es no atribuir

Aquí está el corazón del reclamo, y es un matiz que conviene entender bien: el autor no se opone a que se reutilicen buenas ideas. "Estoy completamente de acuerdo con que se copien buenas ideas. No estoy de acuerdo con que se borren los números de serie", escribe.

Su objeción es que Anthropic acreditó a Sapling por "lecciones ganadas con esfuerzo" sin mencionar a Mononoke. Y explica por qué esa distinción importa: "Sapling" puede referirse al cliente de control de versiones o al sistema completo. Alguien que trabajó en el equipo de control de versiones de Meta, dice, conoce la diferencia.

También aclara que no reclama novedad sobre la API del lado del servidor para consultas y mutaciones de versiones: reconoce que existía en Mononoke y probablemente en sistemas anteriores. Su punto es que, si apuntas un modelo de lenguaje a Mononoke y le pides reconstruirlo, el resultado se parecería mucho a Scion.

El autor sostiene que la omisión cambia la narrativa. "Nuestro LLM construyó esto, lo llevó a producción y resolvió todos los desafíos en 5 meses" suena mucho más impresionante que "el equipo de control de versiones de Meta pasó 10 años construyendo y llevando esto a producción, y pudimos apuntar nuestro LLM a eso y reconstruirlo en 5 meses".

Aun así, concede que reconstruir un sistema existente en tan poco tiempo sigue siendo notable. Lo que le molesta es que Anthropic no lo haya dicho abiertamente.

Qué dice Anthropic sobre Scion

Según la cobertura del anuncio, Anthropic migró su repositorio principal de Git a Scion después de que las fusiones diarias de código pasaran de unas 2.500 en mayo a más de 30.000 en septiembre. Un equipo de siete personas construyó el sistema y completó la migración en cinco meses.

Las cifras que dio la compañía son contundentes: los requisitos de CPU y memoria de Scion serían 200 veces menores que los de su infraestructura anterior de espejos de Git, y los checkouts para pruebas y trabajos de investigación serían unas 100 veces más rápidos, pasando de minutos a segundos. La migración habría liberado el 25% de la capacidad de CPU de sus cargas de integración continua.

El repositorio de Anthropic es enorme: el historial de su rama principal ronda los 100 GB y una copia de trabajo comprimida supera los 25 GB. Solo las tareas de CI hacen unos 25 millones de checkouts al día, según la compañía.

Claude también participó en la construcción: una versión interna temprana de Claude Mythos Preview reescribió un pipeline de ingesta para usar 20 veces menos memoria y correr cuatro veces más rápido, según Anthropic.

La compañía aclaró que Scion está pensado para repositorios gigantes con muchos agentes de código, y que no lo presenta como un reemplazo general de Git. Dijo que quiere compartir el enfoque con GitHub, GitLab y la comunidad open source.

Hasta ahora, el autor afirma que no ha visto ninguna actualización del post original de Anthropic.

Qué significa esto para tu startup

El episodio deja tres lecciones concretas para cualquier equipo que construye software con IA.

• Documenta la procedencia de lo que construyes. Si tu equipo usa modelos para generar infraestructura, deja registro de qué sistemas existentes se tomaron como referencia. La atribución no es solo una cortesía: es defensa reputacional y, en muchos casos, legal. Un "inspirado en X" bien puesto evita una crisis pública.

• Revisa las licencias antes de publicar. Sapling se distribuye con el proyecto principal bajo GPL-2.0, mientras que su sitio web y su interfaz ISL usan MIT, según el repositorio oficial. Si tu producto deriva de código open source, verifica qué obligaciones de licencia y atribución te aplican antes de lanzar.

• Cuida la narrativa de marketing. Presentar como propio un trabajo derivado es un riesgo creciente en la era de la IA generativa. La historia "lo construimos desde cero" vende más, pero si la base venía de otro lado, el costo de que se descubra suele superar el beneficio del relato.

Conclusión

La disputa entre el exingeniero de Meta y Anthropic toca un tema que va a repetirse: qué pasa cuando un modelo de lenguaje reconstruye, en meses, un sistema que a un equipo humano le tomó años. El autor no pide que se deje de copiar; pide que se reconozca de dónde viene la idea. Es una distinción incómoda pero razonable, y afecta tanto a las grandes tecnológicas como a cualquier startup que use IA para acelerar su desarrollo. La respuesta de Anthropic, hasta ahora, sigue pendiente.

Fuentes

• More on Anthropic's Scion ripping off Mononoke (fuente original)
• facebook/sapling: A Scalable, User-Friendly Source Control System
• Anthropic replaces Git with custom source control system Scion
• Anthropic ditched Git for its own version control system because Claude is writing too much code
• Anthropic Migrates Massive Monorepo from Git to Scion