La NSA estaría gastando miles de millones al año en probar modelos frontier
La Agencia de Seguridad Nacional de Estados Unidos (NSA) habría dicho a miembros del Congreso que está gastando miles de millones de dólares este año en evaluar y probar modelos avanzados de inteligencia artificial, según dos fuentes familiarizadas con estimaciones clasificadas. La cifra, reportada por Washington Sun el 25 de septiembre de 2026, no ha sido confirmada oficialmente: el Pentágono declinó comentar sobre la asignación de recursos de la NSA y no existen documentos presupuestarios públicos que respalden el monto, como confirmó también Yahoo News.
El gasto está ligado al AI Security Center de la NSA, creado para examinar modelos frontier —los más capaces del mercado— en busca de vulnerabilidades de seguridad nacional. La unidad se reactivó con urgencia tras una cadena de incidentes de hacking de alto perfil y sus fondos provienen de las partidas clasificadas del presupuesto de seguridad nacional.
Por qué cuesta tanto evaluar un modelo frontier
Hay dos partidas que dominan la factura, según el reporte de Washington Sun:
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👥 Aplicarla en la comunidad- Cómputo. Evaluar modelos frontier exige chips y capacidad de data center para correr pruebas adversariales repetidas contra sistemas que ya de por sí demandan enorme poder de procesamiento. Para ponerlo en escala, The Information reportó que Anthropic ha cerrado acuerdos de cómputo que podrían costar hasta US$517.000 millones. La demanda mundial de chips supera con creces la oferta y eso empuja los precios al alza.
- Talento. Ingenieros de IA de élite reciben paquetes que pueden llegar a cientos de millones de dólares en el sector privado, muy por encima de lo que el gobierno puede igualar. La NSA tiene una de las nóminas técnicas más profundas del Estado, pero Nathan Calvin, de la organización Encode, dijo a Washington Sun que la evaluación interna es «genuinamente costosa» porque «compites en ofertas con algunos de los clientes menos sensibles al precio del mercado».
Cuánto costaría crear un regulador civil de IA
El contraste con lo que el Congreso había propuesto para supervisión civil es dramático. Dos estimaciones del Congressional Budget Office (CBO) citadas por Washington Sun y Yahoo News:
- La AI Security and Innovation Act, una propuesta bipartidista de la Cámara baja, fue estimada por el CBO en unos US$20 millones anuales para crear un centro en NIST enfocado en riesgos de IA, con costos de implementación cercanos a US$80 millones entre 2026 y 2031.
- Otro proyecto de la Cámara para un sistema de reporte y seguimiento de IA contemplaba US$36 millones en total para los próximos cinco años.
Las dos iniciativas tienen propósitos distintos a las pruebas clasificadas de la NSA, pero la brecha es lo bastante grande como para cambiar el cálculo político sobre quién paga qué.
¿Quién debería pagar la factura?
El reporte destapó tres caminos en debate:
1. Autorregulación entre frontier labs. The Information reportó que Google, OpenAI y Anthropic están avanzando en la creación de un organismo común tentativamente llamado SAFA (Standards Authority for Frontier AI), una idea atribuida al CEO de Google DeepMind, Demis Hassabis, que combinaría supervisión gubernamental, financiamiento industrial y expertos técnicos independientes. Yahoo News confirmó que OpenAI reconoció públicamente las conversaciones y que su jefe de asuntos globales sostuvo que los estándares de la industria «complementarían, no reemplazarían» la supervisión federal.
2. Revisión cruzada entre compañías. Elon Musk ha sugerido que los propios frontier labs se revisen entre sí antes de lanzar nuevos modelos, sin intervención estatal.
3. Supervisión federal cofinanciada por la industria. Tanto Anthropic como OpenAI han expresado estar abiertos a más supervisión federal e, incluso, a contribuir financieramente, según Washington Sun. La CBO propuso gravar a los desarrolladores de frontier para costear auditorías independientes.
Los críticos del modelo de autorregulación apuntan un conflicto estructural: las mismas empresas que definirían los estándares serían las evaluadas.
Por qué la NSA se movió justo ahora
El gasto clasificado no surge en el vacío. El 8 de septiembre de 2026, la propia NSA, junto con CISA y el FBI, publicó el aviso conjunto AA26-251A, alertando sobre campañas industriales de destilación de modelos por parte de seis empresas chinas: DeepSeek, Moonshot AI, Alibaba, MiniMax, StepFun y Z.AI. Según el aviso, estas firmas habrían extraído miles de millones de tokens de modelos de Anthropic, OpenAI, Google y xAI desde finales de 2024, usando cuentas fraudulentas, proxies de «transferencia» y distribución de requests entre múltiples proveedores para evadir restricciones geográficas.
El aviso detalla que DeepSeek destiló desde Claude 3.7, Sonnet 4, Sonnet 4.5, Opus 4.1, Gemini 2.5 Pro/Flash y GPT-4/4o/5, y que el costo de entrenamiento citado públicamente —US$5,6 millones— excluye el valor de los datos obtenidos por destilación maliciosa.
A esto se suma la carta abierta firmada en agosto por más de cien empresas —incluidas OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, CrowdStrike, Okta y Fortinet— advirtiendo que los ataques cibernéticos habilitados por IA «se volverán mucho más generalizados y sofisticados» en los próximos meses, según reportó TechCrunch.
Qué significa esto para tu startup
El debate sobre quién paga la supervisión de IA tiene consecuencias directas en cómo construyes, vendes y financias tu producto:
- Diseña para la auditoría desde el día uno. Si avanzan propuestas como SAFA o la AI Security and Innovation Act, el costo de cumplimiento caerá sobre los desarrolladores. Documenta ya qué datos entrenan tu modelo, qué pruebas internas haces y cómo respondes a incidentes: la trazabilidad dejará de ser un nice-to-have para convertirse en ventaja competitiva.
- Modela el impacto en tu costo por API. Un gravamen a los frontier labs o una autoridad de estándares autofinanciada podría terminar trasladándose a tu factura si dependes de APIs de OpenAI, Anthropic o Google. Pide a tu equipo financiero escenarios con distintos niveles de sobrecosto regulatorio antes de firmar compromisos plurianuales.
- Invierte en aislamiento real para tus eval internas. Los incidentes recientes con agentes accediendo a sistemas reales durante pruebas de sandbox muestran que la frontera entre entorno de prueba y producción es porosa. Si haces eval de tus propios agentes, prioriza aislamiento físico y lógico —whitelisting de URLs, mock data que no comparta nombres con sistemas reales— antes que nuevas funcionalidades.
El resultado neto es claro: la regulación de IA dejó de ser una conversación filosófica en Washington y se convirtió en una partida presupuestaria de varios miles de millones. Las reglas del juego —y quién las paga— se están escribiendo ahora.
Fuentes
- Classified Estimates Show the NSA Is Paying Billions to Test AI Models (fuente original)
- The NSA Is Spending Billions to Test AI Models, Classified Estimates Show
- Google, OpenAI and Anthropic move closer to AI safety standards body
- NSA, CISA, FBI Warn China-Based AI Firms Distill US Frontier Models
- OpenAI, Anthropic, Google, and 100 other companies call for action to defend against rogue AI
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