Hay una empresa que cobra por darte modelos de IA con los filtros de seguridad arrancados. Se llama Abliteration.ai, aloja miles de modelos abiertos modificados y ya factura lo suficiente para no necesitar capital riesgo.
Puntos clave
- Aloja versiones "abliteradas" de modelos de pesos abiertos: los mismos modelos, con las negativas de seguridad eliminadas. Accesibles por navegador y por API.
- Fundada a finales de 2025, constituida en marzo de 2026. El cofundador se identifica solo como Devon porque sigue trabajando en otra empresa.
- Sin ronda todavía. Se financia con ingresos de clientes y acuerdos con grandes proveedores de nube. Está negociando financiación.
- Catálogo: miles de modelos, incluido GLM-5.3 de Z.ai.
- Clientes: startups de red teaming en Reino Unido y Europa que ayudan a bancos, aerolíneas e infraestructuras críticas a probar sus defensas.
- Ofrece a sus clientes capas de moderación para que pongan sus propios límites, si quieren.
- No hace verificación de identidad más allá de registrar la tarjeta.
Qué es la abliteración
Cuando un laboratorio entrena un modelo, le añade una capa de comportamiento que hace que se niegue a ciertas peticiones. Esa negativa no está repartida por todo el modelo: se concentra en una dirección concreta dentro de sus representaciones internas.
La abliteración consiste en localizar esa dirección y anularla. El modelo conserva sus capacidades y pierde la capacidad de decir que no.
Es una técnica pública, documentada, y cualquiera con los pesos y una GPU puede aplicarla. Por eso solo es posible con modelos de pesos abiertos: con GPT-6 Astra o Claude no se puede hacer, porque los pesos no salen de casa.
Lo que Abliteration.ai vende no es la técnica. Es no tener que descargar 200 GB de pesos ni alquilar GPU. Vende comodidad, que es lo que se ha vendido siempre.
Los dos argumentos, sin adornos
Devon defiende la utilidad para el defensor: "la ventaja es que ahora los defensores pueden moverse lo más rápido posible", y sostiene que esto acelera la ciberseguridad.
Tiene una parte de razón que cuesta reconocer. Un equipo de red team que simula ataques necesita que el modelo colabore, y un modelo que se niega a escribir un correo de phishing de prueba es inútil para probar si tus empleados caen en el phishing.
Enfrente, Andrew Yoon, de CivAI, lo resume sin rodeos: "puedes escribir literalmente cualquier cosa aquí, y lo cumplirá".
Y ahí está el problema, porque la única barrera de entrada es una tarjeta de crédito. TechCrunch probó la plataforma y no consiguió sacar instrucciones de suicidio, así que algún límite queda. Pero no hay verificación de identidad ni de propósito. El red teamer de un banco y quien quiere montar una campaña de fraude pagan lo mismo y entran por la misma puerta.
El propio Devon reconoce que la empresa todavía está definiendo hasta dónde llega su responsabilidad.
El agujero que esto abre en el discurso del sector
Toda la conversación sobre seguridad de modelos frontera de las últimas semanas, la clasificación Crítica de Astra en ciberseguridad, el acceso restringido de Gemini Cyber, los defensores verificados de Anthropic, asume una cosa: que el laboratorio controla quién usa la versión sin frenos.
Ese control existe mientras el modelo esté cerrado. En cuanto un modelo abierto se acerca en capacidad al frontera, la abliteración lo convierte en herramienta sin filtro para cualquiera con 20 dólares.
GLM-5.3 está en el catálogo. Y la brecha entre abierto y cerrado se estrecha cada mes.
Por qué importa
Si tu empresa hace phishing simulado, revisión de código ofensiva o pruebas de intrusión, esto es una herramienta legítima que probablemente ya usa tu proveedor de seguridad. Merece la pena preguntárselo y saberlo.
Si no haces nada de eso, la utilidad de la noticia es otra: es el argumento definitivo contra confiar la seguridad de tu empresa a que "el modelo se negará".
Cualquier defensa que dependa de que un atacante no consiga que una IA le escriba el correo, el script o el pretexto está construida sobre una suposición falsa desde hoy. Los filtros protegen del usuario torpe, no del atacante decidido. Y ese siempre fue el caso, solo que ahora cuesta 20 dólares demostrarlo.
Fuente original: TechCrunch
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