Anthropic 红队研究：小型 AI 模型或可在无数据中心情况下于 IoT 设备间自我复制

Rohan Paul· @rohanpaul_ai · X·2026-10-14 10:27· 32 分钟前AI 评分68

AI 导读

Anthropic Frontier Red Team 研究警告，小型 AI 模型可能距在智能烤箱、杂牌 Android TV 盒子等商用 IoT 设备上自我复制只差数月。

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Anthropic 的研究警告称，流氓 AI 智能体可能只需数月就能劫持智能家居设备，自我复制并在无人控制下传播。

其 Frontier Red Team 将 Gemma4-26B-A4B 拆分到 15 台以每台约 55 美元购买的杂牌 Android TV 盒子上，以每秒 0.39 个 token 的速度运行。

该集群表明，配备 4GB 内存、安全性差的廉价小设备可以联合托管一个能力不俗的模型，因为每个盒子只承载其 2 层。

更难的测试要求模型扫描网络、将权重和智能体框架推送到新机器，并在每台机器上运行推理。

在由 8 个模拟 Android 节点组成的防火墙集群上，只有 GLM-5.2 完成了完整循环，在 5 次试验中有 4 次到达全部 8 个节点，第 5 次到达 7 个。

GLM-5.2 对电视盒子来说太大，但参数低于 30B 的开源模型在 Epoch Capabilities Index 上每年提升 13.7 分，到 2026 年底将达到其水平。

它们还会随着传播而改进：当每个 Qwen3.5-9B 实例继承前一个实例的笔记时，设置成功率从 45% 上升到 61% 至 84% 之间。

速度是弱点，一个 Kimwolf 规模的 200 万台电视盒子集群将托管约 13.3 万份模型副本，合计每秒产生 8 万个 token，约相当于 40 块 H100 的算力。

每个新的 9B 副本还需要约 28 至 51 小时的设置时间，而这种缓慢、高带宽的传播会在 ISP 流量监控中显得突出。

决定性问题在于，在 ISP 和设备制造商协调实施任何单一网络都无法独自执行的隔离之前，一个低于 30B 的模型是否会跨过 GLM-5.2 的门槛。

来源：Rohan Paul · x.com