這次是阿里！中國的大模型團(tuán)隊快被 Anthropic 告完了

本文作者：高允毅

2026-06-25 23:02

導(dǎo)語：這是Anthropic迄今控訴的最大規(guī)模“模型蒸餾”案。

這是Anthropic迄今控訴的最大規(guī)模“模型蒸餾”案。

作者丨高允毅

編輯丨馬曉寧

Anthropic已經(jīng)告了四家中國AI公司

短短四個月，四家中國頂級AI公司被Anthropic接連點名，且沒有停手的跡象。

這一次，輪到阿里。

2026年6月10日，Anthropic向美國參議院銀行委員會遞交了一封信，矛頭直指阿里Qwen團(tuán)隊。報告披露了一串?dāng)?shù)字：從4月22日到6月5日，整整45天，阿里相關(guān)運營者利用2.5萬個賬號，完成了2880萬次交互。

這是Anthropic迄今公開的最大規(guī)模“模型蒸餾”數(shù)據(jù)。

2880萬次對話是什么概念？放一個行業(yè)參照：目前主流的高質(zhì)量SFT（監(jiān)督微調(diào)）數(shù)據(jù)集，規(guī)模通常在數(shù)十萬到幾百萬條之間。2880萬次針對核心能力的定向交互，足以在特定任務(wù)域內(nèi)，低成本“提純”出一個極具競爭力的專用模型。

這引起了Anthropic的高度警惕。在他們看來，對方的行為目標(biāo)極其精準(zhǔn)，刀刀直指其最新旗艦?zāi)Ｐ?Mythos Preview 的核心底牌，軟件工程與智能體推理能力。

Anthropic在信中將其定性為“迄今為止，中國公司試圖搭美國頂尖實驗室便車的最大規(guī)模嘗試”。

梳理時間線可以發(fā)現(xiàn)，Anthropic的反擊正在顯著升級。

2026年2月23日，Anthropic發(fā)布了一篇博客文章《Detecting and Preventing Distillation Attacks》，公開點名三家中國AI實驗室：DeepSeek、月之暗面（Kimi）、MiniMax（稀宇科技）。

報告顯示，約2.4萬個中國相關(guān)賬號對Claude發(fā)起了超過1600萬次交互，其中MiniMax超1300萬，月之暗面超340萬，DeepSeek超15萬。

從1600萬次到2880萬次，規(guī)模在翻倍，Anthropic的反擊，也從2月份的“技術(shù)曝光”，升級到6月份“政治施壓”。

而這次的收信人，銀行委員會主席蒂姆·斯科特（Tim Scott）和首席成員伊麗莎白·沃倫（Elizabeth Warren），可以說是美國政壇里專門負(fù)責(zé)“對外經(jīng)濟(jì)制裁”和“對內(nèi)金融監(jiān)管”的兩個狠角色。

Anthropic告狀目的是什么

Anthropic的應(yīng)對策略，從一開始就不是打官司，而是推動立法。

據(jù)彭博社報道，信件遞交后，美國參議員比爾·哈格蒂和安迪·金迅速跟進(jìn)。他們計劃推動一項修正案并納入《國防法案》：對任何“不當(dāng)獲取美國AI模型輸出以訓(xùn)練競爭系統(tǒng)”的中國公司，實施嚴(yán)厲制裁或直接列入黑名單。

事實上，不僅是在白宮，整個硅谷也在結(jié)成防御同盟。Anthropic、OpenAI 和谷歌已經(jīng)暗中聯(lián)手，開始共享關(guān)于違規(guī)數(shù)據(jù)抓取的情報。

在海外媒體報道中，美國官員曾做出過一個估計，這種未經(jīng)授權(quán)的“工業(yè)級”蒸餾活動，每年給硅谷實驗室造成的損失高達(dá)數(shù)十億美元，直接威脅著Anthropic即將到來的天價IPO。

所以，借由這一次次越發(fā)嚴(yán)厲的指控，Anthropic真正想拿到的，不只是一家公司的商業(yè)維權(quán)，而是要在美國政界與產(chǎn)業(yè)界確立一條新的絕對紅線：用API輸出訓(xùn)練競爭模型，就是越界違法。

而在這場全方位的圍堵中，美國政府的技術(shù)封鎖也在急劇收緊，與前段時間業(yè)內(nèi)轟轟烈烈的“Fable 5 與 Mythos 5 緊急下架”事件暗中呼應(yīng)。

與國會山上的劍拔弩張不同，在開發(fā)者聚集的Reddit等技術(shù)論壇上，面對Anthropic的控訴，技術(shù)圈的反應(yīng)堪稱群嘲。

最經(jīng)典的就是“賊喊抓賊”的戲碼。有人指出，Anthropic 自己就是靠“偷數(shù)據(jù)”起家的。早期訓(xùn)練模型時，它因抄襲并非法下載數(shù)百萬冊受保護(hù)的書籍，曾陷入美國歷史上規(guī)模最大的 AI 侵權(quán)盜版案，最終被迫吞下 15 億美元的天價和解金。

連馬斯克都曾在今年2月份公開貼臉開罵，在Anthropic指控中國的 DeepSeek、月之暗面（Kimi）以及 MiniMax發(fā)起蒸餾攻擊，直指 Anthropic 才是北美最大的“偷子”，偽善又虛偽。

還有網(wǎng)友直接翻出了業(yè)內(nèi)的著名回旋鏢，此前 Anthropic 發(fā)布的 Claude 4.8 模型在回答，透露自己其實是“由阿里巴巴開發(fā)的Qwen模型”。“業(yè)內(nèi)互相洗數(shù)據(jù)、抄來抄去早已是常態(tài)，你身上流著通義千問的血，回過頭來告阿里抄襲？”

還有網(wǎng)友表示，如果是正常的付費使用，那和其他普通用戶的區(qū)別在哪，這只能算商業(yè)違約，怎么到了國會嘴里就變成‘惡意網(wǎng)絡(luò)攻擊’和‘危害國家安全’了？”

更有技術(shù)流網(wǎng)友對 Anthropic 的高管能力表示鄙視：“遇到技術(shù)漏洞不想著怎么提升自家的 AI 防御層和反抓取能力，天天只知道跑去和特朗普政府打小報告。”

最讓人啼笑皆非的卻是一位重度用戶的哀嚎：“我真正關(guān)心的只有 Fable 5 還能不能回來？Anthropic 現(xiàn)在一邊和白宮打小報告哭訴模型被抄，一邊又希望模型解禁。照這個趨勢看， Fable 5 大概是回不來了。”

漩渦中心：對抗性蒸餾技術(shù)

再看技術(shù)層面，整場指控的核心落在一個詞上：“對抗性蒸餾”。

什么是對抗性蒸餾？簡單來說，就是借別人的腦子，替自己省錢。

原本，“蒸餾”是AI訓(xùn)練中的正常操作：用一個已有的強(qiáng)大模型當(dāng)“老師”，讓它回答問題，然后把“老師”的答案拿過來，訓(xùn)練一個更輕量的“學(xué)生”模型。學(xué)生模型只學(xué)到了老師回答問題的能力，但訓(xùn)練成本只有老師的一小部分。

Meta 的 LLaMA 早期版本用 ChatGPT 的輸出來訓(xùn)練自己，這在行業(yè)里不是秘密。

而 Anthropic 控訴的“對抗性蒸餾”，則是將這套思路發(fā)揮到了極致。不需要自己花幾十億美元買算力、自己做數(shù)據(jù)標(biāo)注，只需要持續(xù)、大量地向目標(biāo)模型發(fā)送精心設(shè)計的問題，把它的高質(zhì)量回答批量保存下來，就擁有了一個現(xiàn)成的訓(xùn)練樣本庫。

這可省了一大筆錢。按Claude的公開API定價粗算，2880萬次交互的費用，哪怕按企業(yè)折扣計，也要幾百萬美元。但與從零開始訓(xùn)練一個具備同等軟件工程能力的大模型相比，這筆數(shù)字可能只是預(yù)算單上的零頭。

這就是Anthropic憤怒的主要原因，對方跳過了多年的技術(shù)積累和巨額投入，用幾百萬美元的調(diào)用成本，拿到了價值數(shù)十億美元的能力。

而Anthropic在報告中特意強(qiáng)調(diào)另一個問題，直指“安全”。

AI模型的核心能力分為兩種，訓(xùn)練方式截然不同：

一種是“干活能力”，比如寫代碼、做數(shù)學(xué)題、寫文案......只要給足標(biāo)準(zhǔn)答案，模型就能快速學(xué)會，這部分能力是可以被“蒸餾”的。

另一種是“安全對齊”，比如知道不該泄露用戶隱私、不該協(xié)助犯罪、不該輸出危險內(nèi)容。這些安全規(guī)則不是靠反復(fù)刷題學(xué)來的，而是通過一套極其精細(xì)的“行為矯正”訓(xùn)練建立起來的。每一次模型試圖越界，就會被訓(xùn)練師懲罰并矯正。

但蒸餾的過程，只復(fù)制成功，不復(fù)制拒絕。

在導(dǎo)出的2880萬次對話里，那些被系統(tǒng)攔截、拒絕回答的高危問題，全被過濾掉了。結(jié)果就是，學(xué)生模型只學(xué)會了頂級的能力，卻沒學(xué)到“什么不該說”。一旦部署到真實世界中，能力越強(qiáng)，失控的結(jié)果也會越嚴(yán)重。

API安全：防御永遠(yuǎn)比進(jìn)攻慢

而在“對抗性蒸餾”的暗面，則涉及到“API安全”。

這次Anthropic能檢測出這25000個異常賬號，其實依賴的是“行為模式分析”，即找“破綻”。比如這些賬號的注冊時間過于集中、IP地址在地理位置上異常扎堆、提問的內(nèi)容高度相似，且請求頻率快得根本不像人類。

但這只是初級防御。當(dāng)下，部分頂級AI實驗室，已經(jīng)在落地一種更具殺傷力的武器，叫"輸出指紋"技術(shù)。它如同“隱形水印”，它會在模型的每一次輸出中嵌入統(tǒng)計學(xué)層面的隱性標(biāo)記，只要有人拿這些內(nèi)容去訓(xùn)練新模型，日后一經(jīng)檢測，就能被精準(zhǔn)溯源追蹤。

然而在真實的工程世界里，防御天然滯后于進(jìn)攻。

所謂“道高一尺，魔高一丈”。今天你封禁了25000個賬號，明天對方就可以用無數(shù)個不同的虛擬信用卡和動態(tài)代理IP，分散注冊；你通過分析查詢模式來抓機(jī)器賬號，對方就可以在代碼里刻意加入像真人一樣的停頓和廢話來做偽裝；你種下隱形的“輸出指紋”，對方就能通過二次改寫、翻譯和增噪，把這些指紋徹底“洗”掉。

這場貓鼠游戲沒有技術(shù)終局，只有成本的此消彼長。

但如果制裁清單落地，游戲規(guī)則就變了。到那時，這就不再是一個單純的“反爬蟲”或“API攻防”的技術(shù)問題，“誰的模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自哪里”，將直接成為極其嚴(yán)苛的監(jiān)管審查對象。

對所有在LLM工程鏈條上工作的人來說，這個結(jié)果將直接決定未來的合規(guī)邊界：哪些數(shù)據(jù)來源是合法的？哪些模型的行為會被秋后算賬？又有哪些公司，會因為訓(xùn)練數(shù)據(jù)“來路不明”而直接被列入致命的黑名單？

這才是 Anthropic 真正的野心所在——在廢墟上建立一套由它定義、并由政治力量執(zhí)行的全球 AI 新秩序。

參考鏈接：

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-24/anthropic-accuses-alibaba-of-illicitly-accessing-its-ai-models

https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1uexovy/anthropic_allegations_of_unauthorised_access_by/