15台55美元的电视盒跑通260亿参数模型，Anthropic说AI蠕虫可能几个月内出现

A5站长网10月14日消息，Anthropic旗下前沿红队发布了一份研究：小模型或许只要几个月，就能在商用物联网设备上完成自我复制，比如智能烤箱和非知名品牌的安卓电视盒。这类被研究者称为AI蠕虫的复制体难以清除，因为不存在可以集中关停的节点；不同于传统恶意软件，它们还能自己摸索陌生设备的运行方式。

研究团队从市面上买了15台电视盒，每台大约55美元、内存只有4GB，牌子都没听说过，联网之后把Gemma4-26B-A4B这个谷歌开源模型拆开，让不同的层分别落在不同盒子上分段运行，实测生成速度约为每秒0.39个token。这个速度慢到几乎没法正常对话，但它证明了边缘硬件确实能拼出一台能跑大模型的机器。

研究者把自主复制拆成四步：先扫描网络找目标，再入侵拿到控制权，然后在陌生硬件上搭起推理环境，最后以新宿主为跳板继续往外传。前两步之前的研究已经证明小模型做得来，这份研究重点测的是第三步。给一台从未见过的设备装上推理框架，需要连着做出一长串软硬件相关的决策——选对软件栈、对齐依赖版本、排查这台机器特有的报错，任何一步卡住就满盘皆输。

测试结果喜忧参半。一个9B的小模型，成功在9类差异极大的硬件上架起了推理服务，这些硬件从Jetson Nano到Mac再到RTX4090都有，它拿下了其中8类。但当研究者要求把完整链条端到端跑通时，只有智谱的GLM-5.2能稳定跑通，5次试验里有4次感染了全部8个节点。300亿参数以下的模型已经能完成复制所需的许多单步操作，串联执行时则容易出错。

更值得警惕的是跨代积累。在部署推理服务的测试中，阿里巴巴的Qwen3.5-9B会把每一代的失败教训记下来传给后一代，部署成功率从最初的45%涨到后来各代的84%上下，最低也有61%；完成一次完整的推理部署大约需要28到51小时。按开放权重模型能力指数每年约13.7分的成长曲线外推，研究认为小模型有望在2026年底达到GLM-5.2的能力水平，基于小模型的自我复制体可能随后出现。

规模上的换算给了这件事一个量级感。研究者提到，若参照曾感染超过200万台设备的僵尸网络规模，同样数量的电视盒每15台组成一个集群，能在暗网里衍生出大约13.3万个副本，合计算力最高约相当于40颗英伟达H100芯片。防御并非无从下手：这类复制体的扩散速度偏慢，倍增时间以天计，流量异常检测与隔离清除依然有效。Anthropic也说明，2026年底这条时间线只是基于历史增速的粗略估计，不是承诺。