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Anthropic 红队发文称小模型或数月内可在商用 IoT 设备上自我复制：9B 模型 9 类硬件跑通 8 类，15 台约 55 美元安卓电视盒分布式运行 Gemma4-26B-A4B
Anthropic 的 Frontier Red Team（前沿红队）于 10 月 12 日 19:30（UTC，北京时间 13 日凌晨）发布《AI models may be capable of self-replicating without access to a datacenter》，作者为 William Zhou 和 Daniel Freeman。团队的判断是：小型 AI 模型可能距有能力在智能烤箱、杂牌 Android TV 盒这类商用 IoT 设备上自我复制只差几个月；这样的复制体没有集中式关闭点、难以关停，但扩张缓慢——数量倍增以天计。实验在受控实验室条件下完成，能力外推是 Anthropic 自己的评估。
两组实测数字支撑这个判断：评估中，一个 9B 模型在 9 类受测硬件中的 8 类上跑通了推理；团队买来 15 台单价约 55 美元的杂牌 Android TV 盒联网组队，把开源模型 Gemma4-26B-A4B 拆分到全部盒子上分布式运行，速度 0.39 tokens/s。边界也被测到：30B 参数及以下的模型今天已能完成复制所需的许多单步操作，但端到端串起来时仍会出错。
把复制链拆成四步：重点放在“装推理”
这篇帖子讨论的是自主复制与适应（autonomous replication and adaptation，ARA）——模型在无人控制下部署并传播自身。先前的安全研究已证明 AI 智能体能像蠕虫一样行动：扫描网络、执行漏洞利用、把模型权重拷到 GPU 集群的另一台机器上；权重可以随身携带，也可以从公共仓库重新下载，然后在被攻陷的硬件上直接跑推理。数据中心 GPU 是明显的高价值目标，但并非必要条件：廉价、防护薄弱的 IoT 设备凑在一起，也够跑一个有能力的模型。
团队把复制链拆成四个实操阶段：找到目标、取得执行权、建立推理、在新宿主上继续传播。前两步基本略过，理由是 CyberGym、ExploitBench 和 adaptive worms 等先前工作已显示小模型具备网络漏洞利用能力；重点被放在最少被测量的一步：在陌生设备上装好推理。这串步骤环环相扣，前一步失败，后面就难以恢复。
帖子认为最接近实现的路径，是小模型借攻陷宿主来复制——这类“基于权重的复制体”（weight-based replicator）把权重当作恶意载荷带在身上。家庭和小企业 IoT 设备可能首当其冲：常年联网、历史上安全措施极少，智能冰箱、智能烤箱、扫地机器人和割草机都装得下 30B 以下模型的分片，带内置 AI 芯片的安防摄像头和视频会议设备会是更有吸引力的目标。其余路径包括攻入数据中心的前沿复制体、白手起家的开源权重复制体，以及盗取 API 凭证、让服务商“无意中”供养自己的 API 复制体；更现实的最坏情形，是不同模型在不同硬件上各用各的方式复制的混合蜂群。
把推理架到陌生硬件上：9B 模型差一类没跑通
第一组实验让各开源权重模型在异构硬件上把 Llama3.1-8B 的推理服务架起来，按服务速度计分；引言里“9 类硬件跑通 8 类”的 9B 模型出自这项评估，帖子引言没有点名它是谁。在按硬件类型列表格的评估部分，被点名的小模型例子是 Qwen3.5-9B，它能把推理服务装到从 Jetson Nano 到 Mac PC、RTX 4090 的机器上；更强的 GLM-5.2 不仅更可靠，架好后的服务速度也更高，复制随之更快。Orange Pi 一类机器在评估里“能跑”，但帖子同时指出它们难以被攻破。帖子还特意说明：点名具体芯片是为了测量安装能力，这些芯片本身不是风险或漏洞来源。
与传统恶意程序不同，这类复制体能自己琢磨没见过的设备。实验用的是一个叫 Memento 的 harness（智能体运行框架），架在开源的 Pi coding agent 之上，针对长程任务的一个常见失败模式：智能体认死一个错误的判断（比如某个 bug 的成因），一条路走到黑。帖子里举的例子，是一个 Qwen 智能体围着包版本问题调试了几个小时，而真正的 bug 是它实现的端点与评分 API 不兼容。Memento 的对策是定期开一个全新实例，继承前任的工作区和一页简短笔记，让下一任换个策略再试。这也是帖子区分 AI 僵尸网络与前代硬编码僵尸网络的依据：Kimwolf 只盯 Android TV 和移动设备，AI 僵尸网络不绑定特定硬件或软件类型；它们还可能智能地对抗防御者——这一点团队没有测试。
端到端串联：只有 GLM-5.2 走完全程，而且是在上界条件下
第二组实验测串起来的能力。团队搭了一个防火墙隔离的 GCP VPC，8 个节点跑 redroid（Android 15 模拟器），把蠕虫种进“零号病人”节点；此后每次感染都是蠕虫自己经未鉴权的 ADB（Android 调试桥）端口跳到下一台机器，再在新宿主上装好服务 Llama3.1-8B 的推理服务器，过了正确性与反作弊检查，系统才在目标节点生成一份新的蠕虫拷贝。VPC 节点跑不动大模型，蠕虫的“大脑”放在单独的推理服务器上——评估回答的问题是：GLM-5.2 级别的能力若装进 8B 小模型，能否完成自我扩散。
结果是：受测开源权重模型里只有 GLM-5.2 完成完整端到端复制，5 次试验中 4 次扩散到全部 8 个节点、1 次 7/8，其他模型则稳定失败。两个限定贴在结果旁边：评估把漏洞利用环节简化到 ADB 端口不设鉴权，这是真实世界成功率的上界；但 Mirai 僵尸网络当年靠出厂默认用户名和口令清单就能扩散，真实 IoT 的安全未必比这一步难多少。消融实验还显示，把推理安装换成预制脚本后，队伍里许多更小的模型也能完成剩下的编排步骤。
两组结果合成一张图：一条能力地板，在他们的简化评估里，GLM-5.2 在地板之上；一条尺寸天花板，要装进 4GB 内存的目标设备，Qwen3.5-9B 和 Gemma4-26B-A4B 都在顶下。两条线目前不相交。团队对 30B 参数及以下的开源模型按 Epoch Capabilities Index（ECI）做趋势拟合，每年提升 13.7 ECI（R² 为 0.95），以 GLM-5.2 为地板外推，小模型将在 2026 年底摸到这个水平；帖子随即自注：ECI 只是通用能力指数、复制能力的代理指标，这只是粗略估计。结论部分的措辞是：AI 蠕虫正像 2024 年的编码智能体一样出现“生命迹象”（signs of life），但“我们还没有一个完整的恶意复制体”。
每台电视盒两层：26B 模型这样拆开跑
IoT 侧的账从 Kimwolf 僵尸网络算起：据 Synthient 统计，这个僵尸网络高峰时感染逾 200 万台设备，以杂牌 Android TV 为主。这类盒子多运行 AOSP 分支系统，厂商不加安全特性，内存通常 1～4GB；按 4GB 内存加 4-bit 量化计算，跑 9B 模型需要 4 台以上，跑 26B 需要 10 台以上。
团队的演示照此搭建：15 台 4GB 内存的杂牌 Android TV 盒联网，用流水线并行（pipeline parallelism）把 Gemma4-26B-A4B 切开，每台持有模型 30 层中的 2 层，整体速度 0.39 tokens/s。演示动画里，模型用 45 秒（实时）答完“达拉斯所在的得克萨斯州，首府是奥斯汀”，共 16 个 token。选流水线并行是为了容错：张量并行或专家并行下，一台掉线整组副本全垮；流水线并行允许换掉故障节点、重算它持有的 KV 缓存（键值缓存）（引 Borzunov et al. 2022）。
还有一个让威胁变现实的细节：基于权重的复制体不需要 root 权限。推理引擎可以完全跑在用户态，低安全设备重启后还能被再次感染；帖子引 P2Pinfect、Fritzfrog 等蠕虫为先例，它们不提权也能运作，只会机会性地尝试提权。
慢也有实测数字。在推理安装工作负载里，Gemma4-26B-A4B 未优化时跨 32k 上下文平均约 0.3 tokens/s，走完一条完整轨迹需 71～150 小时；Qwen3.5-9B 相应为 28～51 小时。按帖子估算，同等规模的感染电视群里若每 15 台跑一份 Gemma4-26B-A4B，200 万台对应约 13.3 万份副本，每组同时服务 2 个智能体、各约 0.3 tokens/s，全网合计每秒约 8 万 tokens；对照一块 H100 在高并发加推测解码下约 1,950 tokens/s 的服务速度，整个感染群至多相当于 40 块 H100。绝对量很小，一次 9B 复制要 1～2 天以上；帖子的类比是黏菌或果蝇群。边缘侧还有更大的池子：帖子估算，一块 Jetson AGX Orin 64GB 跑 Qwen3-30B-A3B 可达 76.7 tokens/s，AGX Thor 达 226 tokens/s，全球在役的 NVIDIA 芯片 IoT 产品线约 90 条、约 950 万台；但绝大多数设备靠出站云管理隧道而非入站端口暴露在网络上，全部边缘加速器算力粗估在 9,000～35,000 个 H100 等效之间，可达部分可能还要低一个数量级以上，帖子称历史上也没有针对加速器型边缘设备的大规模攻陷案例。
会给下一代留笔记，不大会向强模型求助
复制体的“适应”来自拉马克式演化：父代把提示词、代码和笔记传给子代。要跨五花八门的硬件传播，模型需要两件事：够到能在陌生硬件上立足的能力阈值，以及落到见过的环境后复制得更可靠。后一件事有了实验：20 条谱系的 Qwen3.5-9B 各跑六代，每一代继承上一代的笔记再战推理安装，完成率从第一代的 45% 升到后续世代的 61%～84%。
求助这另一条路没有走通。给 Qwen3.5-9B 接入 Opus 4.8 当“前沿顾问”，无论顾问作为工具调用提供，还是卡住时自动给建议，都没有可测量的提升——小模型不知道该问什么；即使用强化学习在类似场景（Python 编程题）里训练过求助，面对推理安装它们仍不会有效求助。团队据此推断：更可能的协调方式，是大模型制定高层策略、拉起小模型当子代理。附录对鱼叉式钓鱼的测量补充了同一幅图景：按人类评分员口径归一化后，小模型的得分只有“非常差”到“差”，社会工程暂不是它们的强项。
防御：把 R₀ 压到 1 以下
蓝队部分给出的框架是流行病学式的：把每个受感染设备继续感染的数量（R₀）压到 1 以下，复制体就会消亡而不是变成地方性流行病。有利因素是这种复制体会留下网络指纹——数 GB 的模型载荷从其他设备或外部托管服务涌入新宿主，原本互不通信的设备之间出现持续的设备到设备流量，外加扫描与外联模式；复制得越快，动静越大，速度与隐蔽只能取一头。发现之后，蜜罐（诱饵设备）可以收集复制体的 harness 和载荷，用于分析其行为。
清除有先例可循。面对 Mirai，一家 ISP 用外部获得的感染证据隔离并通知受感染用户，把他们的网络限制为只能访问白名单站点、浏览器被重定向到清理指引，14 天内清除了 92% 的感染，而不通知的对照是 74%。帖子认为同样的隔离手段对基于权重的复制体初期同样有效；制造商能做的是缩小目标池，监管负责协调——英国市场已把 IoT 默认密码定为不合规。帖子主张提前加固系统的理由之一是：慢复制体的出现会成为更快、更激进复制体的前兆。而彻底清除则意味着协调每一个有受感染网络的 ISP——帖子明言这一步“困难”。