Anthropic惊人预警：小模型已有生命迹象，AI蠕虫恐引爆全球物联网灾难

Anthropic前沿红队近期公布了一项重要研究成果。

这份报告揭示，AI的自我复制并不依赖昂贵的数据中心。

那些缺乏安全防护的商用IoT设备，已经能够充当新型“AI蠕虫”的宿主。

再过几个月，小型AI模型或许就具备足够能力，在商用物联网设备中实现自我复制。

如果你家的电视盒子运行变慢，可能已被一个AI占据，它正在利用你家的电力和算力孕育下一个AI后代。

网友感叹：“就像2024年编码智能体的大爆发一样，我们正在目睹‘AI蠕虫’展现早期生命迹象！”

15个廉价电视盒子，成功运行260亿参数模型

当前的Agent能够像蠕虫一样扫描网络、寻找漏洞，并将模型权重复制到目标机器上，随后直接在受感染硬件上运行。

令人担忧的是，这些“基于权重的复制体”瞄准了家庭和小型企业的物联网设备。

这些设备不仅24小时联网，而且安全防护几乎为零。更糟糕的是，现在的智能冰箱、扫地机器人、安防摄像头都内置了AI芯片。

在AI蠕虫眼中，这简直是一片沃土。

这次，Anthropic红队聚焦于那些“廉价、算力弱、但数量庞大且毫无防备”的边缘设备。

为验证这一想法，研究人员购买了15个杂牌安卓智能电视盒，每个仅有4GB内存。

他们将这15个盒子连接成局域网，并采用流水线并行方式运行。

简单来说，一个4GB内存的电视盒无法容纳一个26B的大模型。但如果将大模型“切碎”呢？

这样，每个盒子只负责运行模型的几个特定“层”，数据像流水线上的零件一样从1号盒子传至15号盒子，最终输出结果。

结果令人震惊：这个“草台班子”成功运行了Gemma4-26B-A4B模型！

虽然速度仅为0.39 tokens/秒，但这释放了一个危险信号：AI模型的生存门槛已被彻底打破。

曾经有一个Kimwolf僵尸网络，感染了超过200万台设备。

如果一个AI蠕虫控制了200万台电视盒，每15台组成一个集群，就相当于在暗网中凭空多出13.3万个26B级别的AI智能体。

而且，我们根本找不到拔电源的开关。

“AI蠕虫”的进化：它不仅能繁衍，还会“写遗书”传授经验

真正让Anthropic红队感到恐惧的，是小模型的“自主感染与环境适应能力”。

一个合格的“AI蠕虫”需要完成四个步骤：寻找目标 -> 获得执行权限 -> 建立推理环境 -> 继续传播。

真正的噩梦级难度在于第3步：建立推理环境。

但在Anthropic的测试中，小模型展现了惊人的适应力。

9B的小模型已经能够在9种完全陌生的硬件设备中，成功在8种设备上搭建推理服务器。无论宿主是Jetson Nano微型电脑、Mac还是RTX 4090，它都能摸索出适配方案。

Qwen3.5-9B已展现出在陌生硬件上搭建推理服务器的能力！而能力更强的模型（如GLM-5.2）成功率更高，搭建速度更快，这意味着其传播下一代的速度也会更快。

更强的模型在简化的网络环境中，已实现端到端的完美自我复制。

既然分项测试都能通过，如果把它们全部串联起来呢？

为此，Anthropic构建了受防火墙保护的VPC（虚拟私有云），包含8个节点。

接着，研究人员投下了“零号病人”。

然后，让蠕虫自身通过未认证的端口在节点间跳转，自主搭建推理服务器并运行模型。一旦成功，就再生成一份副本。

更可怕的是，这些AI蠕虫能将后天经验遗传给下一代！

研究人员使用了Memento框架。当AI感染失败、崩溃重启前，它会抓紧时间写下一份“笔记”，记录自己踩过的坑。

它没有请求人类帮助，也没有调用更高级大模型（如Opus 4.8）的API。它完全自我摸索、自我迭代。

这，不正是活生生的数字生命吗？

数字黏菌的拉马克式进化：AI学会了“传帮带”

更恐怖的是，这将触及生命的本质：进化。

后天获得的性状可以遗传，这种进化在AI身上真实上演了。

这完美复现了生物学古老的“拉马克进化论”。

研究人员发现，Qwen3.5-9B在搭建推理环境失败后，写下了一组“笔记”，记录自己踩过的坑。

然后，它把这些笔记传给“下一代”。

最后，令人震撼的结果出现：随着代际更迭，每一代新AI继承了上一代的“避坑指南”后，成功率从45%最高飙升至84%！

有趣的是，如果小模型配备强大的“前沿导师”，比如让它遇到困难时去求助强大的Opus 4.8模型，反而无效。

小模型往往不知道该问大模型什么问题。比起向大佬求助，它们更擅长自己死磕。

AI蠕虫比传统电脑病毒更致命？

那么，这与十几年前的熊猫烧香、后来的Mirai僵尸网络有何区别？

传统木马或僵尸网络是一段死代码。更新补丁或修改密码后，它们就失效了。

但AI蠕虫是“活体智能”。

当AI蠕虫遇到一个陌生的智能烤箱时，会分析烤箱的系统日志、编写编译脚本，甚至自行搜索漏洞并写出攻击代码。

它们运行在千家万户的边缘设备上，没有中心化控制节点，没有需要续费的云服务器。

Anthropic在报告中给出一个比喻：这种复制体就像“黏菌”或果蝇的虫群。

由于边缘设备算力有限，它们的速度可能很慢。但它们悄无声息、极度顽强。

当你发现第一只蟑螂时，整栋楼都已爬满。

倒计时开启，2026年底或迎“实用级爆发”

那么，这种可怕场景离我们还有多远？

Anthropic给出了倒计时。

AI蠕虫要实现泛滥，需满足两个条件：

能力底线：模型必须足够聪明，至少达到GLM-5.2的水平。

体积上限：模型必须足够小巧，至少缩减到9B到26B左右，才能塞进电视盒、智能冰箱等内存仅4GB的设备。

过去，聪明模型太大，小模型太笨。

但是，随着模型压缩技术、量化技术以及小模型能力的狂飙，根据模型能力的进步速率（每年增加13.7 ECI指数）推算——

到2026年年底，小模型的智力水平将彻底击穿“自我复制能力底线”！

届时，大批聪明的数字黏菌将以完全态降临，钻进你家的扫地机器人。

还有更糟的：带有AI降噪芯片的会议机、智能摄像头、自动驾驶汽车、机器狗……这些设备算力越来越强，相当于给AI蠕虫准备好了温床。

一旦它们被攻破，AI蠕虫的繁衍速度将呈指数级暴增！

今晚回到家，好好看看你家的电视盒子，说不定，一个数字生命已经在里面繁衍了。

参考资料：

https://www.anthropic.com/research/self-replicating-ai

本文来自微信公众号“新智元”（ID：AI_era），作者：Aeneas 大卫，36氪经授权发布。