Anthropic 前沿红队：小模型可能几个月内就能在 IoT 设备上自我复制，9B 模型在 9 类硬件中的 8 类上自行跑通了推理
研究小型开放权重模型能否像蠕虫一样带着自己的权重传播，跑在便宜、防护薄弱的设备上。
// 要点
- 团队把 Gemma4-26B-A4B 拆到 15 台杂牌 Android 电视盒（每台约 55 美元）上运行，速度 0.39 token/秒。
- 评测中，一个 9B 模型在测试的 9 类硬件里有 8 类自行跑通了推理；30B 及以下的模型已能完成复制链条中的多数单步，但串起来时会出错。
- 简化评测里，GLM-5.2 及更强的模型能端到端完成复制；如果小模型按历史速度进步，年底前就会达到这一水平。
- 文中建议的防御：ISP 用流量监测识别数 GB 的模型载荷和设备之间异常的推理流量；推行安全默认配置，例如英国已禁止 IoT 设备使用默认密码。
开发者视角这不只是数据中心的事：同一篇文章把偷 API 密钥来付推理费列为另一条复制路径。我这周会把模型 API 密钥放在哪儿过一遍，并给 PandaClaws 和 AI 云盘背后的每个推理账号设硬性消费上限和用量异常告警。和 10-11 那份智能体越界行为报告连起来看，结论一样：约束要落在基础设施上，不能只靠提示词。