中国AI公司被指大规模“蒸馏”Claude模型，AI芯片出口管制争议再起

一场围绕AI模型核心能力的隐秘争夺战正在上演。最新行业动态指出，多家中国顶尖人工智能实验室被指控通过技术手段，系统性、大规模地从美国前沿AI模型中提取关键能力，以加速自身模型的进化。这一事件不仅揭示了全球AI竞赛中激烈的技术博弈，更将本就敏感的AI芯片出口管制问题再次推至风口浪尖。

大规模“蒸馏”攻击：技术捷径还是越界行为？

市场消息显示，一家美国领先的AI公司近期披露，其旗舰模型Claude遭遇了来自三家中国AI实验室——深度求索、月之暗面以及MiniMax——的规模化技术提取。据称，这些实验室通过创建超过2.4万个虚假账户，与Claude模型进行了超过1600万次交互，其目标直指Claude最具差异化的核心能力：智能体推理 (Agentic Reasoning)、工具使用以及代码生成。

这种技术手段被称为模型蒸馏 (Model Distillation)。这是一种常见的模型优化技术，旨在通过让一个较小的“学生模型”学习一个较大的“教师模型”的输出或行为，来创建一个性能接近但更轻量、更高效的版本。然而，当这项技术被用于直接复制竞争对手的专有模型能力时，便引发了关于技术伦理和知识产权边界的激烈争议。

有分析指出，此次事件的规模与针对性非同寻常。例如，深度求索的交互似乎专注于提升基础逻辑与对齐能力，特别是在处理政策敏感查询时寻找安全的替代方案。月之暗面则聚焦于智能体推理、工具使用及代码分析。而MiniMax的交互量据称高达1300万次，重点在于智能体编码和工具编排，甚至在Claude最新模型发布时，其近一半的流量被用于“汲取”新能力。

技术背景：中国AI的崛起与“蒸馏”争议

中国AI实验室近年来进步神速，已是不争的事实。以深度求索为例，其一年前开源的R1推理模型在性能上已接近美国前沿实验室的水平，而成本却大幅降低。其即将发布的DeepSeek V4模型，据传在代码能力上可能超越Claude和ChatGPT。这种快速追赶的背后，除了巨大的研发投入，技术路径的选择也备受关注。

模型蒸馏本身是一把双刃剑。它既是高效的技术优化方法，也可能成为绕过漫长原创研发的“捷径”。行业专家认为，当蒸馏的对象是公开可用的开源模型时，其争议较小；但当目标是通过API访问的闭源商业模型，并通过自动化手段大规模“榨取”其独有功能时，便触及了商业规则和行业共识的灰色地带。此前已有类似指控出现，指出部分实验室通过此方法模仿其他领先产品。

芯片管制与国家安全：更深层的博弈

此次事件发生的时机极为微妙，正值美国国内关于对华AI芯片出口管制严格程度的辩论白热化阶段。上月，相关政策出现松动，允许英伟达等公司向中国出口H200等先进AI芯片。批评者认为，这将在全球AI主导权竞争的关键时刻，增强中国的AI算力。

披露此事的公司在其分析中明确将两者关联，指出实施如此大规模的蒸馏攻击“需要先进芯片的算力支持”。该公司强调：“蒸馏攻击因此强化了出口管制的理由：限制芯片获取，既能限制直接的模型训练，也能限制非法蒸馏的规模。”这无疑为主张加强管制的一方提供了新的论据。

更严峻的担忧在于国家安全风险。美国前沿AI公司在构建模型时，会嵌入一系列安全护栏，以防止模型被用于开发生物武器、进行恶意网络攻击等危险用途。通过非法蒸馏创建的模型很可能无法保留这些关键的安全保障，导致危险能力在缺乏防护的情况下扩散。如果这些模型后续被开源，或被用于“进攻性网络行动、虚假信息宣传和大规模监控”，风险将被指数级放大。