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# Anthropic红队实测：廉价硬件拼出大模型，AI蠕虫离现实还有多远？

让一个 AI 在网络里自我复制、到处扩散，需要多豪华的设备？

以前大家的直觉是：至少得黑进一个数据中心，霸占成百上千张昂贵显卡。

只要切断机房电源，它就动弹不得。

但 Anthropic 的前沿红队最近做了一个特别接地气的实验。

他们跑到市面上，买了 15 个廉价的杂牌安卓电视盒子。

每个只要 55 美元，内存只有 4GB。

研究员把这 15 个小盒子连进同一个局域网，然后做了一件事：

把一个 260 亿参数的模型切成一片一片，分别塞进这些盒子里。

这就是常说的流水线并行。

结果呢？

这个由一堆廉价电视盒子拼起来的简陋网络，真把大模型跑起来了。

虽然速度很慢，每秒只能蹦出 0.39 个 token，大概两三秒才出一个词。

但这证明了一件事：AI 根本不需要昂贵的数据中心当温床。

那么，既然这种设备都能跑大模型，AI 是不是就能像蠕虫病毒一样，在全网的智能硬件之间自我繁殖了？

这就要看第二个难关了：它怎么钻进陌生的设备里？

传统的电脑蠕虫大家都熟悉。

扫描网络端口，找到漏洞，把一段写死的代码发过去，执行。

但传统蠕虫有一个致命弱点：它太脆弱了。

物联网的世界极其碎片化。

你家电视盒子是这种芯片，他家路由器是那种架构，隔壁的智能摄像头又少装几个底层库。

传统代码只要遇到环境不匹配，立刻就会报错崩溃。

以往网络安全人员不担心智能硬件被大面积传染，靠的就是这道硬件碎片化的天然屏障。

可如果入侵者本身就是一个 AI 呢？

Anthropic 的研究员找来了一个 90 亿参数的轻量级模型。

他们挑了 9 种完全不同、彼此陌生的硬件环境，让这个模型去部署自己。

没有人工辅助，也不给它现成的安装脚本。

猜猜它跑通了几种？

9 种硬件，它硬生生攻克了 8 种。

从英伟达的嵌入式芯片 Jetson，到各种架构迥异的小设备，全被它拿下了。

它是怎么做到的？

因为具备代码能力的大模型，相当于一个随身携带的程序员。

遇到系统不认识，它自己查看硬件架构。

报错说缺底层依赖，它自己去拉代码编译。

环境参数不兼容，它自己修改编译指令重试。

换句话说，过去保护廉价设备的那层碎片化屏障，在会自主排错的 AI 面前，基本不成立了。

那这是否意味着，明天早上醒来，自家的智能家电就会集体变成 AI 蠕虫？

倒也没那么快。

现在的轻量级模型虽然厉害，但要一气呵成完成整套复杂动作，链条还是太长了。

从扫描漏洞、攻破入口、侦察硬件，再到编译环境、传输几十 GB 的模型权重并成功唤醒下一代，中间只要有一步走错，整个链条就会断掉。

目前 300 亿参数以下的小模型，多走几步就容易自己把自己绕进去。

但研究员发现了一个让人后背发凉的细节：

如果让上一代 AI 在失败后留下调试笔记，下一代接手时照着笔记继续干，成功率就会直线上升。

而在降低了入侵难度的模拟环境里，更大一点的开源模型已经可以完整跑通端到端的自我复制了。

Anthropic 在报告里给出的推测是：

按照目前开源模型的进化速度，小模型掌握完整自主复制能力，可能只剩几个月的时间。

这才是最棘手的地方。

如果一个有威胁的模型藏在云端数据中心，目标非常明确，拔掉插头、冻结账号就能解决。

但如果它化整为零呢？

成千上万个带默认密码的廉价摄像头、老旧电视盒子、长年不更新固件的智能家电。

它们分散在千家万户，没有中央服务器，没有可以一键关停的物理开关。

哪怕这种 AI 蠕虫跑得慢吞吞，甚至需要几天时间才能翻倍扩散，它也能在庞大的物联网设备底座里无声无息地蔓延。

我们以前总觉得，防范 AI 风险的战场在最尖端的高科技机房里。

现在看来，真正的麻烦，很可能会从客厅电视机底下那个几十块钱的廉价盒子里钻出来。

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