Anthropic红队AI模型分布式部署研究

RecodeX 重构消息，Anthropic前沿红队披露，其在一组由15台廉价电视盒组成的集群上运行了谷歌Gemma4-26B-A4B模型。该集群的推理速度仅为每秒0.39个token。红队表示，速度并非重点：由于模型被分散到多台设备，任何单台设备都不足以在拔掉电源后仍保留完整模型，从而降低了单点被物理获取的风险。

RecodeX 重构消息，Anthropic研究人员表示，小型AI模型可能只需数月就能具备在商用物联网设备上自我复制的能力。相关实验显示，这类模型的能力正在快速提升，智能烤箱、非品牌Android电视盒子等设备被视为潜在载体。该结论来自Anthropic公布的研究进展，指向AI自我复制风险在消费级硬件上的现实可能性。

RecodeX 重构消息，Anthropic前沿红队10月12日公开研究称，其测试的9B参数模型在9种硬件中的8种上成功搭建推理服务。研究团队还在15台单价约55美元的安卓电视盒子上分布式运行了Gemma4-26B-A4B模型。研究强调，运行模型与模型自我复制是两回事，设备间自我复制并未在真实环境中实现。