9月10日，Anthropic发布了一份威胁情报报告，内容覆盖网络攻击、非法模型蒸馏等AI滥用行为。报告中最受关注的部分，是点名7家中国AI公司，指控其对Claude实施了工业规模蒸馏。这已是该公司今年以来第三次公开提出此类指控。
被置于指控中心的蒸馏，并非一项新技术。2015年，Google Brain团队发表论文，首次将此前零散的模型压缩思路系统化，命名为知识蒸馏。此后，从头部实验室到开源社区，蒸馏被广泛用于模型的压缩与后训练。其基本逻辑是，用一个能力更强的教师模型生成结果，去提升规模更小的学生模型。学生模型既可以学习教师模型输出每个Token的概率分布和思维链，也可以直接学习教师模型生成的最终答案，即所谓硬蒸馏。在大模型行业，蒸馏被普遍视为一种高效的后训练手段，技术本身中立，既非模型能力的决定性因素，也无法单独构成护城河。
今年以来，Anthropic对蒸馏的指控逐级加码。2月，该公司首次公开指控DeepSeek、月之暗面、MiniMax三家公司通过约2.4万个虚假账户，与Claude产生超过1600万次交互；6月，它致信美国国会议员，指控另一家中国头部实验室实施了史上最大规模的蒸馏攻击；9月10日的报告进一步将规模扩大到近2亿次交互，点名7家中国公司，并以账户数量、交互频次等监测数据描述所谓工业规模的特征。
但在法律层面，蒸馏本身很难被直接定性。Anthropic的服务条款禁止用户利用Claude的输出训练与其竞争的模型，这意味着即便指控成立，最直接的依据也是合同层面的违约问题。此外，上述所有交互数据均来自Anthropic自身的监测系统，未经任何独立第三方核验。被点名的公司中，阿里方面已否认存在不当行为，其余多家未公开回应。面对所谓史上最大规模的攻击，Anthropic没有首先把争议带进法庭，而是选择致函国会议员、发布威胁情报报告，将技术纠纷转化为公共议题。
从技术层面看，蒸馏无法被证实，同样也无法被证伪。今天没有任何一家公司能够证明自己被另一家公司蒸馏，同样也无法自证从未蒸馏过他人。对于技术无罪这条界线，美国产业界的态度反而更清晰。7月末，英伟达、微软、Meta、IBM等25家机构发表联名信，强调蒸馏被广泛用于模型改进、评估和验证，不应与非法提取混为一谈。英伟达CEO黄仁勋还公开表示，蒸馏以及从各类知识来源中学习是智能发展的基础，应当追责的是违反隐私与合同的具体行为，而非技术本身。
Anthropic自身经历的一场版权诉讼，也使其道德立场受到审视。在作家起诉该公司的案件中，法院文件披露，Anthropic从盗版来源下载了超过700万份图书副本，建立内部资料库，再选取其中部分材料训练模型。2025年6月，法官认定案涉模型训练属于合理使用，但没有将这一结论延伸到为建立永久资料库而下载、保留盗版书的行为。双方最终达成15亿美元和解，法院于2026年7月20日最终批准。和解并不构成Anthropic承认责任，也没有解决所有AI训练的版权问题。一个曾因获取训练资料的方式陷入版权诉讼、最终付出15亿美元和解成本的公司，如今指控同行蒸馏，其立场的说服力难免被外界重新评估。
如果说蒸馏指控为Anthropic塑造了受害者的形象，那么围绕开源模型的博弈，则更能看清这种形象的商业用途。7月24日前后，英伟达牵头25家AI产业链相关机构发起题为《开放权重与美国AI领导力》的联名信，签署名单随后迅速扩张，开源阵营的Meta，芯片企业英伟达、AMD，以及微软、谷歌等云平台也在列，连闭源阵营的OpenAI最终也签了名。美国头部AI公司中，只有Anthropic一家缺席。另有多名业内人士透露，该公司正在游说政府限制开源模型。
压力之下，Anthropic创始人达里奥·阿莫迪于7月28日发表长文回应。他明确表示，Anthropic从未主张禁止开源模型。但他同时强调，足够强大的模型一旦开放权重便无法收回，若落入不法分子手中将过于危险。尽管阿莫迪并没有明确表示要封禁开源模型，但他反复强调的AI安全，以及屡次指控开源模型厂商蒸馏攻击，都体现了其对开源策略的警惕。这种策略的效应在于，Anthropic不需要公开喊出禁止开源，只要不断把开源模型与安全风险、恶意使用和国家安全绑定，政策环境就会自然变得更不利于开源。
Anthropic近几个月的动作呈现出一种耐人寻味的反差：一边不断强调AI风险、呼吁行业减速，一边以最快速度推进商业化和上市；一边把安全挂在公司使命的最高位置，一边把最有价值的模型能力牢牢锁在闭源体系里。今年6月，Anthropic向监管机构秘密递交IPO申请；7月，它成为硅谷唯一拒绝签署开源公开信的头部公司；9月12日，即报告发布两天后，阿莫迪发表长文，呼吁全行业放慢最强模型的迭代速度，给安全验证留出时间。
Anthropic已经不只是一个模型供应商。它同时在扮演应用竞争者、风险解释者和规则倡议者，并试图借助安全的名义影响开源政策、定义技术边界、打击潜在竞争者。当开源模型不断逼近闭源模型，Anthropic的利润壁垒正在被削薄，而安全叙事恰好为其提供了一套无需直接点名竞争对手即可影响政策环境的工具。这场围绕蒸馏与开源的争论，最终考验的或许不是技术本身，而是行业能否在商业利益与公共规则之间划出一条清晰的边界。
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