为了防中国模型，硅谷三巨头整出“复仇者联盟”
最近，硅谷AI领域的三大巨头——OpenAI、Anthropic和谷歌，上演了一出罕见戏码：它们暂时放下了彼此间的激烈竞争，组成了一个所谓的“前沿模型论坛”。根据彭博社的报道，这个联盟的核心目标非常明确，就是要联手识别并打击“对抗性蒸馏”行为。
或许你会问，什么是“对抗性蒸馏”？简单来说，这指的是一种通过大量调用顶尖模型的API，来快速“学习”并复制其核心能力的技术手段。而这一次，巨头们的矛头，似乎清晰地指向了海外的大模型厂商。
如果把时间线拉回到今年2月，这场冲突的序幕就已经拉开。当时，Anthropic发布了一份详细的调查报告，直接点名了DeepSeek、月之暗面和MiniMax这三家公司。报告指控它们创建了约2.4万个欺诈账户，与自家的Claude模型进行了超过1600万次交互，并将获取的“精华”数据用于训练自家模型。
在这份报告中，每家公司的“蒸馏”规模和行为模式都被清晰地罗列出来。例如，规模最大的MiniMax发起了超过1300万次交互，并且行动紧密跟随Anthropic的模型更新节奏。相比之下，DeepSeek的交互量约为15万次，但其策略被指专注于模仿“思维链”等复杂推理过程。
当然，将这些行为定性为“对抗性蒸馏”，目前仍是Anthropic的单方面指控，毕竟要证明对方确实用这些数据训练了模型，并非易事。无独有偶，几乎在同一时期，OpenAI也向美国国会提出了类似控诉，指责DeepSeek通过模型蒸馏技术不当复制了其产品功能。这一系列动作表明，硅谷巨头们此次的联合行动，恐怕是动真格了。
那么，这个让巨头们如坐针毡的“蒸馏”技术，究竟是怎么回事？其实原理并不复杂。众所周知，从头训练一个顶级大模型耗费巨大，需要海量数据、巨额算力和漫长周期。而“蒸馏”提供了一条捷径：就像一个学生跟随名师学习，即使自身资源有限，也能通过模仿老师的解题思路和方法，在较短时间内达到老师七八成的水平。
早期的技术核心是学习模型输出的“软标签”，即概率分布。但近年来，主要模型厂商收紧了API的访问权限，例如OpenAI的API就只返回概率最高的前几个词。因此，当前的蒸馏思路转向了“黑盒蒸馏”和“思维链蒸馏”，即通过大量提问，不仅获取答案，更试图理解和复现模型得出答案的整个逻辑链条与推理过程。这需要编写脚本进行自动化、大规模地API调用，然后将这些获取的“思维过程”作为训练数据喂给自家模型。用较低成本快速逼近顶级模型的能力，这便是蒸馏技术的吸引力所在。
换句话说，硅谷巨头的指控，实质上是认为某些厂商在“偷师”。然而，整件事细究之下，却透着几分诡异。无论是组建联盟还是公开指控，目前看来仍是巨头们的“单方面行动”。这不禁让人产生疑问：它们所定义的“对抗性”蒸馏是否本身就是一个模糊的概念？合法学习与非法复制的边界究竟在哪里？
蒸馏技术在业内并非秘密，但它进入公众视野，很大程度上源于去年初DeepSeek发布R1模型时引发的风波。当时，微软和OpenAI随即对DeepSeek展开调查，怀疑其非法使用了OpenAI的数据进行训练。外界的一些猜测则源于一个有趣的现象：有用户在与DeepSeek-V3对话时，发现它偶尔会自称是ChatGPT。对此，DeepSeek后续在论文补充材料中明确解释，其Base模型的预训练数据完全来自公开互联网，并未使用特定的合成数据。
自此，蒸馏技术就一直处于争议的漩涡。从理论上讲，蒸馏本身是一项合法技术，甚至有些公司会主动提供模型蒸馏服务给企业客户。然而，在OpenAI、Anthropic等巨头的用户协议中，明确禁止利用其服务开发竞争性模型，即所谓的“对抗性蒸馏”。理由很直接：巨头们投入数百亿资金研发的尖端模型，如果竞争对手仅通过花费数十万美金调用API就能模仿其七八成功力，这无异于一种商业上的“捷径”掠夺。为了保护领先地位和商业利益，巨头们试图封堵这条路，也在情理之中。
除了商业考量，Anthropic的报告还提到了另一个关键点：安全风险。通常，大模型在发布前需经过严格的“红队测试”以评估风险、设置安全护栏，防止模型被用于制造危险物品、编写恶意代码或生成有害言论。但通过蒸馏技术复制的模型，很可能绕过了这些至关重要的安全评估和约束机制，从而成为一个潜在的安全隐患。因此，三巨头的联合抵制，在防范技术风险层面，确实有其逻辑支撑。
但话又说回来，Anthropic将蒸馏行为上升到“威胁国家安全”的高度，其发布报告的时机也值得玩味。就在报告发布前夕，Anthropic正因为是否应为政府设置“后门”的问题，与美国国防部（五角大楼）谈判陷入僵局。因此，有观察者猜测，选择在CEO赴五角大楼谈判前一天发布这样一份强调“国家安全”的报告，是否意在增加自身的谈判筹码？当然，后续的结果众所周知，谈判并未成功。
颇具讽刺意味的是，这些高举“反蒸馏”、“反抄袭”大旗的巨头们，自身也深陷数据侵权纠纷。一向直言不讳的马斯克就在Anthropic报告发布后，于X平台上公开嘲讽，称Anthropic才是那个因大规模数据侵权而赔偿了数十亿美元的“惯犯”。
零一万物CEO李开复也曾公开表示，Anthropic在数据使用上存在侵权问题。这引发了一个更深层的行业诘问：当巨头们利用全网公开数据训练模型时，他们称之为“人类知识共享”；而当其他公司试图向顶尖模型学习时，却被指责为“工业级攻击”。这其中的双重标准显而易见。
说到底，在快速发展的大模型领域，什么算作合理的借鉴学习，什么构成非法的窃取复制，仍然是一片巨大的灰色地带。这场由硅谷巨头发起的“反蒸馏联盟”行动，最终是否会演变成一场“全员恶人”的罗生门，恐怕还需要时间和更多的行业共识来界定。
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