白宫顾问指控月之暗面"蒸馏"Anthropic模型，业内专家不买账
美国白宫科技顾问 Michael Kratsios 近日发帖指控，中国大模型公司月之暗面（Moonshot）通过所谓"蒸馏"（distillation）技术，窃取了 Anthropic 旗舰模型 Fable 的能力，训练出身为全球最大开源权重模型之一的 Kimi K3。Kratsios 明确表示："大规模、隐秘的工业级蒸馏活动，目的是窃取美国专有技术并损害美国研究，这是不可接受的。" 美国财政部长 Scott Bessent 也在同期呼应了这一说法，称"我们在许多中国模型上发现了美国大语言模型的水印，这是不可接受的。"不过，两人均未说明所谓"水印"具体指什么。
两周内蒸馏出一个顶级模型？专家：技术上不成立
然而，多位 AI 研究人员对"蒸馏"说法提出强烈质疑。
时间线对不上——Anthropic 的 Fable 于今年 7 月 1 日才公开发布。斯克里普斯学院研究员、Snorkel AI 联合创始人 Braden Hancock 直言："严格按照蒸馏的方式，你不可能在这么短的时间内训练出一个这么强的模型并发布。两周时间根本不够。" 蒸馏的局限性日益明显——艾伦人工智能研究所研究员 Nathan Lambert 在一档播客中指出，随着中国模型逐渐逼近技术前沿，加上训练范式转向强化学习（RL），蒸馏的作用已大不如前。"如果是蒸馏在起作用，那理论上任何人都可以拿 GLM 或 K3 的数据去蒸馏，然后轻松追上它们。但我们没有看到这种情况出现——至少仅靠监督微调（SFT）是不行的。"
蒸馏究竟是怎么运作的
蒸馏的核心是让一个模型系统性地查询目标模型，生成可用于后训练的数据。具体方式包括：
- 让目标模型显式输出思维链（chain-of-thought），理解其解题路径
- 将模型的问答记录用于监督微调（SFT），训练出一个新模型
Lambert 解释，SFT 阶段会让模型"学会"目标模型的"行为习惯"，有时甚至会声称自己"就是 Claude"。但随着模型复杂度提升，SFT 的效用正在递减。要蒸馏出接近 Fable 水平的能力，往往需要强化学习技术——让大模型作为"裁判"给较小模型的回答打分，并据此调整。
问题是，强化学习对基础设施的要求极高。一次大规模 RL 训练可能需要数千万个 agent。Lambert 指出："用前沿实验室的 API 做这件事，成本高到离谱，而且会成为时间瓶颈——这些模型本身推理速度慢，未必能带来性能提升。"
芯片管理&制约：违规获取与监督&管理盲区
Kratsios 的指控还包括另一层：月之暗面使用了未经批准出口到中国的先进 Nvidia 芯片，包括 Grace Blackwell 300（GB300） 及配备 GB300 的泰国服务器。
Georgetown 大学安全与新兴技术中心研究员 Sam Bresnick 指出，这类芯片对华出口受限，但黑市渠道确实存在。今年 5 月，美国服务器制造商 Supermicro 创始人便因涉嫌向中国走私先进芯片被起诉。
Bresnick 呼吁："我支持在全球数据中心推行'了解你的客户'（KYC）法规。如果一家公司要在你的算力上运行大规模训练，必须有机制上报这家公司是谁、他们在做什么。" 值得注意的是，拜登zf 时期的商务部曾在 2024 年提议针对数据中心制定联邦 KYC 规则，但特朗普zf 上任后未见进一步推进。出口商虽被要求确保芯片仅用于批准用途，实际执行仍有漏洞。
蒸馏是行业惯例，还是中国特有？
Anthropic 今年早些时候已公开指控月之暗面、DeepSeek 和 MiniMax 涉嫌系统性地蒸馏其模型。Anthropic 称通过 IP 地址等元数据发现了数百万次来自这些公司 IP 的模型查询，且"明显区别于正常用法，反映出刻意提取能力的行为而非合法使用"。不过，Anthropic 未回应 TechCrunch 关于 Fable 蒸馏的进一步询问。
然而，蒸馏在 AI 行业并非中国独有。Elon Musk 今年早些时候作证称，SpaceX AI 也曾通过蒸馏 OpenAI 模型来开发 Grok，并坦言这是行业普遍做法。蒸馏与合成数据开发之间的边界，往往相当模糊。
Hancock 强调："美国人普遍低估了中国团队的技术实力。月之暗面的创始人之一是卡内基梅隆大学博士。这些是真正在做扎实工作的研究者和工程师。如果美国模型停止进步，中国的发展会放缓，但不会停止——他们不是单纯搭便车。"
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