指控三家中国公司蒸馏Claude，Anthropic被全网群嘲双标

2026年2月25日，今天我把昨天看到的那个离谱大瓜捋成笔记——Anthropic发博客指控DeepSeek、Kimi、MiniMax"工业规模蒸馏攻击"Claude，结果评论区炸成一片，全世界AI圈罕见地同仇敌忾群嘲它。

事情是这样：Anthropic（就是做Claude的那家公司）在官网发了篇博客，标题起得特别正式，叫《检测和防止蒸馏攻击》。我本来以为是啥学术报告或者新论文，点进去一看，嚯：内容大意是说，他们发现了三家中国AI公司——DeepSeek、Moonshot（Kimi的母公司）和MiniMax——对Claude进行了"工业规模的蒸馏攻击"，还说造成了重大国家安全风险。看到这儿我都懵了，蒸馏攻击，说实话这词我第一次知道能这么组合在一起用。

他们同时在X上发了条推，直接爆了，现在将近3000万阅读。最搞笑的是评论区炸了——不是那种底下歌舞升平、一片支持Anthropic维护权益的炸，而是"你个Anthropic也有碧莲说别人"的炸。一条推文引起全网群嘲，我已经很久没看到全世界AI圈联合起来、同仇敌忾地嘲一家了。随手翻几条：有人说，你们不也最开始从OpenAI蒸馏的吗；然后经典梗图就出来了，底下一堆人骂；甚至有人贴出Claude Sonnet 4.6 API回答经典问题"你是什么模型"的输出，发现Sonnet 4.6说自己是DeepSeek。天下模型一大蒸，你清高，你别用当年蒸了DeepSeek的数据去训练啊。

先把"蒸馏"这个词说人话解释一遍。蒸馏（Distillation）是AI行业非常常见的训练技术：用一个大模型（教师模型）的输出去训练一个小模型（学生模型），让小模型学到大模型的一部分能力，但体积更小、运行更快、成本更低。打个比方就是师傅带徒弟——徒弟不需要重走师傅几十年的路，跟着学、看师傅怎么处理问题、模仿思路，短时间内就能获得不错的能力。之所以叫蒸馏，这个词是从化学借来的：化学上蒸馏是把混合物加热，让沸点低的成分先变成蒸汽再冷凝收集，得到更纯净的物质；AI里的蒸馏也类似，从一个复杂大模型里提取精华，灌注到更小的模型里。这也是为啥蒸馏出来的模型大概率整体能力不如被蒸馏的那个。

你可能见过这种场景：每次新模型发布，总有一堆人跑去问"你是什么模型"。如果模型答了"我是GPT-XX"或"我是Claude XX"，马上有人发帖锤："你看，套壳吧。"这测试其实挺扯淡的：套壳是直接调用别人的API、包一层皮就说是自己的模型，那是欺骗；蒸馏是拿别人的输出当训练数据，训出一个全新模型——权重是你自己的，推理跑在你自己的服务器上，跟原模型已经没有任何直接关系。所以蒸馏本身是很正常的行为，Anthropic自己也用蒸馏做小模型（从Opus蒸Sonnet，再蒸Haiku），OpenAI这么干，Google这么干，大家都这么干。

问题在于：蒸自己的没问题，蒸别人的就涉及一个关键问题——你获取那些训练数据的方式合法吗？Anthropic说这三家中国公司创建了24000个假账户大规模提取Claude的输出，从某种意义上讲这确实违反了它自己的服务条款。但网友暴动的原因也特别简单：你Anthropic有什么脸说别人？就像马斯克说的那样。

2025年9月，Anthropic达成了一项历史性的和解协议，赔了15亿美元，应该是美国版权诉讼史上最大的和解金额。起因是它被发现从盗版网站LibGen和PiLiMi下载了超过700万本书用来训练Claude——这些书都有版权，作者既没同意也没拿到任何报酬。对，你没看错，Anthropic从盗版网站下书然后训模型。

案子的来龙去脉也挺有意思。2024年，三位作家——惊悚小说作家Andrea Bartz、非虚构作家Charles Graeber和Kirk Wallace Johnson——把Anthropic告上法庭，因为发现自己的书被用来训练Claude，却没人问过他们同不同意。后来调查发现，Anthropic不只是用了这几个人的书，它建了一个巨大的中央图书馆，目标贼离谱：收集全世界所有的书，而且要永远保留。收集方式也很有意思，一部分是花钱买，买完把书脊拆掉、一页页扫描、再销毁原书，这操作虽然粗暴但咋说呢、法律上合法；另一部分就相当呆逼了，从LibGen、PiLiMi这些盗版网站下载。LibGen是全球最大的盗版电子书网站，被各国执法机构围追堵截了好几轮，一直死而不僵。Anthropic在2021年6月从LibGen下载了大约500万本书，2022年7月又从PiLiMi下载了大约200万本。

法官William Alsup在判决里说了句很精彩的话："你不能仅仅因为声称自己有研究目的，就去拿走任何你想要的教科书。"有意思的是，法官同时做出两个判决：第一，用合法购买的书籍训练AI模型属于合理使用，不构成侵权——这个判决对AI行业是利好，法官说这种使用是"我们这辈子能看到的最具变革性的使用之一"，因为AI学的是模式和规律，不是复制或取代原作；第二，用盗版书籍训练AI模型不属于合理使用，构成侵权，这是Anthropic输掉的部分。法官原话："盗版本身就是侵权，不可救药的侵权，不管你拿盗版的东西去做什么。"从这判决能看出来美国司法的态度：训练AI本身可以合法，但你获取数据的方式必须合法。按美国版权法，故意侵权赔偿金可高达每部作品15万美元，50万本书乘以15万就是750亿美元——当然不可能真赔这么多，但这个风险 Anthropic 扛不住，所以它选择和解，赔了15亿美元，大约每本书3000美元。

但这还没完。2026年1月，音乐出版商们又对Anthropic提起新诉讼，指控它通过BitTorrent下载了超过2万首歌曲训练Claude，涉及"Wild Horses""Sweet Caroline""Bennie and the Jets""Eye of the Tiger"这些经典名曲，案子还在审理，索赔金额据说高达30亿美元。所以你看，什么叫双标，这就是双标：一边说中国公司偷它的模型输出，一边自己在用盗版书籍和歌曲训练模型。

说实话，这件事吃完瓜也就算了。但有一个点我还想聊：在AI时代，"偷"这个字到底意味着什么。我自己是UI出身，UI圈子里一直有个经典故事——当年苹果Mac之所以有革命性的图形界面GUI，是因为乔布斯参观了施乐的帕洛阿尔托研究中心（PARC），看到他们开发的图形界面原型就"借鉴"了过来，施乐的工程师们气得要死也没办法。后来微软Windows出来了，界面跟Mac长得很像，乔布斯暴跳如雷，说比尔盖茨偷了苹果的东西。比尔盖茨的回应贼经典："我们都有一个有钱的邻居叫施乐，我闯进他家想偷电视，结果发现你已经偷走了。"

传统意义上的偷，是你拿走了东西别人就没有了——你偷了我的钱包，我的钱包就不见了，这是零和游戏。但数据不一样，我复制了你的数据，你的数据还在那儿，没减少一个字节，从物理意义上说什么都没丢。这就引出一个非常老的问题：知识产权到底是不是一种真正的财产？有一派观点认为，知识产权是人类社会为了激励创新而人为创造的制度，本质是一种垄断权，托马斯·杰斐逊说过大概意思是"思想就像火焰，我用你的火点燃我的蜡烛，你的火不会变小"的话——按这个逻辑，"偷知识产权"这个说法本身就有问题，因为你并没拿走任何东西。另一派观点认为，创作者付出了时间、精力和天赋，理应获得回报，如果任何人都能免费使用他们的作品，那谁还愿意创作？从这角度说，偷知识产权就是偷走创作者本应获得的收益。坦诚讲，我作为一个创作者，觉得这两种都有道理，人类争了几百年也没定论。

但AI把这个问题推到了一个新极端。有人会说那不还是侵犯版权吗？没错，但这里面有个很微妙的悖论：AI公司用盗版书训练模型，违法；用合法购买的书训练模型，合法；有人用AI公司的模型输出训练自己的模型，违反服务条款。有个很老的笑话：一个人偷了另一个人的钱包，钱包又被第三个人偷走，第一个小偷报警说自己的钱包被偷了，警察问他："你自己的钱包？？？"

还有更历史的：19世纪的美国是全球最大的盗版国家，当时不承认外国作品版权，英国作家的书在美国被疯狂盗印，狄更斯每次访美都要骂一通，美国出版商理直气壮地说，知识应该属于全人类，凭什么付钱给英国人？后来美国自己的文化产业发展起来，好莱坞成了全球电影中心，美国突然变成全世界最积极的知识产权捍卫者。历史总是惊人地相似。我不是说谁对谁错，我只是觉得这种"我可以你不行"的态度确实挺抽象的。

坦率讲，AI行业现在面临的版权问题，其实是整个技术史上反复出现的老问题的新版本：印刷机发明时，手抄圣经的修士抗议过；录音技术发明时，现场音乐家抗议过；录像机发明时，好莱坞抗议过。每一次都有人说新技术会毁掉创作者，但每一次最后都找到了某种平衡。但这次的新问题在于：AI不只是复制和分发内容，它也在学习如何创造新内容，这就触及一个更根本的问题——人类的创造力本身可以被复制吗？

我写长文三年多了，说实话，我写的每一篇东西，都是我读过的所有书、看过的所有电影、聊过的所有天的某种"蒸馏"。我没有付钱给每一个影响过我的作者和创作者，但没人会说我"偷"了他们——因为我是人类，学习和创作是人类的基本权利。那AI呢？AI学习人类的作品、创造新内容，这算"偷"吗？这就像望远镜之于人眼：望远镜让人类看到肉眼看不到的东西，但我们不会说望远镜偷了星星的光；AI让人类能处理和学习肉脑处理不了的信息量，那为什么要说AI偷了数据？当然这类比也不完美，望远镜不会直接输出跟星星一模一样的东西，但AI有时候会输出跟训练数据很像的内容。

乱糟糟地说了这么多，有点乱。我想表达的是：关于AI和版权的争论，不该简化成"偷"或"不偷"的二元对立，这里面有太多灰色地带，需要法律、伦理、技术等多个领域的专家一起讨论。而某些公司打着保护版权的旗号，更需要警惕——如果只有少数几家公司可以训练大模型，而且这些公司还都在美国，那对世界其他国家来说意味着什么？

这个问题，答案很明显，我就不点破了。

先写到这儿。