TechWeb文/卞海川

在人工智能日新月異的今天，技術創(chuàng)新的邊界與競爭規(guī)則的尺度正面臨前所未有的考驗。近期，一場關于“模型蒸餾”的指控將美國AI巨頭Anthropic與深度求索（DeepSeek）、月之暗面（Moonshot AI）及MiniMax（稀宇科技）等中國頂尖AI實驗室推向了輿論的風口浪尖。

Anthropic指控，都是蒸餾惹的禍

回顧整個事件，根據Anthropic發(fā)布的博客文章，其發(fā)現中國三家知名初創(chuàng)企業(yè)—DeepSeek、Moonshot AI及MiniMax通過約2.4萬個虛假賬號，與其Claude進行了超過1600萬次對話。對此，Anthropic認為，這些對話數據可能被用于訓練上述公司的自研模型，構成對其服務條款的違反。而其條款是明確禁止通過自動化或隱蔽方式抓取數據進行“知識蒸餾”，同時限制其技術在中國境內的使用。

這里我們不得不解釋下所謂的“知識蒸餾”，它是指利用一個大型、性能較強的“教師模型”生成輸出，再將這些輸出用于訓練較小或不同架構的“學生模型”。需要說明的是，在學術界與產業(yè)界，這種技術并不罕見，尤其在開源模型生態(tài)中，蒸餾被廣泛視為提升效率、降低成本的有效路徑。

幾乎同一時間，OpenAI在提交給美國國會相關委員會的備忘錄中指出，部分中國公司正采用更為復雜的“混淆式蒸餾”方法，通過掩飾來源與調用方式，持續(xù)獲取其模型輸出。雖然文件中未詳細披露技術細節(jié)，但措辭中提及“國家安全風險”，并暗示若安全對齊機制在蒸餾過程中被剝離，可能帶來潛在風險。

基于上述事件的重要性和關注度，其在輿論層面引發(fā)的爭議也迅速升溫。其中部分海外科技評論者認為，如果蒸餾行為確屬違規(guī)，應當通過法律途徑解決。也有人指出，AI行業(yè)本身建立在對海量互聯網數據的抓取之上，美國公司同樣因訓練數據來源問題面臨版權訴訟。事實上，Anthropic曾在版權糾紛中達成高額和解；OpenAI也正與包括媒體機構在內的原告展開訴訟拉鋸，并由此形成一種頗具諷刺意味的“羅生門”。

具體表現為，一方面，蒸餾在技術上被視為常規(guī)手段；另一方面，當蒸餾對象是閉源商業(yè)模型時，其合法性與倫理邊界又變得模糊。而從中國企業(yè)角度看，截至目前，被點名公司并未公開詳細回應指控。

對此，行業(yè)內部人士普遍表示，在大模型訓練中，公開數據、合成數據與模型生成數據往往交織使用，如何界定合理調用與違規(guī)抓取，需要更清晰的技術證據與法律標準。

爭議背后，中國AI模型發(fā)展約束下亟待持續(xù)創(chuàng)新

如果我們深入剖析上述的爭議，就必須回歸到AI行業(yè)的技術底層邏輯。

如前述，知識蒸餾并非什么旁門左道，而是由深度學習先驅Geoffrey Hinton正式提出的核心技術。實際上，無論是 OpenAI還是Anthropic自身，在開發(fā)如Haiku這樣輕量化的模型時，都廣泛采用了蒸餾技術。而對于中國AI企業(yè)，在算力資源受限、先進芯片獲取受阻的極端環(huán)境下，通過算法優(yōu)化和高效的數據利用（包括蒸餾）來追趕全球領先的AI模型是一種必然且獨特的工程創(chuàng)新路徑。

然而，必須明確的是，“抄作業(yè)”是有天花板的。正如行業(yè)專家所言，蒸餾或許能讓一個模型快速從60分進步到85分，但真正決定模型能否達到95分乃至更高分的是其底層的架構設計、預訓練數據的原始質量以及對人類偏好的精準對齊。而這些“硬實力”是無法通過簡單的對話提取來完成的。

事實上，Kimi K2.5和 MiniMax M2.5在海外開發(fā)者平臺OpenRouter上的調用量一度占據榜首，更多是因為它們在中文語境理解、長文本處理和性價比上表現出了顯著的差異化優(yōu)勢，而非單純的模仿。至于DeepSeek，其也曾在其技術論文中坦誠，雖然互聯網語料中不可避免包含AI生成的內容，但其核心進步依然源于算法的深度優(yōu)化。

當我們站在更高的視角，此次事件對中國AI產業(yè)的長遠發(fā)展具有深刻的啟示。

首先，它預示著全球AI競爭已進入“全維度摩擦”階段，技術爭議往往會迅速演變?yōu)榈鼐壵喂ぞ?。對此，中國企業(yè)除了提升技術硬實力，還必須構建更專業(yè)的合規(guī)防御體系，以應對日益復雜的條款約束和輿論審視；其次，這也倒逼國內實驗室加速底層創(chuàng)新。畢竟當“蒸餾”被作為出口管制的借口時，唯有在高質量、自主可控的中文語料庫建設以及基礎架構創(chuàng)新上投入更多，才能徹底擺脫外界對于我們技術依賴的質疑。

寫在最后：從Anthropic與OpenAI的公開指控，到中國大模型企業(yè)被推至風口浪尖，這場圍繞“蒸餾”的爭議折射出AI時代競爭邏輯的深層變化—既是技術路徑之爭，也是規(guī)則與話語權之爭。

對于中國AI模型而言，短期內或許承受輿論與合規(guī)壓力，但從長期看，事件也倒逼企業(yè)強化原創(chuàng)能力與合規(guī)體系建設，尤其是在全球人工智能加速演進的今天，真正決定勝負的，不僅是算力與數據，更是創(chuàng)新深度與規(guī)則適應能力。而如何在開放合作與自主創(chuàng)新之間找到平衡，無疑是中國AI產業(yè)持續(xù)發(fā)展的關鍵。