Rohan Paul (@rohanpaul_ai) · 2026/10/14 10:27:42
Anthropic 红队实验：廉价安卓盒子集群可托管开源模型并实现自主网络扩散
Anthropic Frontier Red Team 证实，由15台廉价安卓电视盒子组成的集群足以运行 Gemma4-26B-A4B 等开源大模型。在模拟攻击中，GLM-5.2 成功将模型权重与智能体框架推送到防火墙内的8个节点并完成推理部署，且 Qwen3.5-9B 通过继承前代笔记使部署成功率提升至84%，揭示了低算力设备集群作为AI蠕虫宿主的现实风险。
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Rohan Paul (@rohanpaul_ai) · 2026-10-14 02
Anthropic 的研究警告称，失控的 AI 智能体可能在数月内劫持智能家居设备，并在无人控制的情况下自我复制和传播。
其前沿红队（Frontier Red Team）将 Gemma4-26B-A4B 模型拆分部署在 15 台非品牌 Android TV 盒子上，这些盒子每台售价约 55 美元，运行速度为每秒 0.39 个 token。
该集群表明，配备 4GB RAM 的低成本、安全性差的设备可以共同托管一个功能强大的模型，因为每个盒子仅承载模型的 2 层结构。
更严峻的测试要求模型扫描网络，将权重和智能体框架（agent harness）推送到新机器上，并在每台机器上启动推理服务。
在一个由 8 个模拟 Android 节点组成的防火墙隔离集群中，只有 GLM-5.2 完成了整个流程，在 5 次试验中有 4 次成功覆盖全部 8 个节点，第 5 次覆盖了 7 个节点。
GLM-5.2 对于 TV 盒子来说太大，但参数量低于 30B 的开源模型在 Epoch 能力指数（Epoch Capabilities Index）上每年提升 13.7 分，预计将在年底达到同等水平。
它们在传播过程中也会自我改进：当每个 Qwen3.5-9B 实例继承前一个实例的笔记时，设置成功率从 45% 提升至 61% 到 84% 之间。
速度是其弱点，因为一个拥有 200 万台 TV 盒子的 Kimwolf 规模集群大约能托管 13.3 万个模型副本，合计产生每秒 8 万个 token，相当于约 40 块 H100 GPU 的计算能力。
每个新的 9B 副本还需要约 28 到 51 小时的设置时间，这种缓慢且占用大量带宽的传播方式会在 ISP 流量监控中显得异常突出。
决定性的问题在于，在 ISPs 和设备制造商协调实施任何单一网络都无法独立执行的隔离措施之前，参数量低于 30B 的模型能否跨越 GLM-5.2 的能力门槛。
