Anthropic щойно оприлюднила одну з найбільш сенсаційних звинувачень у триваючій боротьбі між США та Китаєм у сфері ШІ. У листі, надісланому сенаторам США Тіму Скотту та Елізабет Уоррен 10 червня 2026 року, компанія стверджує, що лабораторія ШІ Qwen Alibaba провела найбільшу відому кампанію «дистиляції» проти своєї моделі Claude.
Цифри захоплюючі. Anthropic стверджує, що оператори, пов’язані з Alibaba, створили приблизно 25 000 фальшивих акаунтів і здійснили понад 28,8 мільйона обмінів з Claude з 22 квітня по 5 червня 2026 року. Це шість тижнів систематичного вилучення, спрямованого на найбільш просунуті можливості моделі.
Що означає дистиляція та чому це має значення
Замість розробки здібностей з нуля, менша або дешевша модель запитує більш потужну мільйони разів, вивчаючи її відповіді, щоб зрозуміти, як вона «мислить». Студентська модель потім відтворює ці здібності без витрат у мільярди доларів на навчання.
У цьому випадку Anthropic стверджує, що операція була спрямована саме на функції програмної інженерії та агентного міркування, пов’язані з її моделлю Mythos Preview. Alibaba категорично заперечує будь-яку вину, назвавши звинувачення безпідставними.
Патерн, а не ізольована подія
Це не перший раз, коли Anthropic попереджала про те, що китайські лабораторії ШІ копіюють її роботу. У лютому 2026 року компанія розкрила подібні кампанії дистиляції, що проводяться іншими китайськими лабораторіями ШІ, згідно з повідомленнями, включаючи DeepSeek та Moonshot.
На платформах, таких як OpenRouter, китайські моделі становили від 30% до 58% використання токенів серед розробників із США в останні періоди.
Регуляторний аспект
Рішення Anthropic звернутися безпосередньо до Сенату зі своїми скаргами — це обчислений крок. Висвітлюючи дистиляцію моделей як питання національної безпеки та інтелектуальної власності, компанія прагне вигоди від будь-якої регуляторної відповіді, яка буде надана. У Вашингтоні вже обговорюються жорсткіші експортні обмеження на доступ до моделей ШІ.
Що повинні спостерігати інвестори
Дані про використання токенів говорять самі за себе. Якщо китайські моделі захоплюють 30–58% споживання токенів розробниками на основних платформах, наслідки для доходів американських AI-компаній є значними. Менший дохід означає менше капіталу на дослідження, що робить проблему дистиляції самопідсилюючою. Більш дешеві копії зменшують частку ринку оригіналу, що зменшує фінансування наступного покоління можливостей, що робить копії ще більш конкурентоспроможними на тлі оригіналу.