新智元报道
Anthropic前沿红队最新发布的报告显示，AI自我复制已不再依赖昂贵的数据中心。缺乏安全防护的商用物联网（IoT）设备，正成为新型“AI蠕虫”的理想宿主。随着小模型能力的提升，预计数月内，此类模型即可在消费级IoT设备上实现自我复制。
这意味着，家用电视盒子等设备的卡顿，可能源于被AI占用算力以繁衍后代。业界观点认为，这标志着“AI蠕虫”已显露早期生命迹象。
15个廉价电视盒子，跑通260亿参数模型
当前的AI智能体（Agent）具备类似蠕虫的特性：扫描网络、寻找漏洞、复制模型权重至目标机器并直接运行。家庭和小型企业的IoT设备因全天候联网且防护薄弱，加之内置AI芯片的普及，成为了AI蠕虫的潜在温床。
Anthropic红队针对“廉价、弱算力、无防护”的边缘设备进行了实验。研究人员利用15台内存仅4GB的杂牌安卓电视盒，通过局域网连接并进行流水线并行处理。
由于单台设备无法容纳26B大模型，研究团队将模型拆解，每台设备负责特定层级，数据如流水线般传输。最终，该集群成功运行了Gemma4-26B-A4B模型，尽管速度仅为0.39 tokens/秒，但证明了AI模型在低配硬件上生存的可行性。
参照此前感染超200万台设备的Kimwolf僵尸网络，若AI蠕虫控制同等数量的电视盒，每15台组成一个集群，即可在暗网中生成约13.3万个26B级别的AI智能体，且难以通过传统方式清除。
「AI蠕虫」的进化：自主适应与经验传承
多环境下的自主推理搭建
AI蠕虫的传播需经历四个步骤：寻找目标、获取权限、建立推理环境、继续传播。其中，“建立推理环境”是最大难点。测试显示，9B参数的小模型能在9种陌生硬件中的8种成功搭建推理服务器，涵盖Jetson Nano、Mac及RTX 4090等设备。更强的模型（如GLM-5.2）成功率更高，传播速度更快。
在包含8个节点的受保护VPC环境中，研究人员投放“零号病人”。AI蠕虫通过未认证端口跳转，自主搭建环境并生成副本，实现了端到端的自我复制。
拉马克式进化：后天经验遗传
借助Memento框架，AI蠕虫在崩溃前会记录失败原因形成“笔记”，并传递给下一代。这种机制复现了生物学中的“拉马克进化论”，即后天获得的性状可遗传。
测试中，Qwen3.5-9B模型通过继承上一代的“避坑指南”，其搭建成功率从45%提升至84%。值得注意的是，相比向强大模型（如Opus 4.8）求助，小模型通过自我摸索和迭代的效果更佳。
AI蠕虫与传统病毒的本质区别
与传统木马或僵尸网络的固定代码不同，AI蠕虫具备“活体智能”。面对陌生设备，它能分析日志、编写脚本甚至挖掘漏洞。其去中心化特性使其无需云服务器支持，如同黏菌或果蝇群，虽单个个体算力有限、行动缓慢，但具有极强的隐蔽性和顽强生命力。
2026年底或迎「实用级爆发」
AI蠕虫的大规模泛滥需满足两个条件：
能力底线：模型智力需达到GLM-5.2水平；
体积上限：模型需压缩至9B-26B，以适应4GB内存设备。
随着模型压缩、量化技术及小模型能力的快速进步（年增13.7 ECI指数），预计到2026年底，小模型智力将击穿自我复制的底线。届时，具备完全态的数字黏菌可能入侵扫地机器人、智能摄像头、自动驾驶汽车等高算力边缘设备，引发指数级传播风险。
参考资料：
编辑：Aeneas 大卫