【文章来源：techweb】
文/卞海川
在人工智能日新月异的今天，技术创新的边界与竞争规则的尺度正面临前所未有的考验。近期，一场关于 「模型蒸馏」 的指控将美国 AI 巨头 Anthropic 与深度求索 （DeepSeek）、月之暗面 （Moonshot AI） 及 MiniMax（稀宇科技） 等中国顶尖 AI 实验室推向了舆论的风口浪尖。
Anthropic 指控，都是蒸馏惹的祸
回顾整个事件，根据 Anthropic 发布的博客文章，其发现中国三家知名初创企业—DeepSeek、Moonshot AI 及 MiniMax 通过约 2.4 万个虚假账号，与其 Claude 进行了超过 1600 万次对话。
对此，Anthropic 认为，这些对话数据可能被用于训练上述公司的自研模型，构成对其服务条款的违反。而其条款是明确禁止通过自动化或隐蔽方式抓取数据进行 「知识蒸馏」，同时限制其技术在中国境内的使用。
这里我们不得不解释下所谓的 「知识蒸馏」，它是指利用一个大型、性能较强的 「教师模型」 生成输出，再将这些输出用于训练较小或不同架构的 「学生模型」。需要说明的是，在学术界与产业界，这种技术并不罕见，尤其在开源模型生态中，蒸馏被广泛视为提升效率、降低成本的有效路径。
几乎同一时间，OpenAI 在提交给美国国会相关委员会的备忘录中指出，部分中国公司正采用更为复杂的 「混淆式蒸馏」 方法，通过掩饰来源与调用方式，持续获取其模型输出。虽然文件中未详细披露技术细节，但措辞中提及 「国家安全风险」，并暗示若安全对齐机制在蒸馏过程中被剥离，可能带来潜在风险。
基于上述事件的重要性和关注度，其在舆论层面引发的争议也迅速升温。其中部分海外科技评论者认为，如果蒸馏行为确属违规，应当通过法律途径解决。也有人指出，AI 行业本身建立在对海量互联网数据的抓取之上，美国公司同样因训练数据来源问题面临版权诉讼。事实上，Anthropic 曾在版权纠纷中达成高额和解；OpenAI 也正与包括媒体机构在内的原告展开诉讼拉锯，并由此形成一种颇具讽刺意味的 「罗生门」。
具体表现为，一方面，蒸馏在技术上被视为常规手段；另一方面，当蒸馏对象是闭源商业模型时，其合法性与伦理边界又变得模糊。而从中国企业角度看，截至目前，被点名公司并未公开详细回应指控。
对此，行业内部人士普遍表示，在大模型训练中，公开数据、合成数据与模型生成数据往往交织使用，如何界定合理调用与违规抓取，需要更清晰的技术证据与法律标准。
争议背后，中国 AI 模型发展约束下亟待持续创新
如果我们深入剖析上述的争议，就必须回归到 AI 行业的技术底层逻辑。
如前述，知识蒸馏并非什么旁门左道，而是由深度学习先驱 Geoffrey Hinton 正式提出的核心技术。实际上，无论是 OpenAI 还是 Anthropic 自身，在开发如 Haiku 这样轻量化的模型时，都广泛采用了蒸馏技术。而对于中国 AI 企业，在算力资源受限、先进芯片获取受阻的极端环境下，通过算法优化和高效的数据利用 （包括蒸馏） 来追赶全球领先的 AI 模型是一种必然且独特的工程创新路径。
然而，必须明确的是，「抄作业」 是有天花板的。正如行业专家所言，蒸馏或许能让一个模型快速从 60 分进步到 85 分，但真正决定模型能否达到 95 分乃至更高分的是其底层的架构设计、预训练数据的原始质量以及对人类偏好的精准对齐。而这些 「硬实力」 是无法通过简单的对话提取来完成的。
事实上，Kimi K2.5 和 MiniMax M2.5 在海外开发者平台 OpenRouter 上的调用量一度占据榜首，更多是因为它们在中文语境理解、长文本处理和性价比上表现出了显著的差异化优势，而非单纯的模仿。至于 DeepSeek，其也曾在其技术论文中坦诚，虽然互联网语料中不可避免包含 AI 生成的内容，但其核心进步依然源于算法的深度优化。
当我们站在更高的视角，此次事件对中国 AI 产业的长远发展具有深刻的启示。
首先，它预示着全球 AI 竞争已进入 「全维度摩擦」 阶段，技术争议往往会迅速演变为地缘政治工具。对此，中国企业除了提升技术硬实力，还必须构建更专业的合规防御体系，以应对日益复杂的条款约束和舆论审视；其次，这也倒逼国内实验室加速底层创新。毕竟当 「蒸馏」 被作为出口管制的借口时，唯有在高质量、自主可控的中文语料库建设以及基础架构创新上投入更多，才能彻底摆脱外界对于我们技术依赖的质疑。
写在最后：从 Anthropic 与 OpenAI 的公开指控，到中国大模型企业被推至风口浪尖，这场围绕 「蒸馏」 的争议折射出 AI 时代竞争逻辑的深层变化—既是技术路径之争，也是规则与话语权之争。
对于中国 AI 模型而言，短期内或许承受舆论与合规压力，但从长期看，事件也倒逼企业强化原创能力与合规体系建设，尤其是在全球人工智能加速演进的今天，真正决定胜负的，不仅是算力与数据，更是创新深度与规则适应能力。而如何在开放合作与自主创新之间找到平衡，无疑是中国 AI 产业持续发展的关键。
【文章来源：techweb】
文/卞海川
在人工智能日新月异的今天，技术创新的边界与竞争规则的尺度正面临前所未有的考验。近期，一场关于 「模型蒸馏」 的指控将美国 AI 巨头 Anthropic 与深度求索 （DeepSeek）、月之暗面 （Moonshot AI） 及 MiniMax（稀宇科技） 等中国顶尖 AI 实验室推向了舆论的风口浪尖。
Anthropic 指控，都是蒸馏惹的祸
回顾整个事件，根据 Anthropic 发布的博客文章，其发现中国三家知名初创企业—DeepSeek、Moonshot AI 及 MiniMax 通过约 2.4 万个虚假账号，与其 Claude 进行了超过 1600 万次对话。
对此，Anthropic 认为，这些对话数据可能被用于训练上述公司的自研模型，构成对其服务条款的违反。而其条款是明确禁止通过自动化或隐蔽方式抓取数据进行 「知识蒸馏」，同时限制其技术在中国境内的使用。
这里我们不得不解释下所谓的 「知识蒸馏」，它是指利用一个大型、性能较强的 「教师模型」 生成输出，再将这些输出用于训练较小或不同架构的 「学生模型」。需要说明的是，在学术界与产业界，这种技术并不罕见，尤其在开源模型生态中，蒸馏被广泛视为提升效率、降低成本的有效路径。
几乎同一时间，OpenAI 在提交给美国国会相关委员会的备忘录中指出，部分中国公司正采用更为复杂的 「混淆式蒸馏」 方法，通过掩饰来源与调用方式，持续获取其模型输出。虽然文件中未详细披露技术细节，但措辞中提及 「国家安全风险」，并暗示若安全对齐机制在蒸馏过程中被剥离，可能带来潜在风险。
基于上述事件的重要性和关注度，其在舆论层面引发的争议也迅速升温。其中部分海外科技评论者认为，如果蒸馏行为确属违规，应当通过法律途径解决。也有人指出，AI 行业本身建立在对海量互联网数据的抓取之上，美国公司同样因训练数据来源问题面临版权诉讼。事实上，Anthropic 曾在版权纠纷中达成高额和解；OpenAI 也正与包括媒体机构在内的原告展开诉讼拉锯，并由此形成一种颇具讽刺意味的 「罗生门」。
具体表现为，一方面，蒸馏在技术上被视为常规手段；另一方面，当蒸馏对象是闭源商业模型时，其合法性与伦理边界又变得模糊。而从中国企业角度看，截至目前，被点名公司并未公开详细回应指控。
对此，行业内部人士普遍表示，在大模型训练中，公开数据、合成数据与模型生成数据往往交织使用，如何界定合理调用与违规抓取，需要更清晰的技术证据与法律标准。
争议背后，中国 AI 模型发展约束下亟待持续创新
如果我们深入剖析上述的争议，就必须回归到 AI 行业的技术底层逻辑。
如前述，知识蒸馏并非什么旁门左道，而是由深度学习先驱 Geoffrey Hinton 正式提出的核心技术。实际上，无论是 OpenAI 还是 Anthropic 自身，在开发如 Haiku 这样轻量化的模型时，都广泛采用了蒸馏技术。而对于中国 AI 企业，在算力资源受限、先进芯片获取受阻的极端环境下，通过算法优化和高效的数据利用 （包括蒸馏） 来追赶全球领先的 AI 模型是一种必然且独特的工程创新路径。
然而，必须明确的是，「抄作业」 是有天花板的。正如行业专家所言，蒸馏或许能让一个模型快速从 60 分进步到 85 分，但真正决定模型能否达到 95 分乃至更高分的是其底层的架构设计、预训练数据的原始质量以及对人类偏好的精准对齐。而这些 「硬实力」 是无法通过简单的对话提取来完成的。
事实上，Kimi K2.5 和 MiniMax M2.5 在海外开发者平台 OpenRouter 上的调用量一度占据榜首，更多是因为它们在中文语境理解、长文本处理和性价比上表现出了显著的差异化优势，而非单纯的模仿。至于 DeepSeek，其也曾在其技术论文中坦诚，虽然互联网语料中不可避免包含 AI 生成的内容，但其核心进步依然源于算法的深度优化。
当我们站在更高的视角，此次事件对中国 AI 产业的长远发展具有深刻的启示。
首先，它预示着全球 AI 竞争已进入 「全维度摩擦」 阶段，技术争议往往会迅速演变为地缘政治工具。对此，中国企业除了提升技术硬实力，还必须构建更专业的合规防御体系，以应对日益复杂的条款约束和舆论审视；其次，这也倒逼国内实验室加速底层创新。毕竟当 「蒸馏」 被作为出口管制的借口时，唯有在高质量、自主可控的中文语料库建设以及基础架构创新上投入更多，才能彻底摆脱外界对于我们技术依赖的质疑。
写在最后：从 Anthropic 与 OpenAI 的公开指控，到中国大模型企业被推至风口浪尖，这场围绕 「蒸馏」 的争议折射出 AI 时代竞争逻辑的深层变化—既是技术路径之争，也是规则与话语权之争。
对于中国 AI 模型而言，短期内或许承受舆论与合规压力，但从长期看，事件也倒逼企业强化原创能力与合规体系建设，尤其是在全球人工智能加速演进的今天，真正决定胜负的，不仅是算力与数据，更是创新深度与规则适应能力。而如何在开放合作与自主创新之间找到平衡，无疑是中国 AI 产业持续发展的关键。
【文章来源：techweb】
文/卞海川
在人工智能日新月异的今天，技术创新的边界与竞争规则的尺度正面临前所未有的考验。近期，一场关于 「模型蒸馏」 的指控将美国 AI 巨头 Anthropic 与深度求索 （DeepSeek）、月之暗面 （Moonshot AI） 及 MiniMax（稀宇科技） 等中国顶尖 AI 实验室推向了舆论的风口浪尖。
Anthropic 指控，都是蒸馏惹的祸
回顾整个事件，根据 Anthropic 发布的博客文章，其发现中国三家知名初创企业—DeepSeek、Moonshot AI 及 MiniMax 通过约 2.4 万个虚假账号，与其 Claude 进行了超过 1600 万次对话。
对此，Anthropic 认为，这些对话数据可能被用于训练上述公司的自研模型，构成对其服务条款的违反。而其条款是明确禁止通过自动化或隐蔽方式抓取数据进行 「知识蒸馏」，同时限制其技术在中国境内的使用。
这里我们不得不解释下所谓的 「知识蒸馏」，它是指利用一个大型、性能较强的 「教师模型」 生成输出，再将这些输出用于训练较小或不同架构的 「学生模型」。需要说明的是，在学术界与产业界，这种技术并不罕见，尤其在开源模型生态中，蒸馏被广泛视为提升效率、降低成本的有效路径。
几乎同一时间，OpenAI 在提交给美国国会相关委员会的备忘录中指出，部分中国公司正采用更为复杂的 「混淆式蒸馏」 方法，通过掩饰来源与调用方式，持续获取其模型输出。虽然文件中未详细披露技术细节，但措辞中提及 「国家安全风险」，并暗示若安全对齐机制在蒸馏过程中被剥离，可能带来潜在风险。
基于上述事件的重要性和关注度，其在舆论层面引发的争议也迅速升温。其中部分海外科技评论者认为，如果蒸馏行为确属违规，应当通过法律途径解决。也有人指出，AI 行业本身建立在对海量互联网数据的抓取之上，美国公司同样因训练数据来源问题面临版权诉讼。事实上，Anthropic 曾在版权纠纷中达成高额和解；OpenAI 也正与包括媒体机构在内的原告展开诉讼拉锯，并由此形成一种颇具讽刺意味的 「罗生门」。
具体表现为，一方面，蒸馏在技术上被视为常规手段；另一方面，当蒸馏对象是闭源商业模型时，其合法性与伦理边界又变得模糊。而从中国企业角度看，截至目前，被点名公司并未公开详细回应指控。
对此，行业内部人士普遍表示，在大模型训练中，公开数据、合成数据与模型生成数据往往交织使用，如何界定合理调用与违规抓取，需要更清晰的技术证据与法律标准。
争议背后，中国 AI 模型发展约束下亟待持续创新
如果我们深入剖析上述的争议，就必须回归到 AI 行业的技术底层逻辑。
如前述，知识蒸馏并非什么旁门左道，而是由深度学习先驱 Geoffrey Hinton 正式提出的核心技术。实际上，无论是 OpenAI 还是 Anthropic 自身，在开发如 Haiku 这样轻量化的模型时，都广泛采用了蒸馏技术。而对于中国 AI 企业，在算力资源受限、先进芯片获取受阻的极端环境下，通过算法优化和高效的数据利用 （包括蒸馏） 来追赶全球领先的 AI 模型是一种必然且独特的工程创新路径。
然而，必须明确的是，「抄作业」 是有天花板的。正如行业专家所言，蒸馏或许能让一个模型快速从 60 分进步到 85 分，但真正决定模型能否达到 95 分乃至更高分的是其底层的架构设计、预训练数据的原始质量以及对人类偏好的精准对齐。而这些 「硬实力」 是无法通过简单的对话提取来完成的。
事实上，Kimi K2.5 和 MiniMax M2.5 在海外开发者平台 OpenRouter 上的调用量一度占据榜首，更多是因为它们在中文语境理解、长文本处理和性价比上表现出了显著的差异化优势，而非单纯的模仿。至于 DeepSeek，其也曾在其技术论文中坦诚，虽然互联网语料中不可避免包含 AI 生成的内容，但其核心进步依然源于算法的深度优化。
当我们站在更高的视角，此次事件对中国 AI 产业的长远发展具有深刻的启示。
首先，它预示着全球 AI 竞争已进入 「全维度摩擦」 阶段，技术争议往往会迅速演变为地缘政治工具。对此，中国企业除了提升技术硬实力，还必须构建更专业的合规防御体系，以应对日益复杂的条款约束和舆论审视；其次，这也倒逼国内实验室加速底层创新。毕竟当 「蒸馏」 被作为出口管制的借口时，唯有在高质量、自主可控的中文语料库建设以及基础架构创新上投入更多，才能彻底摆脱外界对于我们技术依赖的质疑。
写在最后：从 Anthropic 与 OpenAI 的公开指控，到中国大模型企业被推至风口浪尖，这场围绕 「蒸馏」 的争议折射出 AI 时代竞争逻辑的深层变化—既是技术路径之争，也是规则与话语权之争。
对于中国 AI 模型而言，短期内或许承受舆论与合规压力，但从长期看，事件也倒逼企业强化原创能力与合规体系建设，尤其是在全球人工智能加速演进的今天，真正决定胜负的，不仅是算力与数据，更是创新深度与规则适应能力。而如何在开放合作与自主创新之间找到平衡，无疑是中国 AI 产业持续发展的关键。
【文章来源：techweb】
文/卞海川
在人工智能日新月异的今天，技术创新的边界与竞争规则的尺度正面临前所未有的考验。近期，一场关于 「模型蒸馏」 的指控将美国 AI 巨头 Anthropic 与深度求索 （DeepSeek）、月之暗面 （Moonshot AI） 及 MiniMax（稀宇科技） 等中国顶尖 AI 实验室推向了舆论的风口浪尖。
Anthropic 指控，都是蒸馏惹的祸
回顾整个事件，根据 Anthropic 发布的博客文章，其发现中国三家知名初创企业—DeepSeek、Moonshot AI 及 MiniMax 通过约 2.4 万个虚假账号，与其 Claude 进行了超过 1600 万次对话。
对此，Anthropic 认为，这些对话数据可能被用于训练上述公司的自研模型，构成对其服务条款的违反。而其条款是明确禁止通过自动化或隐蔽方式抓取数据进行 「知识蒸馏」，同时限制其技术在中国境内的使用。
这里我们不得不解释下所谓的 「知识蒸馏」，它是指利用一个大型、性能较强的 「教师模型」 生成输出，再将这些输出用于训练较小或不同架构的 「学生模型」。需要说明的是，在学术界与产业界，这种技术并不罕见，尤其在开源模型生态中，蒸馏被广泛视为提升效率、降低成本的有效路径。
几乎同一时间，OpenAI 在提交给美国国会相关委员会的备忘录中指出，部分中国公司正采用更为复杂的 「混淆式蒸馏」 方法，通过掩饰来源与调用方式，持续获取其模型输出。虽然文件中未详细披露技术细节，但措辞中提及 「国家安全风险」，并暗示若安全对齐机制在蒸馏过程中被剥离，可能带来潜在风险。
基于上述事件的重要性和关注度，其在舆论层面引发的争议也迅速升温。其中部分海外科技评论者认为，如果蒸馏行为确属违规，应当通过法律途径解决。也有人指出，AI 行业本身建立在对海量互联网数据的抓取之上，美国公司同样因训练数据来源问题面临版权诉讼。事实上，Anthropic 曾在版权纠纷中达成高额和解；OpenAI 也正与包括媒体机构在内的原告展开诉讼拉锯，并由此形成一种颇具讽刺意味的 「罗生门」。
具体表现为，一方面，蒸馏在技术上被视为常规手段；另一方面，当蒸馏对象是闭源商业模型时，其合法性与伦理边界又变得模糊。而从中国企业角度看，截至目前，被点名公司并未公开详细回应指控。
对此，行业内部人士普遍表示，在大模型训练中，公开数据、合成数据与模型生成数据往往交织使用，如何界定合理调用与违规抓取，需要更清晰的技术证据与法律标准。
争议背后，中国 AI 模型发展约束下亟待持续创新
如果我们深入剖析上述的争议，就必须回归到 AI 行业的技术底层逻辑。
如前述，知识蒸馏并非什么旁门左道，而是由深度学习先驱 Geoffrey Hinton 正式提出的核心技术。实际上，无论是 OpenAI 还是 Anthropic 自身，在开发如 Haiku 这样轻量化的模型时，都广泛采用了蒸馏技术。而对于中国 AI 企业，在算力资源受限、先进芯片获取受阻的极端环境下，通过算法优化和高效的数据利用 （包括蒸馏） 来追赶全球领先的 AI 模型是一种必然且独特的工程创新路径。
然而，必须明确的是，「抄作业」 是有天花板的。正如行业专家所言，蒸馏或许能让一个模型快速从 60 分进步到 85 分，但真正决定模型能否达到 95 分乃至更高分的是其底层的架构设计、预训练数据的原始质量以及对人类偏好的精准对齐。而这些 「硬实力」 是无法通过简单的对话提取来完成的。
事实上，Kimi K2.5 和 MiniMax M2.5 在海外开发者平台 OpenRouter 上的调用量一度占据榜首，更多是因为它们在中文语境理解、长文本处理和性价比上表现出了显著的差异化优势，而非单纯的模仿。至于 DeepSeek，其也曾在其技术论文中坦诚，虽然互联网语料中不可避免包含 AI 生成的内容，但其核心进步依然源于算法的深度优化。
当我们站在更高的视角，此次事件对中国 AI 产业的长远发展具有深刻的启示。
首先，它预示着全球 AI 竞争已进入 「全维度摩擦」 阶段，技术争议往往会迅速演变为地缘政治工具。对此，中国企业除了提升技术硬实力，还必须构建更专业的合规防御体系，以应对日益复杂的条款约束和舆论审视；其次，这也倒逼国内实验室加速底层创新。毕竟当 「蒸馏」 被作为出口管制的借口时，唯有在高质量、自主可控的中文语料库建设以及基础架构创新上投入更多，才能彻底摆脱外界对于我们技术依赖的质疑。
写在最后：从 Anthropic 与 OpenAI 的公开指控，到中国大模型企业被推至风口浪尖，这场围绕 「蒸馏」 的争议折射出 AI 时代竞争逻辑的深层变化—既是技术路径之争，也是规则与话语权之争。
对于中国 AI 模型而言，短期内或许承受舆论与合规压力，但从长期看，事件也倒逼企业强化原创能力与合规体系建设，尤其是在全球人工智能加速演进的今天，真正决定胜负的，不仅是算力与数据，更是创新深度与规则适应能力。而如何在开放合作与自主创新之间找到平衡，无疑是中国 AI 产业持续发展的关键。
