Я посмотрел новый отчет Anthropic и сразу понял, почему он зацепил рынок. История здесь не только про обвинения в адрес DeepSeek и Moonshot. Она еще и про то, как быстро меняется сама логика ИИ-гонки. Сегодня спор идет уже не столько о качестве моделей, сколько о том, кто контролирует поток запросов и данные, из которых потом растят новые системы.
По версии Anthropic, DeepSeek и Moonshot (Kimi) не ограничивались обычной дистилляцией. Компания утверждает, что в отдельных случаях они отправляли через Claude реальные запросы пользователей. Затем ответы возвращались людям как результат работы собственной модели. В таком сценарии Claude фактически превращался в скрытую часть чужого сервиса.
Самый громкий эпизод связан с Moonshot. Anthropic заявляет, что за десять дней компания прогнала через Claude почти 300 тысяч запросов, используя сеть из более чем 5000 аккаунтов. За несколько месяцев, по данным отчета, с Moonshot связали более 23 миллионов обращений. Судя по описанию, особенно интересовал Claude Opus.
У DeepSeek схема выглядела иначе. Компания, как утверждается, отбирала запросы, похожие на обращения к Claude Code или OpenCode, а затем направляла их в Claude. Anthropic насчитала более 12,1 миллиона таких обменов за 14 дней. Это уже не похоже на случайный эксперимент. Скорее на аккуратно выстроенный конвейер, где важна каждая удачная выборка.
Anthropic отдельно упомянула и Alibaba. По ее данным, с мая по июль было зафиксировано более 151 миллиона обращений к Claude через более чем 3500 аккаунтов, которые компания считает подставными. В некоторые дни поток доходил почти до 3 миллионов запросов. В Anthropic полагают, что ответы использовались для улучшения моделей семейства Qwen.
Похожие схемы, по словам компании, замечены и у других китайских разработчиков, включая Zhipu и Xiaomi. Но там речь идет уже о сборе данных для обучения, а не о подмене ответов в пользовательских сессиях. На бумаге разница кажется тонкой. На практике она огромна.
Я бы здесь выделил главное. Дистилляция сама по себе давно стала нормой. Крупные лаборатории и без скандалов используют синтетические данные, teacher models и многоступенчатое обучение. Но когда в цепочку попадают реальные пользовательские запросы, ситуация меняется. Вместе с кодом, контекстом и бизнес-логикой утекает уже не просто текст, а рабочая среда пользователя.
Именно поэтому эта история выглядит опаснее обычного спора о правах на датасет. Если ответ Claude возвращается тому же человеку как результат другой модели, значит, сильная система становится невидимым слоем инференса у конкурента. Это не просто обучение на чужих ответах. Это уже вопрос доверия к самому устройству ИИ-сервиса.
На фоне новостей вроде весов V4.1-Flash отчет Anthropic звучит особенно показательно. Рынок ИИ все меньше похож на гонку моделей и все больше - на борьбу за каналы, данные и контроль над тем, кто именно обрабатывает пользовательский запрос.
Для меня это еще и сигнал рынку: чем мощнее становятся модели, тем жестче будут правила их использования. И чем дороже качественный ответ, тем выше соблазн взять его не через собственную разработку, а через тихую подмену инфраструктуры. В этом и есть главный вывод из отчета Anthropic.
© 2026 PlayroX. Все материалы являются аналитическими обзорами на основе информации из открытых источников.
Комментарии
Добавить комментарий
Чтобы комментировать, нужно войти.