Anthropic研究人员William Zhou和Daniel Freeman于2026年10月12日发布研究文章，评估小型人工智能模型在低成本物联网设备上建立推理、转移模型并继续传播的可行性。研究称，9B级模型在测试的9种硬件中有8种能够完成推理部署；研究团队还让一个26B级模型分布式运行在15台低价安卓电视盒上，实测速度约为每秒0.39个词元。Anthropic原文
研究把潜在的自主复制过程拆成寻找目标、取得执行权限、建立推理环境和继续传播四个阶段。文章重点测试的是模型能否在陌生硬件上完成推理部署，以及能否把多个步骤串联起来。结果显示，在一个经过简化、且网络环境被隔离的测试中，GLM-5.2能够让一个较小模型在8个节点间完成端到端传播；5次试验中有4次扩展到全部8个节点，另一次达到7个节点。
但这些结果不能直接等同于现实世界已经出现能够自我复制的AI蠕虫。研究主动弱化了网络攻击部分，例如测试节点使用未认证的ADB端口，因此实验更接近能力上限，而不是现实攻击成功率。研究也指出，目前模型的能力下限与可部署在普通物联网设备上的模型规模上限还没有真正交集。文章据历史能力增长趋势作出的判断是，如果小模型继续以类似速度进步，年底前可能达到当前实验所需的能力水平；这一判断属于趋势外推，并非已验证的时间表。
这项研究的意义在于，AI安全风险不必只围绕大型数据中心展开。智能电视盒、摄像头、扫地机器人等边缘设备数量多、配置分散，若同时存在弱认证、暴露接口和长期缺乏更新等问题，可能为模型传播提供新的攻击面。与传统恶意软件相比，具备推理和适应能力的模型理论上还能根据不同硬件环境调整部署方式，并把先前尝试的经验传给后续实例。
目前更稳妥的结论是：研究展示了小模型在异构设备上自动部署和编排任务的能力，提示物联网安全、模型权重保护和智能体权限控制需要提前关注；它并没有证明现实网络中已经存在能够独立扩散的AI恶意软件，也没有给出可直接用于真实攻击的漏洞证据。相关结论仍需在更接近真实网络、具备正常认证和防护措施的环境中进一步验证。
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