"Мы обнаружили, что Moonshot AI, компания, разрабатывающая семейство моделей Kimi, незаметно направляла запросы клиентов в Claude вместо того, чтобы обрабатывать их с помощью Kimi. Затем Moonshot отображала пользователям ответы Claude. Эти пользователи полагали, что используют модель Kimi, но вместо этого получали ответы от Claude", – говорится в сообщении.
По данным разработчика Claude, в одном из эпизодов за десять дней Moonshot переслала почти 300 тыс. пользовательских запросов в Anthropic. Для этого применялась сеть из 5380 учетных записей, большинство из которых находилось в Сингапуре и Японии, указывается в исследовании.
Компания также отмечает, что пересылавшиеся запросы включали конфиденциальные сведения. Anthropic неизвестно, уведомляла ли Moonshot клиентов о таком направлении их данных. В числе переданной информации назывались записи с камер видеонаблюдения в Чэнду, а также внутренний код и действующие учетные данные нескольких крупных китайских компаний, в том числе известных технологических.
В докладе говорится, что аналогичный подход применяла и DeepSeek. Согласно результатам расследования, запросы пользователей, пытавшихся воспользоваться одной из моделей DeepSeek, перенаправлялись через принадлежащие Anthropic инструменты программирования, такие как Сlaude Code, Claude Agent SDK и OpenCode.
В тот же день американские правоохранительные органы обвинили китайских разработчиков искусственного интеллекта в промышленной дистилляции передовых ИИ-моделей, созданных в США. Дистилляция представляет собой метод обучения, при котором менее способная модель обучается на выходах более эффективной; формально он широко применяется и является законным, и с его помощью компании могут получать доступ к мощностям лабораторий-конкурентов.
Китай является одним из ключевых глобальных лидеров в сфере ИИ, уступая в некоторых аспектах только США, а по числу патентов и скорости практического внедрения зачастую опережая их. Страна специализируется на высококонкурентных, часто открытых языковых моделях (например, DeepSeek, Alibaba Qwen) и генераторах видео (Kling AI).
Зачем это могло понадобиться китайским разработчикам?
Тайный механизм перенаправления запросов в Claude мог понадобиться китайским разработчикам как способ "промышленной дистилляции" – быстрого и дешевого копирования ключевых способностей американских моделей для ускорения развития собственных ИИ и обхода технологических ограничений.
Дистилляция – легитимный метод машинного обучения, когда "студенческая" модель обучается на выходах более мощной "учительской", чтобы перенять ее способности при меньших затратах. Однако в описанном масштабе это становится стратегическим инструментом:
- Ускорение разработки. Вместо месяцев исследований и дорогих экспериментов компании получают готовые паттерны рассуждений, кодинга, агентных функций и оптимизированные ответы по миллионам запросов.
- Снижение затрат. Обучение больших моделей требует огромных вычислительных ресурсов; дистилляция позволяет "срезать углы", используя чужие инвестиции в R&D.
- Доступ к закрытым возможностям. Через массовые запросы можно извлекать функциональность, которая в обычных условиях ограничена (например, продвинутые агентные сценарии, сложные рассуждения, специфические форматы вывода).
- Обход экспортных ограничений. На фоне санкций и ограничений на передовые чипы и технологии дистилляция становится способом компенсировать отставание в "железе" и ноу‑хау.
Почему именно "тайный" механизм, а не открытое использование API
- Нарушение условий использования. Массовый сбор данных для обучения обычно прямо запрещен провайдерами. Скрытие источника запросов помогает обходить детектирование и лимиты.
- Масштаб и анонимность. Сеть из тысяч аккаунтов в разных юрисдикциях усложняет атрибуцию и блокировку, позволяя поддерживать высокий объем запросов.
- Извлечение не только ответов, но и "мышления". Можно специально формулировать промпты так, чтобы модели раскрывали скрытые цепочки рассуждений (chain‑of‑thought), что особенно ценно для обучения собственных моделей.
- Экономия на лицензиях. Открытое использование API (интерфейс прикладного программирования, набор правил и готовых команд, с помощью которых разные программы могут общаться и обмениваться данными друг с другом) в таких объемах было бы крайне дорогим, а скрытый трафик позволяет фактически использовать чужую инфраструктуру бесплатно.
Позиция Китая и контекст "технологической войны"
Пекин отвергает обвинения, называя дистилляцию нейтральным техническим методом, широко используемым в отрасли, и критикует США за политизацию и попытки сдержать конкуренцию.
В то же время американские отчеты утверждают, что такие кампании, вероятно, проводятся с ведома китайских властей и являются частью более широкой гонки за ИИ‑лидерство.
Американские агентства (ФБР, АНБ, Агентство по кибербезопасности и защите инфраструктуры) называют это "систематической экстракцией" и "промышленной дистилляцией", утверждая, что для ряда китайских компаний это не вспомогательная техника, а ядро стратегии развития ИИ.
Возможные выводы
С точки зрения инженерной логики такой "тайный шлюз" – рациональный, хотя и этически и юридически спорный способ быстро догнать лидеров в условиях:
- ограничений на доступ к передовым чипам и инфраструктуре;
- высокого барьера входа в обучение больших моделей;
- острой конкуренции за время выхода на рынок.
Однако цена этого подхода – репутационные риски, потенциальные санкции, утрата доверия пользователей (особенно корпоративных) и эскалация регуляторного давления со стороны США и их союзников.
Китай и ИИ
В КНР государство жестко следит за развитием технологий ИИ, в частности, разработчикам и ученым, специализирующимся в этой сфере, запрещается выезд за рубеж без согласования. Отрасль также отличается строгой цензурой и вниманием к госбезопасности.
При этом, как стало известно в июле 2026 года, власти Китая в течение последнего месяца провели ряд встреч с ведущими технологическими компаниями для обсуждения потенциального ограничения доступа из-за рубежа к самым передовым китайским моделям.
