Anthropic 红队实测：能自我复制的 AI 蠕虫或在 2026 年底出现，诊所联网设备是落脚点

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开场：自我复制不再只是理论，已经被拆成单步动作逐个验证

体积紧凑的开源 AI 模型，或许只需要几个月就能在没有人类指令的情况下，从一台防护薄弱的联网设备自行复制到另一台。这是 AI 开发商 Anthropic 给出的新判断，对依赖联网设备的诊所与医疗集团都有直接影响。

2026 年 10 月 12 日，Anthropic 前沿红队 (Frontier Red Team) 发布报告，结论是紧凑的、公开可得的 AI 模型已经能完成自我复制所需的多数单步动作。报告把自我复制拆成三个单步动作：扫描网络寻找目标、把自身复制到新机器、在陌生硬件上运行。

需要说明的是，研究者并没有测试医疗设备。他们的实验使用的是消费电子产品，例如廉价的安卓 (Android) 电视盒，以及模拟出来的安卓系统。但报告所描述的那些弱点在临床场景里并不陌生：默认凭证、过时的软件、几乎收不到安全更新的设备。

这份报告的意义不在于证明某一次真实攻击已经发生，而在于把自我复制这条链路逐段拆开，并为每一段给出可复现的实验结果。过去，自我复制更多出现在推演与讨论中；这一次，它被拆成了单步动作，逐个拿到实验台上验证。

报告还指出，AI 驱动的蠕虫与常规恶意软件有一个关键区别：它不绑定在某一种设备上。传统僵尸网络是针对特定硬件编写的，而一个 AI 自我复制者可以自行琢磨出如何在从未见过的设备上运行起来。研究者预计近期威胁推进缓慢，每一次复制可能要花上一天甚至更久，并将其比作寄居在不安全硬件上的「数字黏菌 (digital slime mold)」。他们也提醒，这类蠕虫很难根除，因为它没有一个可以被关停的中心节点。

硬件实测：15 台约 55 美元的安卓电视盒跑起 260 亿参数模型，0.39 token/秒

这组实验回答的是一个更基础的问题：算力门槛究竟有多高。为了证明廉价硬件同样能跑起一个有能力的模型，团队购买了 15 台白牌安卓电视盒，单价约 55 美元，把它们组网，并把一个 260 亿参数模型拆分到这些设备上运行。这套装置跑出 0.39 token/秒，速度很慢，但确实可用。

另一组测试中，一个 90 亿参数模型在 9 种硬件里的 8 种上成功搭建起 AI 推理 (inference) 环境。硬件范围从小尺寸边缘计算板一直延伸到 Mac 电脑与消费级显卡，覆盖的跨度相当宽。

扩散测试：8 台模拟安卓设备的封闭网络里，较大模型 5 次试验有 4 次覆盖全部节点

团队随后搭建了一个由 8 台模拟安卓设备组成的封闭网络。所谓封闭，是指这一网络与外部互联网隔离，扩散范围被限制在实验环境之内。在这一设置下，观察者关心的是模型能否自己走完整条链路：发现目标、完成复制、落地运行。结果显示，被测的一个较大的开源模型能够在机器之间逐个扩散，并在每一站把自己启动起来，5 次试验中有 4 次扩散至全部 8 个节点并自行启动。

更小的模型还无法稳定跑完整个循环。两组结果之间的差距，也是研究团队判断这类能力仍处在爬坡阶段的依据之一。

医疗侧的落脚点：全球约 950 万台带边缘 AI 加速器的设备，摄像头与会议终端被点名

报告估计，全球约 950 万台带边缘 AI 加速器的设备正在使用，不过其中多数不能直接从互联网访问。研究者专门点名安防摄像头与视频会议终端，认为它们是可能的未来目标：这两类设备在医院与诊所极为常见，而且越来越多的产品出厂即内置 AI 芯片，因此是有吸引力的宿主。

对诊所来说，这个担忧并不新鲜。联网设备常常是攻击者进入诊所网络的入口；此外，临床设备的服役期经常长达十年甚至更久，远远超过其软件停止接收更新的时间点。

2022 年一项由 Medical Economics 报道的调查显示，57% 的医疗机构并不总是更换新联网医疗设备的默认用户名与口令；同一调查还显示，68% 的医疗机构并不总是在补丁可用时及时打上。两项数据放在一起，恰好对应报告所列的两类老问题：出厂默认凭证没有被更换，以及可用补丁没有被及时安装。

冷静观察：作者刻意简化了入侵环节，这是攻击者的最好情况而非现实基线

需要强调的一点：研究者刻意简化了入侵环节，测试设备上开着一个无需认证的端口。作者明确指出，这意味着结果代表的是攻击者的最好情况，而不是现实基线。不过他们也提到，当年的 Mirai 僵尸网络很大程度上就是靠尝试厂商默认的用户名与口令扩散开来的。

在时间判断上，作者按历史趋势推算，小到能在廉价设备上运行的模型可能在 2026 年底达到所需能力。这一推算基于模型能力的历史改进速度，而非某一次单独的实测结果；它回答的是能力何时到位，并不等同于对真实环境中攻击成功率的估计。

防御方面，报告用流行病学框架来表述：目标是让每台被感染设备平均传染不到一台，这样疫情就会自然消退，而不是变成地方性流行。换句话说，判断的阈值是每台设备的平均传染数——低于一，传播链会逐渐断裂；高于一，则可能演变为长期驻留。作者认为防守方并非没有抓手，有几个因素对其有利：一个在设备之间搬运数 GB 模型文件的蠕虫，很可能产生可被监测工具发现的异常网络流量。他们还援引 Mirai 的清理经验：某运营商隔离并通知被感染客户，14 天内清除了 92% 的感染。

作者同时建议厂商以更安全的默认设置出货设备，并援引了英国一项禁止联网消费产品使用默认口令的法律。对诊所而言，报告给出的建议与网络安全专家长期以来的提醒基本一致：清点并记录每一台联网设备；更换默认凭证；把医疗与楼宇设备同承载患者数据的系统放在不同的网络分段；及时安装厂商补丁；淘汰已经无法更新的设备。

原文链接：Medical Economics

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