要什么英伟达，你家的电视盒子也能跑大模型

AI大模型一旦失控，难道只能靠切断数据中心的电源来应对吗？

但如果失控的模型能自我复制到数以亿计的物联网设备中呢？

你家里的路由器、电视盒子、甚至洗衣机和微波炉，都可能成为失控AI的宿主。到那时，人类会不会被迫退回没有智能设备的时代？

就在几天前，Anthropic公布了一项研究：

AI似乎不一定非得依赖庞大的数据中心或昂贵的显卡，一些不起眼的小设备也能让它存活。

研究开始时，他们购买了15个单价仅几十美元的杂牌安卓电视盒子，每个只有4GB内存。

接着，他们将一个26B参数的Gemma模型进行量化处理，拆分成15份，分别塞进这些盒子，再通过网络串联起来运行。

结果，这个大模型真的跑起来了，但速度极慢，每秒只能生成0.39个token——读完这句话，它大概才挤出两三个字。

跑是跑起来了，但要在不同环境中生存，还得适应各种条件。

于是他们加大了难度，找来Qwen3.5-9B模型，给它一堆不同的硬件，要求它在这些设备上部署另一个Llama3.1-8B模型，并正常运行。

要知道，环境不同，适配工作相当棘手。

就拿平时玩的游戏来说，都得区分A卡和N卡的兼容性，适配稍有不慎，驱动都可能崩溃。

但从结果看，9种硬件——从英伟达到AMD，从Windows到Mac——有8种都成功完成了部署。

AI能在这些设备上完成任务，确实有点本事，就像不挑食的孩子一样。

更令人担忧的是，除了能存活，它还能繁殖。

为了测试模型联网后的表现，他们搭建了一个封闭的测试网络，包含8个节点，每个节点都运行着模拟安卓系统的环境。

考虑到这次难度更高，他们还把模型升级为GLM-5.2。

结果表现相当顺利，8台虚拟机一台接一台，全部成功部署了Llama3.1-8B小模型。

为了严谨，他们测试了5轮，结果39次成功，仅1次失败。

这部署能力，简直堪称“国服第一”。

更让人不安的是，实验中他们还发现，有时给模型加个“记事本”，它还能实现超进化。

起因是一些参数较小的模型容易陷入死循环，反复重复同一错误。

于是他们想出一个办法：与其让同一个AI卡死不动，不如每隔一段时间用新的AI替换它。

上一任AI把自己尝试过的方法和遇到的困难记录下来，交给下一任。

他们用开源的Agent框架Pi作为基础，开发了一套名为Memento的机制。

然后让AI这样前赴后继地运行了6代，部署任务的成功率从45%提升到了61%至84%。

Anthropic称这种机制为拉马克式进化——模型无需修改训练参数，只需记录笔记，就能把后天学到的能力传给下一代。

好家伙，这A社嘴上喊着要踩刹车，背地里却在搞这种吓人的东西。

要知道，在互联网时代，具备这些要素的通常是电脑病毒，但病毒是写死的代码，不会自己悄悄进化。

如果出现一个能自我进化的AI版“机器瘟疫”，那威力可比熊猫烧香强多了。

看到这里，估计大家已经开始担心自家的电视盒子、空调、微波炉会不会真的造反了。

先别急着拔网线，因为这事虽然听起来邪门，但要真正落地，还有一段距离。

别忘了，这可是Anthropic，在吓唬人方面，它说第二，没人敢说第一。

这些实验看着唬人，其实都是在相当理想化的条件下进行的。

比如最初的15台电视盒子，速度慢不说，本质上还是串联的流水线逻辑。这种架构决定了必须一台盒子算完，下一台才能接着算，大量时间都浪费在等待上。

模型真要是在野外传播，设备之间还隔着千家万户的宽带、路由器、防火墙。

隔壁下载个小电影，网络一卡，或者其中一台盒子突然掉线，整个计算链条都可能受影响。

想想看，光是搭建千卡万卡的算力集群，就够工程师头疼了，更何况是让散落在互联网上的成百万上千万的电子垃圾一起干活。

这要是做成了，老黄都得提着两瓶茅台来表演倒立。

当然，Anthropic也知道速度慢，他们甚至专门算了一笔账。

之前有个叫Kimwolf的僵尸网络，高峰期感染过200多万台设备，主要是这些电视盒子。

如果这么多盒子真的被AI入侵，一起运行Gemma模型，理论上整体推理吞吐量可以达到40张英伟达H100显卡的水平。

但这能是一回事吗？

40张GPU的服务器高速互联，能集中算力跑同一个模型。但换成200万个电视盒子，那个速度，只能让人欲哭无泪了。

除了运行效率，真正关键的入侵环节，Anthropic也简化了不少。

传播实验中，8台模拟机都预留了ADB调试接口——也就是无需验证的后门，对AI来说，跟拎包入住没区别。

而且，同一实验中他们还测试了不同的模型，虽然GLM-5.2成功了，但较小的Qwen-3.5-9B和Gemma4-26B-A4B全都失败了。

因为说到底，现在的小模型还很笨，部署还行，跨终端传播就差点意思了。

不过话又说回来，以目前模型迭代的速度，这点差距可能用不了多久。

Anthropic也做了推测，到2026年底，小模型差不多就能达到这个水平。

算算时间，其实也就两个月了。

所以说，AI以后会不会造反，我们不敢打包票，但有了这些潜在可能性，未来的AI病毒确实可能更难对付。

因为以前病毒再怎么厉害，也是写死的，搞个杀毒软件就能拦住。

但以后如果有人把它和AI结合，让它学会进化自适应，情况就大不相同了。

它根本不用组一台超级计算机共享一个大脑，因为这些互联网的小角落，反而可能是它们最好的藏身之处。

就像黏菌一样。

不需要跑多快，只要能找到下一个落脚点，慢慢适应，就能不断生长。

等到哪天我们回过神来，这些毫不起眼的小东西，可能已经在互联网里织出了一张大网。

如果你对AI如何通过物联网设备传播感到好奇，可以访问开云网址了解更多细节。

图片、资料来源： 《黑客帝国》、Jeff Geerling、Anthropic、Pi、《复仇者联盟》、bilibili@王与也行、Nvidia，部分图源网络

本文来自微信公众号“差评X.PIN”，作者：风华，编辑：江江 & 面线，36氪经授权发布。