Anthropic 昨天点名 DeepSeek、月之暗面、MiniMax 三家中国 AI 实验室「蒸馏」Claude 模型，全网炸锅。

对于此事件，RLHF （基于人类反馈的强化学习）领域最知名的研究者之一，《RLHF》一书的作者 Nathan Lambert 指出，这件事没有人们想象的那么严重，但也没有那么简单。

他认为，中国 AI 公司的基础设施非常好，取得了很多创新，也在攻克各种技术难题，但它们取得这样的结果，靠的并不是「走捷径」。

在讨论蒸馏这件事之前，先看看 Lambert 的话为什么值得听。

Nathan Lambert 是 Allen AI 研究所的科学家，博士毕业于加州大学伯克利分校，师从机器人领域的著名学者 Pieter Abbeel。他并非 RLHF 技术的发明者，但他写的《RLHF》这本开源书籍，如今是 AI 从业者理解大模型训练流程的标准参考材料之一。

和到处都是的 AI 网红不一样，他是真正上手训练过大模型的人。

在 Anthropic 博客发出的当天，Lambert 就发布了一篇详细分析文章《蒸馏对于中国大模型到底有多重要？》。他的核心论点，和主流媒体的解读方向截然不同，也比一般网友更加深入和全面。

蒸馏是什么，Anthropic 又说了什么？

首先我们来看 Anthropic 指控的核心：「蒸馏」（distillation）。

它指的是让弱模型学习强模型的输出，从而快速获得相似能力。

Anthropic 指控三家公司通过约 2.4 万个虚假账号，在违反服务条款和地区访问限制的情况下，用 Claude 生成了超过 1600 万次对话，用于训练各自的模型。

博客还附上了安全警告：非法蒸馏出来的模型可能缺失原模型的安全护栏，一旦被用于网络攻击、生物武器研发或大规模监控，后果难以预测。

Anthropic 把这套基础设施叫做「九头蛇集群」(hydra cluster)——多达数万个账号的分布式网络，流量同时分散在 Anthropic 自己的 API 和多个第三方 API 聚合平台上。

在最极端的案例里，一个代理网络同时管理超过 2 万个虚假账号，还把蒸馏流量混入普通用户请求流里，用来规避检测算法。这种网络没有单点故障，封掉一个账号，马上换一个。

海外媒体随即跟进，复述了 Anthropic 的话术。然而这套叙事逻辑很快就翻车了：毕竟「蒸馏」这件事美国 AI 公司训练的时候也会做，更何况 Anthropic 自己也有类似行为：

以及：Anthropic「蒸馏」了人类最大的知识库

但 Lambert 更加冷静，他认为要先把这三家中国 AI 实验室分开来看

Lambert 指出，Anthropic 把三家公司并排列在同一篇博客里，掩盖了一个关键差异：它们做的根本不是同一件事，量级天差地别，动机也各有侧重。

按照 Anthropic 的指控，DeepSeek 的蒸馏数量最少，只有 15 万次，但手法更精准。与其直接收集答案，Anthropic 指控 DeepSeek 在做的是批量生产思维链 (chain-of-thought)训练数据。

要的不是「你得出了什么结论」，而是得到结论的过程。

但 15 万次是个什么体量？Lambert 认为，这点数据对 DeepSeek 传闻中的 V4 模型或任何模型整体训练的影响可以忽略不计，「更像是某个小团队在内部做实验，大概率连训练负责人都不知道。」

月暗的规模就不是「可以忽略」了：340 万次交互，目标集中在智能体推理、、工具调用、代码与数据分析、computer-use 开发、计算机视觉等方向——这些方向当中，大部分都是 Claude 近期最受企业客户欢迎的能力组合。

Anthropic 指出三家里流量最大的是 MiniMax，约 1300 万次，目标是代理编码、工具调用和复杂任务编排。

月暗和 MiniMax 相加约 1650 万次，按对话平均 token 量估算，总量大约在 1500 亿到 4000 亿 token 之间，折合数百到上千万美元的 token 成本。

但问题是，只盯着蒸馏看，其实有很大问题。

蒸馏的天花板在哪里？

这才是 Lambert 真正想说的部分，也是整件事里最被忽视的地方。

把强模型的输出喂给弱模型，弱模型能快速获得类似能力——这个逻辑本身成立，Lambert 没有否认。但他指出了一个没人说清楚的问题：蒸馏的天花板到底在哪里，取决于你想要的是什么类型的能力。

作为 RLHF 方面的专家，Lambert 认为，当前最顶尖的模型训练，已经高度依赖强化学习（RL）。而 RL 和蒸馏在本质上是两种不同的事情：

蒸馏是模仿，学强模型的输出，把它的「答案形状」复制过来；RL 是探索，模型必须大量自己推理、自己生成、在错误里反复迭代，从试错中提炼能力。

换言之，真正强大的模型，需要的从来不只是正确答案，而往往要靠模型自己摸索出来的解题路径，这是依靠蒸馏别人 API 的输出，得不到的东西。

以 DeepSeek 自己做的蒸馏尝试为例：基于隔壁千问蒸馏自家的 R1 模型后得到的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen 1.5B 这个小模型，仅靠 7000 条样本和极低的计算成本，就在 AIME24 数学竞赛基准上超越了 OpenAI 的 o1-preview。

但关键在于：这个提升等多仰仗强化学习的结果，而非来自蒸馏这个行为本身。

换句话说，蒸馏能帮你更快「热身」，要真正到达顶级水平，还是得靠自己跑 RL。

不同模型之间的数据分布差异

Lambert 还指出了一个技术层面很少被外界提及的问题：不同模型之间存在微妙的数据分布差异。

把 Claude 的输出直接喂给另一个架构的模型，不一定有效，有时甚至会产生干扰。两个模型内部表征空间的差异，会让「老师」的回答在「学生」那里引发意想不到的偏差。

这意味着蒸馏从来不是「拿来用就行」的事，而是需要大量工程工作才能真正发挥效果。这本身就是一个研究课题。

这也是为什么 Lambert 将 Anthropic 所指控的「蒸馏」行为，看作是一种创新的做法，可以理解为试图攻克这一研究课题的努力。

Anthropic 的杀手锏，恰恰最难蒸馏

Anthropic 点名的三家公司，抓取的重心都落在代理行为 (agentic behavior) 这同一个方向上，包括 AI 自主规划、工具调用、分解复杂任务并逐步执行的能力等。

这是 Claude 目前最突出的方向，也是 Anthropic 最不想被复制的能力。

但 Lambert 的判断是，这些能力恰恰也是最难通过蒸馏获得的。

正如前面提到，一个强大的 AI agent，强大之处从来不在于知道或者训练过正确答案，而是「在面对没见过的情况时能自主探索出解决路径」，可以理解为一种 0-shot 或 few-shot 实现 SOTA 效果的能力。

这个过程中产生的价值，体现在推理轨迹，而推理轨迹是很难通过蒸馏习得的——至少现在是这样。

DeepSeek-R1-Distill（蒸馏模型）和 DeepSeek-R1（蒸馏对象）之间的差距，是 Lambert 论点最直接的例证。

在格式化的数学推理任务上，前者表现不错；但在需要自主探索、动态规划的复杂代理任务上，两者的差距是真实存在的。

为什么 Anthropic 现在公开说?

Lambert 有一个判断，很多人可能都有同感：这次 Anthropic 公开点名中国 AI 公司，「技术防御」压根不是首要动机。

在 Anthropic 这篇博客发出的几天前，美国国防部刚刚威胁 Anthropic 配合提供「不受限制的使用权限」，否则就将做出对后者不利的安排，比如将其标记为「供应链危险」，也即无法进入国防/政府供应商名单。

Anthropic 现在处于一个「既要又要」的两难境地：既想维持安全、不反人性的模型定位和公司形象，又不愿意错过美国政府的大单。

Lambert 指出了一个根本矛盾：美国的学术界和开源模型开发者也在做蒸馏行为，但包括 Anthropic 在内的大厂并没有对它们做出实质性的打击。如果仅因为对方是中国公司，未免地缘的意味太重了。

结果就是，Anthropic 这篇博客与其说是报告一个重大技术风险事件……其实更像是一封「投名状」。

双标

关于 Anthropic 在这件事上的立场，有一个绕不开的背景。

APPSO 在昨天的文章里也有提到：Anthropic「蒸馏」了人类最大的知识库

2024 年年初，美国某仓库里，工人们把一本本新书送进机器，切掉书脊，扫描，然后把纸送去回收。下令做这件事的是 Anthropic，项目内部代号「巴拿马」，目标是以破坏性方式扫描全球所有书籍——Anthropic不希望外界知道他们做了这件事。

2021 年，Anthropic 联合创始人 Ben Mann 在 11 天里从盗版网站 LibGen 下载了大量侵权书籍；次年，另一个公开宣称「在大多数国家故意违反版权法」的网站 Pirate Library Mirror 上线，Mann 把链接发给同事，留言：「来得正是时候！！！」

在后来的书籍版权诉讼中，Anthropic 被迫支付 15 亿美元和解金，折算下来每本书约赔 3000 美元。

斯坦福和耶鲁的研究者发现，Claude 3.7 Sonnet 在特定条件下会以 95.8% 的准确率「近乎逐字逐句」地输出《哈利波特》等受版权保护的作品——这不仅与 Anthropic 长期以来关于「模型只是学习了语言规律」的说法背道而驰，更让该公司对任何人的「蒸馏」指控显得缺乏底气。

Futurism 的标题写得很直接：「Anthropic 对 DeepSeek 未经授权复制 AI 大发雷霆——考虑到它是怎么构建 Claude 的，这相当讽刺。」

Musk 在 X 上也补了一刀：「Anthropic 大规模窃取训练数据，还为此支付了数十亿美元的和解金。这是事实。」

反驳者还有一个更尖锐的逻辑：Anthropic 当年从那些书里拿走的，不仅没付过任何使用费，回头还用于商业行为（Claude 和 Anthropic API 都是付费服务）；而从商业角度来看，蒸馏 Claude 的公司至少付了钱……

当然，从法律层面来看，这两件事的性质完全不同。但不论怎样，Anthropic 看起来还是很像个伪善的双标者。

「后蒸馏时代」

最后再强调一遍：蒸馏有用，但没有你们想象的那么有用。

DeepSeek 的 15 万次，按任何合理标准来看都是可以忽略的数字。Moonshot 和 MiniMax 合计 1650 万次，量级是另一回事——但能转化成多少真实能力，取决于他们能不能解决「如何用好这些数据」的技术问题。

考虑到数据分布差异、模型架构差异，以及代理能力的获得本身对于强化学习的重度依赖，蒸馏从来不是「拿来就用」那么简单。

Lambert 还是给了 Anthropic 面子：「快速迭代加上高质量数据可以走很远，让学生模型超越老师也并非不可能。」

但他也明确指出，真正的创新靠的是强化学习，不是蒸馏。从 DeepSeek、月暗、MiniMax 公开的论文来看，它们都用有相当完善的基础设施和优秀的人才，远非只靠小聪明小伎俩企图弯道超车的「小作坊」。

蒸馏能帮你更快入场，但真要打到顶级水平，从来没有捷径。

某种意义上，Anthropic 提出的「蒸馏」争议，本身就是这个 AI 时代缩影。

整个行业打一开始就建立在暧昧不清的规则上：用人类写的东西训练，用别人的开源成果迭代，在法律没有明确禁止的地方快速行动。

现在，规则开始慢慢收紧——先是版权，再是芯片，现在又是 API……谁在制定规则？谁受益于规则？谁一边打着人类的旗号，却滥用规则谋求私利？

这些问题的答案，都越来越清晰。

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上周，Google DeepMind 发布了第三代视觉语言模型 Genie 3。紧接着，全球游戏公司股价应声下跌。

引擎巨头 Unity 暴跌一度超过 24%，顶级制作商 Take-Two、任天堂、CD Projekt Red 等无一幸免。下跌的趋势，也持续到本周。

资本市场剧烈的反应背后，逻辑简单又粗暴：

既然模型能快速生成以假乱真且可交互的 3D 世界，任何人都能做出 AAA 级别的游戏。那些投入上亿美元、耗时十年打磨一款游戏/开发工具的公司，岂不都完蛋了？

乍一听上去有点道理，但仔细一想，似乎不太对。

在我看来这是膝跳反应式的恐慌，暴露了一个认知误区：把视觉细节的生成，等同于完整世界的构建。

不是所有会画图的人都能成为建筑师。游戏开发的世界构建，也是这个道理。

《GTA》《荒野大镖客》《魔兽世界》《塞尔达传说》……问任何一个曾深度沉浸于开放游戏世界的玩家，他们大概都有类似的感受：

真正让游戏世界「活」起来的，从来不是美轮美奂的场景，或者简单的交互性，而是那种见微知著、难以言说的「生命感」。

Demo 只是 demo

Genie 3 的演示视频确实震撼。

给它一段文字、参考图、手绘图之类的，它的确能在令人难以置信的时间里，实时生成类似《GTA》《塞尔达传说》风格的场景。玩家可以在其中探索一段时间，扮演「游戏角色」在以假乱真的世界里游荡。

对于缺乏技术细节了解的旁观者而言，Genie 3 看起来确实像是「游戏开发的终结者」。

但 demo 只是 demo，甚至离游戏行业能够接受的「可游玩」或者「技术 demo」相去甚远。

Genie 3 本质上是一个自回归式的「帧生成」(frame generation) 模型。而「帧生成」也不是什么新鲜玩意，在游戏和显卡技术行业早已存在。它的工作原理，用最简单的话来说，就是看着前几帧画面，猜测下一帧的像素排列，生成新的帧，循环往复。

关键在于，Genie 3 的帧生成是靠「猜」的，而非硬编程，没有可靠的逻辑计算。

在一个真实的游戏中，当玩家扔出一个铁球，游戏引擎利用经典物理公式来计算它的下落速度。当玩家打开手电筒然后在房间里乱跑，游戏引擎模拟「光线追踪」和被照物体的材质，来实时渲染光照的效果。

但 Genie 3 没有这些能力，它只是在观察了数以千万记的视频片段之后，形成一个大概的「感受」，猜测物体在掉下去的时候可能会加速，光会在物体的身后打出一个影子。

Genie 3 「猜」出来的这些效果，并不真实。而在游戏世界里，不真实会严重破坏沉浸感。

在各种 demo 中，出戏的情况时有发生。

Genie 3 有个致命短板：缺乏长期一致性。它的记忆窗口（在目前的 demo 版本）只有最多 1 分钟。一旦超过这个时间，Genie 3 可能就会开始遗忘初始场景，世界结构随之崩溃。

与之相对，传统游戏能够保存确定性的状态。世界的构成，每一个素材都刻写在游戏文件里，游玩上百小时后的每一草一木依旧如故（除非碰到像《荒野大镖客2》这样的，能保留一具 NPC 的尸骨或树木上的弹痕直到天荒地老……）

你能接受在一个游戏里，同一个地方每次去都不太一样，甚至刚一回头就变了样吗？

RDR2 游戏中遗体随时间腐烂的过程

不仅缺乏记忆，模型猜想出来的世界，也不具备复杂逻辑。

在 GTA 里攻击一个 NPC，基于该 NPC 的平民、帮派成员、警察等不同身份，可能会产生不同的后果。但这种复杂的逻辑链条需要明确的框架——需要硬编程。

但 Genie 3 只能根据连续帧来做出反馈。虽然模型能力提升能够强化逻辑感，但没有硬编程，反馈注定只是概率的。换言之，在模型生成的世界里没有因果，只有模糊的猜测。

需要明确的是，相比前代以及其他视觉语言模型/世界模型，Genie 3 的一致性、稳定性已经强出不少。但出戏的情况仍然有相当大的概率出现，这在游戏里不可接受。

缺乏确定性的世界，就像没有筋骨的皮肉，看起来能动，但立不起来。

Unity CEO Matt Bromberg 指出：世界模型的输出是「概率性」的，缺乏传统游戏引擎那种结构化的、具有确定性的模拟能力，无法维持连贯的玩家体验。

精雕细琢才有「生命感」

说到游戏世界的构建，R星的《荒野大镖客 2》(RDR2) 是个绕不开的标杆。

这款开放世界大作的研发数据令人咋舌：主创 Dan Houser 透露，RDR2 的开发周期长达 8 年，团队上千人，剧本堆起来有几英尺高，动捕的总素材时长达到上千天，超过千名演员参演，研发和营销预算超过 5 亿美元。

这些数字共同造就了 RDR2 令人着迷的细节还原度。为了打造一个真实的 19 世纪末的美国，R星团队做过大量的调研，从现实中取材并加以演绎，造就了杂乱而具有生气的城市，以及荒废且令人窒息的边境小镇。绝大多数主要和次要角色的台词、动作经过充分的雕琢。甚至具体到成千上万个 NPC ，每一个都有着专属的、符合身份和所处环境的行为逻辑。

但这些只是表面。R星的恐怖之处，是对那些玩家几乎不会长期观察的细节，仍有着疯魔般的执着。

YouTuber Any Austin 对 RDR2 做了些「刁钻」的研究，揭示了 RDR2 其实有一套完整、自洽、规模令人惊叹的「电力系统」：

几乎每一个拥有电灯的建筑，房檐下都连着电线，这些电线跨越雪山草地、河流沼泽，最终都汇入同一栋建筑 Lanik Electric Co。深山老林里的房屋，有些装了电灯但处于关闭或破损状态，而有人居住的则点燃蜡烛或瓦斯灯照明。

 

 

AI 当然能生成一段 60 秒的，神似蛮荒西部的 demo，但它填充不了如此细致、精确、符实「电力系统」的细节。而正是无数这样看似不足为奇，甚至在整个游戏生命周期都不会被人注意到的细节，却共同构成了游戏世界的「生命感」。

以上讨论，仅仅是「视觉」层面。对于 R星来说，世界构建远不止于视觉，更重要的往往是「世界观」。

以 GTA5 为例，它对现实世界的诸多讽刺中有一项令我格外印象深刻，就是对于「媒介生态」的观察和体现。

游戏内嵌了海量的电台、电视、互联网内容。电台广告里卖着「印度神油」，主持人争论着极左或极右的论点。你在任务里炸死了一个科技公司 CEO，不仅很快能看到新闻报道，甚至在虚构的社交媒体上也能看到网友的吐槽。

再回到 RDR2，整部作品的主线、支线剧情和世界构建，其实是一场对时代精神的结构盛宴。

在新旧世纪的交界点上，蛮荒逐渐被文明所吞噬，但文明又带来了预料之外的问题。主角所在的范德林德帮代表了近现代美国的基石——无政府主义，靠道义与私刑维持的草莽社会；而平克顿侦探社，以及各处的商界政界大亨则代表了潮水的方向——现代秩序。

不仅如此，在繁华腐败轰隆向前的时代大背景下，亚瑟游走在法律之外和人情之中的个体体验，也更令玩家感受到「好人不长命」的逼仄、窒息感。

一款游戏的真正特色，在于人物、任务、故事、世界观。没有这些细节雕琢的世界，注定是空旷的。

在大模型可以瞬间生成像素的今天，R星的这种「笨功夫」反而凸显出「手搓」艺术作品的人文主义价值。当然，AI 一定会越变越强，但它恐怕很难模拟出带有特定的历史偏见、文学厚度的「灵魂」。而正是这些所谓的灵魂，才是优秀的游戏真正被玩家所热爱的理由。

AI 生成不了 IP——最多只会抄袭

另一个不得不提的本质问题：玩家玩游戏，到底热爱的是什么？

答案很多时候除了游戏（剧情、机制设定等）本身，还有游戏的 IP。

IP 的价值，远超出单一作品本身。

以任天堂为例，马力欧这个 IP 诞生于 1985 年，近 40 年来，任天堂围绕这个戴红帽子的水管工，推出了超过 200 款游戏，横跨平台游戏、赛车、体育、RPG 等几乎所有品类。

从《超级马力欧兄弟》到《马力欧奥德赛》，从《马力欧赛车》到《马力欧派对》，每一作都在强化玩家对这个 IP 的认知和情感。

2023 年上映的《超级马力欧兄弟大电影》全球票房超过 13 亿美元，成为有史以来票房最高的游戏改编电影。这个成绩不是因为电影本身有多么惊世骇俗，而是因为几代人对马力欧这个 IP 积累下来的情感。

IP 的构建需要时间，需要一致性，需要创作者的长期投入和精心运营。

好的游戏 IP，不光是做好游戏，而是一直不停地做好游戏。王权没有永恒。育碧的《刺客信条》，动视的《使命召唤》，这两个知名 IP 最近多年以来的颓势，都是这个逻辑的绝佳证明。

R星从 1997 年的《GTA》初代开始，用了近 30 年时间，才把这个系列打磨成今天这个能够代表开放世界游戏巅峰的 IP。每一代 GTA 都在延续核心的讽刺精神和犯罪题材，同时不断创新玩法和叙事手法。

这种持续性让玩家对 GTA 产生了信任：我知道下一部 GTA 会是什么样的基调，但我更期待它会带来什么新的惊喜。

这种信任关系，是 AI 无法在真空中生成的。 

更重要的是，IP 运营是一个复杂的系统工程。哪些元素可以变，哪些必须不变？你需要在不同作品之间建立连贯性，让粉丝感到「这就是那个世界」。在该推出续作的时候推出续作，在该跳出思维惯性和肌肉记忆的时候就该跳出来。IP 需要处理版权、授权、跨媒体改编等一系列商业和法律问题……

小岛秀夫的《合金装备》系列是一个典型案例。从 1987 年到 2015 年，小岛用近 30 年时间，通过 5 部正传和多部衍生作品，构建了一个涵盖冷战、核威慑、信息时代、生物科技等多个主题的庞大世界观。

每一作都在延续前作的角色和故事线索，但对他们做出富有创意的「微调」，同时引入新的哲学思考。这种跨越数十年的叙事连贯性和主题深度，让《合金装备》成为游戏史上最受尊敬的 IP 之一。

科乐美在 2015 年踢走了小岛，虽然他们仍然拥有《合金装备》的版权，但粉丝普遍认为这个 IP 的灵魂已经离开了。即使后来的重制版画面再精美、玩法再完善，也很难再获得玩家同样的情感认同。

这揭示了一个残酷的真相：IP 的核心价值不在于素材和代码，而在于创作者的持续投入和玩家的情感积累。 

Genie 3 可以在 1 分钟内生成一个看起来像《塞尔达传说》的世界，但它生成不了玩家对林克、塞尔达、海拉鲁的情感寄托。它可以模仿《巫师》的中世纪奇幻风格，但它给不了玩家杰洛特那种游走于灰色地带的道德选择所带来的思考。

所以当投资者恐慌地抛售游戏公司股票时，他们可能忽略了一个关键问题：那些真正有价值的游戏公司，手里握着的不只是开发工具和技术，更是经过数十年经营、已经深深扎根在玩家心中的 IP。

AI 能做的是快速生产素材，但 IP 需要的是缓慢积累。这是两个完全不同的时间尺度。去年是马力欧 40 周年，今年则是塞尔达传说 40 周年——这些 IP 的价值，不是 AI 在短期内能够撼动的。

AI 是画笔，人才是画家

这些道理，当然不需要专门写一篇文章来讲。任何对游戏有审美，对游玩体验有追求的人，都应该明白。

所以我相信，片刻的认知偏差和恐慌肯定会过去。优秀的游戏开发者，会获得与他们的作品质量、实力和创造力所匹配的市场公允价值。

但是，Genie 3 所展现出的技术发展的方向，当然值得探讨。

在 AAA 级别游戏工作室的实际流程中，AI 确实已经开始发挥一定的作用。比如在概念设计阶段，通过提示词来生成图片或 3D 场景来快速预览风格，构建原型；在素材生产的环节，使用 AI 工具来快速生成多种纹理的素材。

这些工具交给大工作室，能够一定程度上提高生产效率，给到个人开发者的手上，也可以显著降低开发者的负担。

同理，对于游戏开发者，乃至整个游戏行业而言，Genie 3 本来应该是个重大利好——正因为此，它引发的游戏公司股价暴跌才让我十分费解。

等到 GTA7 的时候，R星可能会利用 Genie 3 生成路边垃圾桶、NPC 的闲聊对话，甚至是完整的关卡、场景、人物。

但这些素材放在哪里、怎么放，它们在一个具体的任务，以及在整个宏观的世界中所扮演的角色，仍将由 R星的人物、任务、关卡、环境、世界设计师们决定。

AI 会成为游戏开发者的超级画笔。但只有在人类「画家」的手中，它才能画出具有文化深度和社会影响力的旷世佳作。

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