Anthropic meldt 151 miljoen Claude-uitwisselingen in distillatiecampagne

Anthropic meldt dat Alibaba’s Qwen-lab meer dan 151 miljoen uitwisselingen met Claude gebruikte voor modeldistillatie, het grootste geval dat het bedrijf zegt te hebben gemeten.

Voor Nederlandse teams die een AI-model via een API, cloudprovider of tussenlaag inkopen, verandert daarmee de leverancierscheck. Niet alleen prijs en prestaties tellen: ook waar capaciteiten vandaan komen, hoe verzoeken worden gerouteerd en of klantdata ongemerkt bij een andere modelleverancier belandt.

De nieuwe cijfers

In het nieuwe dreigingsrapport zegt Anthropic dat het sinds februari aanvullende distillatiecampagnes van zeven in China gevestigde laboratoria heeft gevonden en verstoord. De aanvallen zouden zijn gericht op publiek beschikbare Claude-modellen. Anthropic zegt geen pogingen te hebben gezien tegen Mythos 5 of Mythos Preview, die niet publiek toegankelijk zijn. TechCrunch vat de nieuwe telling samen als bijna 200 miljoen uitwisselingen over vijf campagnes. Die totaalsom is de telling van Anthropic, geen onafhankelijke audit.

Volgens Anthropic draaide de aan Alibaba gelieerde campagne tussen mei en juli om meer dan 151 miljoen uitwisselingen. De activiteit piekte op bijna 3 miljoen uitwisselingen per dag en kwam van meer dan 3.500 frauduleuze accounts. Anthropic stelt dat operators vaste prompts gebruikten om redeneersporen uit Opus 4.6 en 4.7 te halen voor agenttaken, softwareontwikkeling, kernelontwikkeling en lange opdrachten. De onderschepte gegevens zouden zijn gebruikt bij Qwen-modellen.

Voor Moonshot AI, de maker van Kimi, meldt Anthropic meer dan 23 miljoen uitwisselingen in dezelfde periode. In één periode van tien dagen zouden bijna 300.000 klantverzoeken via 5.380 accounts naar Claude zijn doorgestuurd, terwijl gebruikers dachten Kimi te gebruiken. Anthropic zegt dat Moonshot een deel van die gesprekken opsloeg en gebruikte om redeneersporen uit Claude te halen.

Bij DeepSeek gaat het volgens Anthropic om meer dan 12,1 miljoen uitwisselingen in veertien dagen in juli. Het bedrijf stelt dat geselecteerde verzoeken van DeepSeek-gebruikers via Claude Opus liepen, onder meer vanuit Claude Code, de Claude Agent SDK en OpenCode. In het rapport staan voorbeelden van bedrijfsdocumentatie en actieve toegangsgegevens die volgens Anthropic via zo’n route bij Claude terechtkwamen.

Bedrijfsclaims en onafhankelijke reactie

Anthropic zegt de toeschrijvingen te baseren op onder meer IP-adressen, verzoekmetadata, infrastructuurindicatoren en signalen van andere AI-bedrijven. Dat maakt de cijfers concreet, maar het blijven claims van de leverancier die de aanvallen zegt te hebben ontdekt. Het rapport bevat geen onafhankelijke controle van de genoemde aantallen.

China’s ministerie van Handel noemt de Amerikaanse beschuldigingen ongegrond, en zegt dat distillatie wereldwijd een gangbare techniek is. DeepSeek, Alibaba, Moonshot AI en Z.AI reageerden volgens AP niet direct op vragen om commentaar. Het eerdere Amerikaanse advies noemde al zes Chinese AI-bedrijven en miljarden tokens uit miljoenen verzoeken aan Amerikaanse frontiermodellen. Het Anthropic-rapport voegt daar nu meetbare Claude-campagnes en mogelijke datastromen aan toe.

Waarom dit leveranciersrisico verandert

Distillatie zelf is een legitieme manier om een kleiner model te trainen op antwoorden van een groter model. Het nieuwe dossier gaat volgens Anthropic over verborgen toegang, frauduleuze accounts en het zonder duidelijke toestemming doorsturen van gebruikersverzoeken. Vooral dat laatste maakt modelherkomst en datarouting twee kanten van hetzelfde leveranciersrisico.

Voor een Nederlandse organisatie die een model via een tussenlaag gebruikt, is daardoor niet meer vanzelfsprekend welk model antwoord geeft of wie de prompt bewaart. Naast modelnaam, versie en prijs worden de route van een verzoek, de voorwaarden van de tussenpartij, de jurisdictie en de mogelijkheid om snel over te stappen relevant. Een open of goedkoop model neemt dat vraagstuk niet automatisch weg.

De waarde van een AI-model zit daarmee niet alleen in wat het kan. Ook de herkomst van die capaciteit en de controle over de gegevensstroom bepalen of een model duurzaam in een bedrijfsproces past.