De Chinese cyberspace-regulator CAC onderzoekt DeepSeek en Moonshot AI naar verluidt wegens het doorsturen van gebruikersverzoeken naar Claude, meldt The Information, twaalf dagen na Anthropic’s eigen rapport.
Voor een Nederlandse organisatie die een AI-model via een app, API of tussenlaag gebruikt, maakt dit de route van een prompt een inkoopvraag. Niet alleen de modelnaam en prestaties tellen dan mee, maar ook welke derde partij de gegevens ontvangt, onder welke jurisdictie dat gebeurt en of die route controleerbaar blijft.

De nieuwe stap is toezicht
Volgens The Information heeft CAC personeel van beide bedrijven ondervraagd. TNW meldt dat de toezichthouder alle zeven Chinese AI-labs uit Anthropic’s rapport heeft opgeroepen en de aandacht daarna op DeepSeek en Moonshot legde. Er is nog geen boete, tijdpad of publieke reactie van de twee bedrijven. Een onderzoek is daarmee geen vastgestelde overtreding.
De actie gaat over een andere vraag dan Anthropic’s oorspronkelijke beschuldiging. Anthropic zegt dat Chinese labs Claude-uitvoer gebruikten om eigen modellen te trainen. De Chinese toezichthouder kijkt nu naar de omgekeerde datastroom: gevoelige verzoeken van gebruikers van Chinese diensten die mogelijk bij een Amerikaans model van Anthropic terechtkwamen.
De zeven genoemde labs zijn Alibaba, Moonshot AI, DeepSeek, Zhipu, MiniMax, Xiaomi en SenseTime. Het grootste volume in Anthropic’s rapport wordt aan Alibaba gekoppeld, met meer dan 151 miljoen uitwisselingen tussen mei en juli. Toch ligt de focus van het gemelde onderzoek niet daar, maar bij de voorbeelden die volgens de berichtgeving de gevoeligste datastromen lieten zien. De vraag is dus niet alleen hoeveel verzoeken een leverancier doorstuurt. Ook de aard van die verzoeken, de betrokken klanten en de bestemming van de gegevens bepalen de inzet van het onderzoek.
Wat Anthropic zegt te hebben gevonden
Anthropic schrijft dat Moonshot in tien dagen bijna 300.000 klantverzoeken naar Claude stuurde en DeepSeek in veertien dagen ruim 12,1 miljoen uitwisselingen doorzette. Moonshot zou Claude-antwoorden aan gebruikers hebben getoond alsof ze van Kimi kwamen, via een netwerk van 5.380 frauduleuze accounts. Bij DeepSeek ging het volgens Anthropic om geselecteerde verzoeken uit onder meer Claude Code, de Claude Agent SDK en OpenCode.
In de voorbeelden staan interne documenten van een Chinees technologiebedrijf, actieve inloggegevens voor een Russische overheidsdatabase en verzoeken voor een Chinees gemeentelijk politieproject dat bewegingen aan nationale identificatienummers koppelde. Anthropic zegt dat gebruikers waarschijnlijk niet wisten dat hun data werd doorgestuurd. Het rapport is de eigen dreigingsanalyse van Anthropic; de genoemde aantijgingen zijn daarmee nog geen onafhankelijke vaststelling.
De nieuwe stap bouwt voort op Anthropic’s eerdere melding van meer dan 151 miljoen Claude-uitwisselingen in distillatiecampagnes, maar verandert de inzet. Het gaat niet meer alleen om de herkomst van modelcapaciteit. Ook de herkomst, bestemming en jurisdictie van gebruikersdata komen onder toezicht te staan.
Waarom dit leveranciersrisico verandert
Voor Nederlandse bedrijven verschuift daarmee de betekenis van een modelkeuze. Een goedkope of open modelnaam zegt niet vanzelf welk systeem het antwoord genereert, welke tussenlaag de prompt ontvangt of waar een kopie van de invoer wordt bewaard. De leverancier, router, cloudregio en onderaannemers vormen samen de AI-keten. Een contract dat alleen de modelprovider noemt, beschrijft die keten dus niet volledig en laat precies het relevante deel onzichtbaar.
De zaak gaat dus niet alleen over wie Claude-uitvoer gebruikte om modellen te trainen. De nieuwe laag is of een dienst die als DeepSeek of Kimi wordt gekocht, verzoeken stil naar een ander model kan sturen. Voor organisaties die AI in bedrijfsprocessen opnemen, wordt “welk model gebruikt de organisatie?” daardoor een te smalle vraag. Ook “wie ontvangt het verzoek onderweg?” hoort bij de technische en juridische werkelijkheid.
Veelgestelde vragen
Grip op je AI-keten
Ik help je AI-keten zo inrichten dat model, data en systemen controleerbaar blijven. Van meedenken en ontwerp tot realiseren en automatiseren bouw ik de oplossing end-to-end, self-hosted waar dat kan.
Dit artikel is geproduceerd samen met het Agent Team. Meer over de redactie.
