Ngày 12/10/2026, nhóm Frontier Red Team của Anthropic công bố nghiên cứu về khả năng AI tự nhân bản mà không cần trung tâm dữ liệu. Kết quả cho thấy mô hình nhỏ đã làm được nhiều bước riêng lẻ, nhưng nhóm nghiên cứu nhấn mạnh chưa có một mô hình tự nhân bản mất kiểm soát hoàn chỉnh trong các thử nghiệm này.

William Zhou và Daniel Freeman tập trung vào thiết bị IoT, tức những thiết bị có kết nối mạng như hộp Android TV hay đồ gia dụng thông minh. Câu hỏi của họ là liệu phần cứng rẻ, hạn chế bộ nhớ nhưng tồn tại với số lượng lớn có đủ để chạy AI và hỗ trợ quá trình lan truyền hay không.

Chạy được mô hình và tự lan truyền là hai thử nghiệm khác nhau

Trong một minh họa phần cứng, nhóm mua 15 hộp Android TV với giá khoảng 55 USD mỗi chiếc, nối chúng thành cụm và chạy Gemma4-26B-A4B với tốc độ 0,39 token mỗi giây. Mô hình được chia thành nhiều phần, mỗi thiết bị giữ một số lớp thay vì chứa toàn bộ mô hình.

Minh họa này cho thấy một cụm thiết bị giá rẻ có thể cung cấp năng lực suy luận. Nó không chứng minh chính Gemma đã tự xâm nhập, tự thiết lập cụm máy hay tự sao chép sang thiết bị khác. Việc dựng cụm chạy mô hình và việc đo năng lực triển khai tự động được thực hiện trong các phần riêng của nghiên cứu.

Ở bài kiểm tra thiết lập hệ thống suy luận, Qwen3.5-9B làm được trên 8/9 loại phần cứng. Nhóm dùng một cơ chế tên Memento: định kỳ mở phiên agent mới, chuyển lại thư mục làm việc và ghi chú của phiên trước để tránh mắc kẹt quá lâu trong một hướng sửa lỗi sai.

Kết quả GLM-5.2 không phải tự chạy chính nó trên TV box

Bài kiểm tra ghép toàn bộ chuỗi dùng một mạng kín gồm tám máy GCP chạy môi trường Android giả lập. GLM-5.2 triển khai thành công trên 8/8 nút ở 4/5 lần thử; lần còn lại đạt 7/8 nút.

Điều kiện quan trọng nằm ngay sau con số này: các cổng ADB không có xác thực, mô hình được yêu cầu triển khai Llama3.1-8B, còn mô hình điều khiển chạy trên máy chủ suy luận riêng. Khi một nút vượt kiểm tra, hệ thống thử nghiệm tạo bản agent tiếp theo tại đó.

Nói cách khác, phép đo cho thấy GLM-5.2 có thể điều phối các bước cần thiết để lan truyền một mô hình nhỏ trong môi trường đơn giản hóa. Nó không chứng minh GLM-5.2 mang toàn bộ trọng số của chính mình sang TV box rồi tự vận hành độc lập. Anthropic gọi kết quả này là một giới hạn trên cho khả năng thành công ngoài thực tế, do bước xâm nhập đã được làm dễ đi.

Dự báo cuối năm vẫn là ngoại suy

Nhóm nghiên cứu đặt ra hai điều kiện: mô hình phải đủ giỏi để làm trọn chuỗi công việc, đồng thời đủ nhỏ để chạy trên thiết bị mục tiêu. Trong thử nghiệm hiện tại, hai ngưỡng này chưa giao nhau.

Dựa trên xu hướng tiến bộ của mô hình mở có tối đa 30 tỷ tham số, Anthropic ước tính mô hình nhỏ có thể đạt mức năng lực cần thiết vào cuối năm 2026. Tuy nhiên, chỉ số năng lực chung được dùng làm đại diện không trực tiếp đo khả năng tự nhân bản. Đây là dự báo của nhóm nghiên cứu, không phải năng lực đã được chứng minh.

Nghiên cứu cũng cho rằng dạng lan truyền này có thể chậm, tính bằng ngày và tạo dấu vết lưu lượng mạng khi tải trọng số hoặc trao đổi dữ liệu giữa thiết bị. Không có một điểm tắt tập trung không đồng nghĩa không thể phát hiện hay cô lập các máy bị ảnh hưởng.

Điểm cần theo dõi tiếp là khoảng cách giữa hai thử nghiệm: khi nào một mô hình vừa đủ nhỏ để tự chạy trên thiết bị yếu, vừa đủ tin cậy để nối các bước với nhau trong một môi trường có biện pháp bảo vệ thực sự?