Anthropic accusa i lab cinesi di distillazione. Ma il vero dilemma è un altro

Cosa è successo?

Anthropic ha denunciato pubblicamente tre laboratori cinesi — DeepSeek, Moonshot AI e MiniMax — di aver condotto campagne di distillazione su scala industriale contro Claude. Oltre 24.000 account fraudolenti, più di 16 milioni di interazioni, il tutto in violazione dei termini di servizio e delle restrizioni d'accesso regionali. MiniMax da solo ha generato 13 milioni di scambi, concentrati su coding agentico e tool use; Moonshot 3,4 milioni; DeepSeek, paradossalmente il nome più temuto, appena 150.000. In parallelo, un'esclusiva Reuters ha rivelato che il prossimo modello proprio di DeepSeek è stato addestrato su chip Nvidia Blackwell, i più avanzati in circolazione e vietati all'export verso la Cina.

Perché è importante?

Le due notizie, arrivate lo stesso giorno, illuminano il fallimento parallelo di due strategie di contenimento americane. Gli export control dovevano impedire alla Cina di accedere all'hardware di punta, invece DeepSeek è in possesso dei chip Blackwell. Le restrizioni d'accesso e i termini di servizio dovevano impedire la distillazione, ma (almeno) tre lab hanno operato indisturbati per mesi, su scala industriale, attraverso reti di account fraudolenti con architetture "hydra" prive di singoli punti di vulnerabilità. Ma l'aspetto più interessante è un altro. La distillazione, come riconosce la stessa Anthropic, è una tecnica legittima e diffusa: i lab di frontiera la usano regolarmente per creare versioni più piccole ed economiche dei propri modelli. Ciò che la rende "illecita", secondo Anthropic, è il suo impiego da parte di competitor — in particolare stranieri. È una distinzione che regge sul piano legale, ma che presenta un'ironia strutturale difficile da ignorare: gli stessi lab che hanno addestrato i propri modelli aspirando ogni dato disponibile sul web — testi, codice, conversazioni, opere protette da copyright — oggi definiscono "attacco" il fatto che qualcuno addestri un modello sugli output della loro API pubblica. L'impatto reale della distillazione, peraltro, è più sfumato di come viene presentato. Le 150.000 interazioni di DeepSeek sono trascurabili a scala di training; i 13 milioni di MiniMax sono significativi ma non risolutivi, e le capability estratte diventano meno differenzianti man mano che i modelli convergono. I lab cinesi, inoltre, dispongono di infrastruttura RL propria: la distillazione è un acceleratore, non il motore.

E adesso?

Per Anthropic, la denuncia pubblica è anche una mossa di posizionamento a Washington: l'azienda sostiene le restrizioni agli export e presenta la distillazione come una minaccia alla sicurezza nazionale, citando il rischio che modelli privi di safety guardrail finiscano in sistemi militari e di sorveglianza. Resta irrisolto il dilemma di fondo: se offri un endpoint API, qualcuno lo userà per addestrare modelli — impedirlo in modo distribuito è tecnicamente quasi impossibile. L'alternativa sarebbe limitare l'accesso ai modelli più avanzati ai soli prodotti first-party, rinunciando al mercato API. Una scelta che, almeno per ora, nessun lab di frontiera è disposto a fare.