Perché investire decine o centinaia di miliardi di dollari nella creazione e raffinazione di un grande modello di AI, quando puoi semplicemente copiarne i risultati? Il tema non è nuovo, dal momento che era già arrivato agli onori della cronaca quando i primi modelli LLM cinesi, Deepseek in cima, erano magicamente apparsi sul mercato con risultati strabilianti senza alcuna storia alle loro spalle, ma le denunce del tempo non sembrano aver sortito alcun effetto.
Anthropic ha infatti accusato Alibaba di aver condotto quella che definisce la più grande operazione di "AI distillation" mai rilevata ai danni dell'azienda. L'accusa è contenuta in una lettera inviata ai senatori statunitensi Tim Scott ed Elizabeth Warren e riguarda una presunta campagna su larga scala finalizzata a estrarre le capacità del modello Claude per accelerare lo sviluppo dei modelli della famiglia Qwen.
Un distillation attack senza precedenti
Il termine distillation nasce all'interno del machine learning come tecnica perfettamente legittima. Tradizionalmente consiste nell'utilizzare un modello molto grande e accurato, definito "teacher", per addestrarne uno più piccolo, il cosiddetto "student", capace di riprodurne buona parte delle prestazioni con costi inferiori. Secondo Anthropic, però, questa tecnica può trasformarsi in uno strumento di sottrazione di proprietà intellettuale quando viene applicata senza autorizzazione ai modelli di un concorrente. L'obiettivo non è rubare il codice sorgente né accedere ai pesi del modello. È sufficiente interrogare milioni di volte il sistema, raccogliere le risposte e usare quell'enorme quantità di output come materiale di addestramento per un altro modello. In pratica, si cerca di insegnare a un nuovo sistema come ragiona un modello concorrente semplicemente osservandone il comportamento.
Secondo la ricostruzione fornita da Anthropic, la campagna sarebbe stata condotta tra il 22 aprile e il 5 giugno 2026 attraverso circa 25.000 account fraudolenti che avrebbero generato complessivamente 28,8 milioni di interazioni con Claude. L'azienda sostiene che l'operazione fosse finalizzata soprattutto a riprodurre le funzionalità più avanzate del modello, in particolare quelle dedicate al software engineering, al ragionamento agentico e alla risoluzione di problemi complessi. Anthropic attribuisce la campagna a soggetti collegati ad Alibaba Qwen, il laboratorio che sviluppa la famiglia di modelli generativi dell'azienda cinese. Al momento della pubblicazione, Alibaba non ha rilasciato una risposta ufficiale.
Un fenomeno quasi sistemico
L'episodio rappresenta un'escalation rispetto alle denunce già presentate da Anthropic all'inizio dell'anno. Nel febbraio 2026 la società aveva infatti accusato tre laboratori cinesi — DeepSeek, Moonshot AI e MiniMax — di aver realizzato campagne di distillazione industriale attraverso oltre 16 milioni di interrogazioni effettuate mediante circa 24.000 account falsi. La nuova operazione attribuita ad Alibaba supererebbe da sola, secondo Anthropic, il volume complessivo delle precedenti campagne individuate.
Il dato suggerisce come la distillazione non rappresenti più un fenomeno occasionale, ma una pratica che potrebbe assumere caratteristiche industriali nel confronto tra i principali laboratori di AI. Infatti, queste operazioni rappresentano una forma di estrazione sistematica delle capacità dei modelli, capace di trasformare gli investimenti effettuati dai laboratori occidentali in un vantaggio competitivo per altri operatori.
Le accuse assumono un significato ancora più ampio perché si inseriscono nel crescente confronto tecnologico tra Stati Uniti e Cina. Nella lettera inviata al Congresso americano, Anthropic chiede un rafforzamento delle misure contro questo tipo di attività, proponendo sanzioni specifiche per gli attori coinvolti nelle campagne di distillazione e ulteriori limitazioni all'accesso cinese alle infrastrutture AI e alle risorse di calcolo statunitensi.
Di conseguenza, i provider di AI potrebbero introdurre sistemi sempre più sofisticati per identificare comportamenti anomali, riconoscere campagne automatizzate e impedire che i propri modelli vengano utilizzati come "insegnanti involontari" per addestrare sistemi concorrenti. A parte le conseguenze specifiche del caso, questa situazione ci ricorda come la Cina abbia sempre meno remore nel lanciare attività illegali pur di colmare quei gap tecnologici, sempre meno ampi e sempre meno frequenti, che ancora la costringono a inseguire in alcuni settori, rischiando di generare tensioni crescenti in un contesto globale già piuttosto intricato.