Według badań, które Anthropic opublikowało 12 października 2026, od samodzielnego powielania się na zwykłych urządzeniach IoT, takich jak tanie przystawki z Android TV i inny słabo zabezpieczony sprzęt domowy, małe modele AI mogą dzielić już tylko miesiące. Chodzi o kontrolowany eksperyment, a nie o robaka, który już krąży po sieci.

Co naprawdę pokazano

Zespół uruchomił model Gemma4-26B-A4B na 15 tanich przystawkach z Android TV (po około 55 dolarów), dzieląc go między urządzenia w potoku. Osiągnął około 0,39 tokena na sekundę. Osobno sprawdzono, czy modele z otwartymi wagami potrafią uruchomić się na nieznanym sprzęcie i przejść uproszczoną pętlę powielania: przeskanować sieć, wejść przez niezabezpieczony port ADB, skopiować swoje pliki i uruchomić na nowym urządzeniu.

Model klasy 9B uruchomił się na 8 z 9 typów sprzętu. Modele do 30B parametrów już dziś radzą sobie z wieloma pojedynczymi krokami, ale wciąż się gubią, kiedy trzeba je połączyć w całość. W uproszczonym teście całej pętli tylko GLM-5.2 niezawodnie powielał się w odizolowanej sieci emulatorów Androida. Włamanie było celowo łatwe (otwarty port ADB bez hasła), więc Anthropic traktuje wynik jako górną granicę. Przypomina jednak, że dawne botnety IoT, takie jak Mirai, rozprzestrzeniały się dzięki domyślnym hasłom.

Autorzy szacują, że jeśli małe modele będą się poprawiać tak szybko jak ostatnio według wskaźnika Epoch Capabilities Index, model mieszczący się na przystawkach z 4 GB RAM może dorównać GLM-5.2 jeszcze przed końcem 2026. Na takim sprzęcie rozprzestrzenianie byłoby powolne: według ich obliczeń jedno pokolenie zajmowałoby całe dni. Bliżej temu do uporczywej „cyfrowej pleśni” niż do błyskawicznego robaka w centrum danych.

Co to ma wspólnego z inteligentnym domem

W modelu zagrożeń przygotowanym przez autorów najbliższym celem są urządzenia IoT w domach i małych firmach: jest ich dużo, są stale podłączone do sieci, od lat mają słabe ustawienia fabryczne, a po podzieleniu modelu między kilka sztuk mają dość pamięci, żeby uruchomić warianty poniżej 30B. Sprzęt z wbudowanymi układami przyspieszającymi AI, na przykład część kamer i urządzeń do wideokonferencji, jeszcze ten pułap podnosi. Klasyczne złośliwe oprogramowanie jest zwykle napisane pod jedną rodzinę urządzeń. Powielający się model może natomiast przekazywać sobie notatki i kod, przeskakując na inny sprzęt.

Jak się bronić? Operatorzy powinni wypatrywać transferów wag liczonych w gigabajtach i nietypowego ruchu między urządzeniami, odcinać zainfekowanych abonentów, tak jak przy sprzątaniu po Mirai, i naciskać na producentów, żeby urządzenia były bezpieczne od razu po wyjęciu z pudełka (w Wielkiej Brytanii domyślne hasła w IoT są już zakazane). Dla domu z Home Assistantem wnioski są znane: osobna sieć VLAN dla IoT, zmienione domyślne hasła, aktualne oprogramowanie i żadnych portów zarządzania, takich jak ADB, otwartych na sieć lokalną ani na internet.