A Anthropic flagrou três laboratórios chineses operando 16 milhões de conversações fraudulentas para extrair as capacidades do Claude. O framing de 'Guerra Fria' dominou a cobertura — mas o problema real é de pirataria, e afeta toda empresa que compra modelos de IA.
conversações fraudulentas
contas falsas
labs chineses expostos
A inteligência mais valiosa já criada está armazenada como matemática — sem peso, copiável, extraível por uma janela de chat. O gradiente de pressão entre o custo de criação (bilhões) e o custo de extração (milhares) é tão extremo que a destilação é inevitável — independente de geopolítica.
Isso não é um problema da China. É um problema de economia da informação. O incentivo para destilar existiria mesmo se China e EUA fossem aliados.
A Anthropic rastreou as operações através de metadados de pagamento, perfis públicos de pesquisadores e padrões de requisição.
Trocas
13M+
Foco
Codificação agêntica e orquestração de ferramentas
Método
Pivô em menos de 24h após cada release para capturar últimas capacidades
O modelo resultante pontua bem em benchmarks de código — porque os benchmarks testam exatamente o que o destilador otimizou.
Trocas
3.4M
Foco
Raciocínio agêntico, tool use, computer use, visão computacional
Método
Abordagem cirúrgica: extração e reconstrução de traces de raciocínio do Claude
Antropic atribuiu a campanha a staffs seniores do Moonshot via metadados de requisição.
Trocas
Targeted
Foco
Traces de raciocínio + dados de censura política
Método
Separação: tomava o raciocínio por trás de uma resposta completa e escrevia passo a passo
Usou Claude para gerar alternativas 'seguras' a queries sobre dissidentes e líderes do partido — dados de treino para que os modelos DeepSeek evitem temas sensíveis ao governo chinês.
Quando um lado tem capacidades que valem trilhões e o outro pode extraí-las por milhares, a informação se move. Sempre.
$100M–$1B+
Meses de compute
Manifold amplo de capacidades
$1K–$100K
Dias ou semanas
Manifold estreito
Este é o mesmo gradiente que fez a água fluir morro abaixo desde Napster em 1999: o custo de copiar é tão baixo que nenhuma regulação consegue parar completamente.
A indústria musical aprendeu em 1999 e a de cinema em 2003: pirataria não para. Desacelera.
Música
Napster — custo de cópia → ~$0
IA
2024–25 — Destilação em escala industrial
Música
Napster fechado. Kazaa, LimeWire surgem
IA
2026 — Anthropic expõe labs. Novos métodos surgirão
Música
Pirataria desacelerou mas nunca parou
IA
Destilação vai desacelerar mas nunca vai parar
Música
Spotify — modelo de negócio novo
IA
Velocidade de inovação > velocidade de cópia (ciclo de 90 dias)
Se as capacidades de modelos frontier estão dobrando a cada ~90 dias, a questão não é se vão copiar — é se a cópia vai ser relevante quando chegar.
Destilação não produz uma cópia do modelo original. Produz uma compressão. E essa compressão, como um MP3 com perda, tem consequências enormes.
Modelo Frontier
Treinado em dataset vasto e diverso por meses de compute
Manifold
Amplo — superfície larga de competência em muitos tipos de tarefas
Modelo Destilado
Treinado em um subconjunto dos outputs do modelo frontier
O que parece fazer bem
Onde falha
Manifold
Estreito — brilhante no centro, frágil nas bordas
A Analogia do Futebol Americano
Assistir só os melhores momentos de um jogo de NFL: você vê menos propagandas, mas também vê muito menos do jogo — só as partes que a NFL acha que vão te interessar.
O gap entre modelos frontier e destilados é maior exatamente onde o valor da IA está indo — e nenhum benchmark mede bem.
8+ horas de operação coerente
Contornar problemas sem intervenção humana
Usar ferramentas em combinações que ninguém previu
Tarefas multi-step com julgamento e adaptação
Enquanto o mercado debate export controls e geopolítica, o problema real está nos modelos que sua empresa já está usando.
Se sua empresa está comprando ou usando modelos de IA, estas perguntas determinam se você está em risco.
Bom sinal
Frontier → menor risco de fragilidade
Alerta
Destilado/Desconhecido → risco alto
Bom sinal
Tarefas padrão/benchmarkáveis → OK
Alerta
Trabalho agêntico/autônomo → testar extensivamente nas bordas
Bom sinal
Testes em situações novas/edge cases → adequado
Alerta
Benchmarks padrão apenas → insuficiente
Bom sinal
Sabe qual modelo e como foi treinado → bom
Alerta
Sem transparência → red flag
Regra de Ouro
Se o modelo vai fazer trabalho que você não supervisiona minuto a minuto, exija modelo frontier.
O problema da destilação não é teórico. Ele afeta a qualidade real dos sistemas de IA que sua empresa roda hoje.
Avaliamos os modelos que sua empresa usa — não com benchmarks de prateleira, mas com cenários reais de trabalho agêntico que expõem fragilidade onde ela realmente importa.
Construímos suítes de avaliação que testam exatamente onde modelos destilados falham: workflows longos, tool use novel, recuperação de erros, raciocínio sob ambiguidade.
Implementamos pipelines de IA usando modelos frontier com monitoramento contínuo de qualidade — para que seu sistema não degrade silenciosamente.
Sabemos a diferença entre um modelo que pontua bem e um modelo que funciona às 3h da manhã quando ninguém está olhando. É nessa diferença que mora o valor.
A diferença não aparece nos benchmarks. Aparece quando o modelo precisa pensar 8 horas seguidas sem ninguém olhando. Descubra se a IA que sua empresa está usando aguenta.