A empresa de inteligência artificial Anthropic divulgou nesta semana um relatório de inteligência de ameaças revelando que concorrentes chinesas coordenaram campanhas massivas de destilação de modelos contra o Claude. No total, quase 200 milhões de trocas foram identificadas em cinco campanhas distintas, com o objetivo de extrair as capacidades de raciocínio do modelo para treinar versões próprias de IA.
A destilação de modelos é uma técnica em que uma empresa usa as respostas de um modelo mais avançado como dados de treinamento para aprimorar o seu próprio modelo. Quando feita sem autorização e em escala industrial, a prática viola os termos de uso das plataformas de IA e levanta sérias questões éticas, jurídicas e de propriedade intelectual sobre quem realmente detém o valor criado pela pesquisa em IA.
As campanhas identificadas pela Anthropic
De acordo com a reportagem do TechCrunch, a maior campanha partiu da Alibaba, que utilizou 151 milhões de trocas distribuídas entre 3.500 contas ao longo de três meses, entre maio e julho de 2026. O objetivo era reunir dados de treinamento para a família de modelos Qwen, que compete diretamente com o Claude no mercado asiático e global.
Em seu pico, a campanha da Alibaba registrou cerca de 3 milhões de trocas por dia, o que representa uma operação contínua e sistematizada, não uma exploração acidental das APIs da Anthropic.
A segunda campanha detectada veio da Moonshot AI, startup chinesa conhecida pelo modelo Kimi. Com cerca de 300.000 requisições ao longo de dez dias, utilizando 5.000 contas diferentes, a operação chamou atenção por um detalhe alarmante: parte dos pedidos tinha origem em fontes ligadas a organizações militares chinesas. Entre as tarefas solicitadas estavam análises de vigilância, o que levantou preocupações adicionais sobre o uso dessas capacidades em contextos de segurança nacional.
O DeepSeek, empresa que ficou famosa no início de 2026 por lançar modelos de alto desempenho a custos muito mais baixos que os concorrentes ocidentais, também foi citado no relatório da Anthropic. A empresa já havia sido alvo de acusações semelhantes em fevereiro do mesmo ano, e os novos dados reforçam um padrão de comportamento consistente ao longo dos meses.
Como as empresas tentaram driblar os filtros de segurança
Um aspecto técnico relevante do relatório é a descrição de como os atacantes tentaram contornar os sistemas de detecção de uso indevido. Uma das estratégias mais comuns foi disfarçar as requisições como pedidos de tradução. Ao formular as perguntas de forma indireta, os operadores buscavam fazer o Claude revelar seu raciocínio encadeado, chamado de chain-of-thought, sem acionar os alertas do sistema de monitoramento.
Outra abordagem consistia em criar contas em volume elevado, distribuindo as requisições para evitar que qualquer conta individual atingisse limiares de uso suspeito. Com 3.500 ou 5.000 contas operando em paralelo, cada uma gerava um volume relativamente modesto de chamadas individualmente, dificultando a detecção automatizada.
A Anthropic afirma ter detectado e interrompido todas as cinco campanhas. O relatório foi publicado com duplo propósito: informar o setor sobre as táticas utilizadas e demonstrar que a empresa monitora ativamente o uso de suas APIs em busca de comportamento anômalo.
O que esta revelação significa para o mercado de IA
A divulgação chega em um momento de intensa competição global em inteligência artificial. Modelos como Claude, GPT da OpenAI e Gemini do Google representam investimentos de bilhões de dólares em pesquisa e infraestrutura. A possibilidade de que concorrentes possam absorver parte dessas capacidades por meio de destilação não autorizada representa uma ameaça real ao retorno sobre esse investimento e ao incentivo para continuar pesquisando.
Para os usuários do Claude no Brasil e no mundo, o relatório levanta uma questão prática: quando se usa um modelo de IA de uma empresa menos conhecida, especialmente no ecossistema asiático, parte do desempenho desse modelo pode ter sido construído em cima das respostas de modelos mais avançados, treinados com investimentos legítimos em pesquisa. O desempenho pode ser real, mas os meios pelos quais foi alcançado podem estar em questão.
O caso também alimenta o debate mais amplo sobre propriedade intelectual em IA. Ao contrário do software tradicional, onde o código-fonte pode ser protegido por direitos autorais, os modelos de linguagem são definidos por seus pesos e por dados de treinamento. Usar as respostas de um modelo como dado de treinamento é uma área ainda cinzenta que governos e tribunais ao redor do mundo estão aprendendo a regular.
Alibaba, DeepSeek e a corrida para alcançar o Ocidente
Tanto a Alibaba quanto o DeepSeek têm motivos claros para buscar acelerar o desenvolvimento de seus modelos. O DeepSeek causou impacto mundial em janeiro de 2026 ao apresentar o modelo R1, que demonstrou desempenho comparável ao GPT-4o e ao Claude a uma fração do custo de treinamento. A revelação abalou as ações de empresas como a Nvidia e gerou debate sobre a suposta vantagem americana no setor de IA.
Se o DeepSeek utilizou destilação não autorizada como parte de sua estratégia de treinamento, isso recontextualizaria parte do entusiasmo em torno de suas conquistas. O desempenho pode ser real, mas os atalhos utilizados para chegá-lo colocariam a empresa em uma posição de difícil defesa perante a comunidade global de pesquisa em IA.
Já a Alibaba tem interesses estratégicos claros em posicionar a família Qwen como alternativa competitiva ao nível global. Com acesso a uma base de usuários enorme e infraestrutura robusta de computação em nuvem pelo Aliyun, a empresa tem capacidade operacional para executar campanhas de destilação na escala descrita pela Anthropic.
O relatório divulgado representa um passo importante de transparência por parte da Anthropic. Se outras empresas do setor seguirem o mesmo caminho de publicar casos de abuso, o debate sobre destilação não autorizada pode finalmente ganhar a atenção regulatória necessária para proteger a propriedade intelectual em inteligência artificial.
