OpenAI、Anthropic与谷歌通过Frontier Model Forum共享对抗性蒸馏情报

三家前沿实验室通过Frontier Model Forum的协作，借鉴网络安全行业共享威胁情报的模式，将对抗性蒸馏从单个公司防御转向集体监测。这种行为虽在实验室内部用于创建高效小模型，但第三方大规模应用会绕过安全措施并侵蚀商业模式，凸显AI能力提取在黑箱API访问下的制度漏洞。

这一合作置于美中AI竞争的长期结构中，OpenAI对深度求索的指控反映出能力差距下，低成本复制技术对领先者研发投资的稀释效应。特朗普政府AI行动计划中呼吁建立信息共享与分析中心的提议，为此类行业协作提供了政策土壤，却也暴露反垄断法对可共享边界的不确定性，限制了情报深度。

从产业与权力分配看，此趋势加速价值向拥有原始训练数据、算力与安全基础设施的少数实验室集中，同时推动全球AI治理从开放创新向防护性标准迁移。未经授权蒸馏的规模化不仅影响短期利润，更考验前沿模型在技术扩散中的定价权与国家安全定位，促使私有实验室在制度约束下重新校准开放与保护的平衡。