O time de red team de fronteira da Anthropic publicou na segunda-feira, 12 de outubro de 2026, um relatório segundo o qual modelos pequenos de inteligência artificial estão a meses — não a anos — de conseguir se copiar para os aparelhos conectados e baratos que estão dentro de casas e de pequenos negócios: televisões inteligentes, aparelhos de TV box genéricos com Android, eletrodomésticos. E de continuar rodando ali, sem data center por trás.
O ponto prático do relatório não é que isso esteja acontecendo. É que o hardware já é suficiente, e os modelos estão perto.
O que os experimentos fizeram
Os pesquisadores William Zhou e Daniel Freeman testaram nove tipos de hardware, de placas Jetson Nano a computadores Mac e placas de vídeo RTX 4090. Um modelo de 9 bilhões de parâmetros, o Qwen3.5-9B, conseguiu se colocar em funcionamento em oito dos nove.
Na demonstração que dá imagem ao relatório, a equipe dividiu um modelo maior, o Gemma4-26B-A4B, entre 15 TV boxes com Android que custam cerca de US$ 55 cada, com 4 gigabytes de memória por aparelho e duas camadas do modelo em cada um. Funcionou, a 0,39 token por segundo — lentidão inviável para uma pessoa, mas uma máquina sem prazo não se incomoda.
A replicação de ponta a ponta é onde os modelos atuais ainda falham. Modelos de até 30 bilhões de parâmetros conseguem completar muitas das etapas isoladas, diz o relatório, mas erram quando precisam encadeá-las. Em avaliações simplificadas, com algumas etapas de segurança removidas, o GLM-5.2 e modelos mais fortes concluíram o processo inteiro — e o GLM-5.2 foi o único modelo de pesos abertos testado a fazê-lo de forma confiável.
O prazo, e de onde ele vem
A estimativa de fim de 2026 é uma extrapolação, e o relatório diz isso. Os autores ajustam uma tendência de cerca de 13,7 pontos por ano no Epoch Capabilities Index, com R² de 0,95, e projetam quando um modelo pequeno alcança o nível do GLM-5.2. Descrevem o índice como uma aproximação grosseira, não como uma medida dessa tarefa específica.
Dois outros achados merecem ser separados da manchete. Os modelos melhoraram de geração em geração quando cada um herdava as anotações do anterior: a taxa de sucesso do Qwen3.5-9B em pôr a inferência de pé subiu de 45% na primeira geração para algo entre 61% e 84% depois. E dar ao modelo pequeno acesso a um modelo de fronteira para pedir conselho — o Opus 4.8 — não produziu melhora significativa, porque o modelo pequeno não sabia o que perguntar.
A velocidade é a outra restrição. A instalação completa da inferência levou entre 71 e 150 horas no caso do Gemma4-26B-A4B e entre 28 e 51 horas no do Qwen3.5-9B. Em escala de uma botnet do tamanho da Kimwolf, que reuniu mais de 2 milhões de aparelhos, os autores estimam a capacidade útil em cerca de 40 equivalentes de H100 — pouco, pelos padrões de um data center. Considerando os aparelhos de borda em geral, estimam de 9.000 a 35.000 equivalentes de H100, ressalvando que apenas uma fração pequena disso é alcançável e vulnerável.
Por que uma rede sem centro é o problema
A formulação da própria empresa é a frase que viajou: um replicador desses seria "difícil de desligar, já que não há um ponto centralizado para desligar". Um tempo de duplicação medido em dias o torna mais lento que um malware convencional — mas o malware convencional tem um servidor de comando que pode ser apreendido.
Roman V. Yampolskiy, pesquisador de inteligência artificial e segurança cibernética na University of Louisville, disse à Al Jazeera que os resultados são um desenvolvimento significativo e que um verme desse tipo poderia se adaptar e continuar se espalhando sem um operador — acrescentando que hoje isso "não é uma ameaça existencial". A ressalva dele era sobre combinações: autorreplicação somada a invasão, persistência e raciocínio estratégico é algo bem mais difícil de desligar do que cada uma dessas coisas isolada.
As defesas sugeridas pelo relatório são banais, e isso é parte do argumento. Vigiar tráfego de rede anômalo, como transferências grandes de modelos ou aparelhos rodando inferência entre si. Isolar os aparelhos infectados e avisar seus donos — na limpeza que seguiu a botnet Mirai, avisar os donos eliminou 92% das infecções em 14 dias, contra 74% sem aviso. E fabricar aparelhos com configurações padrão melhores; os autores citam a proibição britânica de senhas padrão em produtos conectados.
O relatório cai num mês de afirmações parecidas. O presidente-executivo da Anthropic, Dario Amodei, disse em setembro que uma IA poderia tomar "a internet inteira" com "uma botnet persistente" em um ano ou menos. No mesmo dia do relatório sobre replicação, a empresa afirmou que suas contramedidas reduziram de 90% a 99% a extração ilícita de dados, no que chama de ataques de destilação.
Com informações da Al Jazeera, da Reuters e da pesquisa publicada pela Anthropic.
