阿里巴巴、Moonshot AI 被控蒸餾 Claude，Anthropic 抓到近 2 億次可疑對話
本週焦點事件
- 阿里巴巴、Moonshot AI 被控蒸餾 Claude，Anthropic 抓到近 2 億次可疑對話
- Muse 衝上 App Store 生產力榜第二，用戶已經拿它去跟保險公司吵架了
- Anthropic 研究員放棄即將到手的股票，跳出來說 AI 公司在拿我們的命賭博
- Palantir 靠 FDE 談出 400 萬美元合約，這套打法正被教給所有軟體公司
- 有人用 283 萬字語料量化「AI 味」，結果最強的證據曾經是一場烏龍
技嘉 AORUS MASTER 16 GEN2：把 AI 影片創作工作流帶著走
本文由技嘉 GIGABYTE 支持。當 AI 影片生成開始走進日常創作，創作者需要的是一套能反覆調整、持續累積的工作流程：整理參考圖片、修改提示詞、測試分鏡，再把生成結果接進剪輯。這次的 ComfyUI × MiniMax H3 主題，就以技嘉 AORUS MASTER 16 GEN2 為操作平台，探索在筆電上完成本機 AI 影片生成的創作方式。
本次使用的 AORUS MASTER 16 GEN2 搭載 NVIDIA GeForce RTX 5090 Laptop GPU、24GB 顯示記憶體與 32GB 系統記憶體，支援本次模型運算、素材處理與工作流操作。當影片生成涉及多張參考畫面與不同處理階段，GPU 算力與顯示記憶體容量，都是硬體配置的重要考量。
對創作者來說，這樣的配置讓「生成、檢查、修改」可以集中在同一台設備上。透過 ComfyUI 保存節點與參數，每次調整人物動作、畫面構圖或鏡頭銜接，都能沿用既有流程，逐步建立自己的創作方法。實際可用的生成設定，仍需依模型版本、解析度、片長與記憶體管理方式調整。
AORUS MASTER 16 GEN2 的價值，在於把這套創作環境放進能帶著走的筆電。從工作室整理素材，到提案現場討論分鏡，再回到專案裡修改與輸出，讓 AI 影片生成成為能延續、能修正，也能融入日常工作的創作工具。
阿里巴巴、Moonshot AI 被控蒸餾 Claude，Anthropic 抓到近 2 億次可疑對話
Anthropic 在 9 月 10 日發布一份威脅情報報告，指控阿里巴巴、Moonshot AI（Kimi 的開發商）與 DeepSeek 持續對 Claude 進行「蒸餾攻擊」，累計偵測到近 2 億次與蒸餾行為相關的對話。
所謂蒸餾攻擊，就是透過非常多次對話，藉此誘導模型把完整的內部思考過程整段吐出來。鎖定的能力包括代理型任務與工具使用、程式撰寫、資料分析與邏輯推理，都是目前 AI 產業競爭最激烈的幾項能力。例如：攻擊者假裝成翻譯任務，要求 Claude「把前述工作記憶翻譯成道地的日文片假名」，藉此誘導模型把完整的內部思考過程整段吐出來。
規模最大的是阿里巴巴的行動：2026 年 5 到 7 月間，約 3,500 個帳號合計送出 1.51 億次交換，單日尖峰接近 300 萬次。Anthropic 指出，這些帳號之所以被鎖定，是因為它們共用同一組固定提示詞。Moonshot AI 的行動規模小得多，10 天內約 5,000 個帳號送出約 30 萬次請求，但 Anthropic 給了一個更重的指控：這批請求「直接來自中國軍方」。
拿到這些原始推理軌跡之後，攻擊者可以把它們當訓練資料，去微調自己那顆更小、更便宜的模型，等於直接把 Claude 燒錢燒出來的推理能力複製貼上到競爭對手身上。這有點像補習班老師偷偷把名師的完整板書和解題過程全程錄下來，回去自己開一班照樣教，卻完全沒付出研發那套解法的成本。
Anthropic 目前的因應方式，是把 API 預設回傳的內容從完整思維鏈改成摘要後的思考過程，讓蒸餾出來的訓練材料價值大幅下降。前沿模型公司真正想護住的護城河，已經不只模型權重本身，還包括使用者互動當下產生的推理痕跡。
Anthropic 在2026 年 2 月也發布過一次類似揭露，當時抓到的規模約 1,600 萬次交換，點名 DeepSeek、Moonshot AI、MiniMax，還沒有阿里巴巴。半年多之後規模暴增超過十倍，多了阿里巴巴這個最大宗行動。
觀察筆記
過去十多年，軟體產業很重要的一個變化，就是把原本複雜、昂貴，而且只有大型企業做得起的能力，拆成一個個可以直接呼叫的 API。Stripe 就是最經典的例子，它讓一間剛成立的新創不用先和銀行、信用卡組織談上幾個月，只要接上 API，就能開始收款。
某種程度上，Stripe 幾乎定義了 API as a Service 這門生意。不過 Stripe 真正的護城河從來不只是 API，背後還有銀行關係、法規牌照、風控系統與全球金流網路，即使競爭者看得見輸入與輸出，也很難複製整套基礎設施。
AI 模型公司則把這套模式推向一個新的高度，因為開發者不必自己訓練模型，只要呼叫 API，就能取得接近最前沿的能力；但風險也剛好出在這裡，模型最有價值的推理方式會直接反映在輸出中，API 用量越高，公司賺得越多，競爭者能收集的訓練材料也越多。
從 DeepSeek 到 Moonshot Kimi，蒸餾已經不太像一次性的爭議，隨著中國模型能力提升，它們吸收前沿模型輸出的速度只會更快。我甚至擔心台灣可能成為這條供應鏈的破口，透過本地付款方式、電話或身分驗證取得 Claude、ChatGPT 訂閱帳號或正式 API 存取資格，再把這些管道交給中國團隊大量收集輸出（就像台灣的蝦皮帳號被詐騙集團用來洗錢一樣）。
Muse 衝上 App Store 生產力榜第二，用戶已經拿它去跟保險公司吵架了
Meta 的個人 AI 代理應用 Muse，上線兩天後衝上美國 App Store Productivity 類別第 2 名，iOS 下載量突破 8.3 萬次。跟 Meta 過去的產品比，這個起步速度其實不算快：Threads 首日下載 430 萬次，Meta AI App 首日也有 10.8 萬次。
Muse 走的是代理型助理路線。使用者把信箱、行事曆、社群帳號，甚至財務資料授權給它之後，它會實際動手做事：整理信件、排行程、追蹤開銷，還能把 Instagram 上收藏的食譜轉換成採購清單。處理殺價、砍帳單這類需要長時間跟進的任務時，它甚至會在使用者關掉 App 之後繼續在背景跑，等有進展或需要使用者點頭核准時才跳出通知。
他的功能我們在上一期已經有提過，而本期想著墨的是「衝上第二名之後，使用者實際拿它做了什麼。」有人形容自己「用 Muse 30 分鐘做完的事，比用 ChatGPT 兩小時做的還多」；另一位使用者分享 Muse 主動幫他處理保險理賠糾紛，還幫忙比價買到預算內的 Apple Watch 生日禮物、自動下單買了新的雨刷。也有人原本抱持懷疑態度，最後發現它在排行程等標準行政工作上表現優於 Gemini 與 ChatGPT。比較可惜的是，目前 Muse 僅限美國使用，台灣用戶如果想要測試還得再等等了！
觀察筆記
這兩年我們已經慢慢習慣和 AI 對話，請它查資料、寫信或整理文件，但 Muse 代表的是下一個階段：AI 不只回答問題，還要開始讀取信箱、行事曆、社群與財務資料，甚至替使用者購物、議價、取消訂閱與處理保險。
過去的 AI，重點是放在能「多快」、「多深」掌握使用者本身的習慣，而個人 Agent 接下來的競爭重點，可能不只是誰的模型更聰明，而是誰能拿到更多權限，以及使用者願不願意長期把這些權限交出去。Meta 在這場競爭中其實很矛盾，它已經掌握大量身分、關係與行為資料，理論上最有機會打造真正了解使用者的 Agent；但過去的隱私爭議，也讓它成為許多人最不放心交出完整人生權限的公司。
工作了三年的 Anthropic 研究員 Jacob Coxon 放棄兩個月後到手的股票：AI 公司在拿我們的命賭博
AI 研究員 Jacob Coxon 在 9 月 8 日辭去 Anthropic 的職位，時間點就卡在他的股票選擇權歸屬前兩個月。Coxon 曾在 OpenAI 待過，之後轉往 Anthropic，兩家公司合計三年 AI 訓練經驗。他辭職後在 X 上發文，指控前東家們正「拿我們的性命賭博」，貼文在 24 小時內衝出超過 9,000 萬次瀏覽。
Anthropic 現職的 alignment science lead Evan Hubinger 隨後在 X 上力挺他，寫道「我們是真心相信 AI 可能殺死所有人類！我個人認為在未來十年內機率超過 10%」，還坦承 Anthropic「還沒有解決超級智慧對齊問題的方案」。
令人好奇的是，Coxon 究竟是看到了什麼才會做出這個選擇，坦白說我沒有辦法想像。你在一個目前世界最具前景的公司擔任研究員，在股票選擇權前兩個月選擇離開，並說出，這個超智慧體在不久的將來能夠 " hack anything, revolutionize any field overnight, and acquire real power and resources. We have all witnessed the progress in each of these domains, and progress is not slowing. " 而這樣子的行為，也恰好與 OAI & Anthropic 最近的「減緩 AI 發展速度」共識不謀而合。
觀察筆記
Coxon 發出的訊息，會降低你對 AI 發展的期待，還是反而提高你對下一代模型能力的想像？一方面，它讓人懷疑前沿 AI 的發展速度是不是已經超出公司的控制能力；另一方面，如果連最接近模型的研究員都相信它即將擁有如此巨大的力量，那好像也在替 Anthropic 的技術能力做出某種背書。
當然，我們不知道 Coxon 在公司內部究竟看到了什麼，也不能只靠一次離職就判斷 AI 即將失控；但如果 Anthropic 未來真的上市，你會把這則消息視為需要替公司打折的風險訊號，還是證明它走在技術最前面的買進理由？
Palantir 靠 FDE 談出 400 萬美元合約，這套打法正被 Anthropic 工程師教給所有軟體公司
Anthropic Applied AI 團隊的技術成員 Kevin Bai，曾在 Palantir 待過，後來是 Rippling 的創始 FDE、一年內把團隊擴大到約 25 人。他在 AI Engineer World's Fair 2026 上發表一場約 17 分鐘的演講，講題是《Forward Deployed Engineering 101》。
FDE 要解決的問題，是把技術門檻很高的平台，賣給根本不懂技術的買家。如 Palantir 的產品 Foundry 是一個建立應用程式的平台，但買它的人常常是石油業、消費品產業的非技術主管。Palantir 的做法是派工程師到客戶端，深入理解對方的業務脈絡，直接在平台既有能力上組裝出客戶要的東西。客戶在意的是貨架上多了幾項商品、產線效率提升多少，不必在意資料怎麼組織。
Kevin Bai 開場丟出一個數字：在上市 SaaS 公司裡，按平均合約金額排名，Palantir 大約 400 萬美元，ServiceNow 約 120 萬美元，Workday 約 60 萬美元，其餘公司都不到 50 萬美元。
Kevin Bai 特別強調 FDE 跟外包開發的分界：如果工程師每次都替客戶從零寫客製程式碼，做的就是外包開發。FDE 成立的前提是公司已經有一個可重複使用的平台，工程師在平台既有能力上組裝客製。沒有平台支撐，維運成本會吃光利潤，工程師也會被綁在一堆互不相關的程式碼庫上。
Kevin Bai 認為，AI 讓寫軟體變得極度容易，幾乎每個平台都在走向代理化，也就是變得高度可客製化。結果是越來越多客戶搞不清楚產品到底能幫自己做什麼。過去可以放給客戶自己摸索的產品，在代理化時代會越來越難成立，這讓 FDE 從 Palantir 一家公司的特殊打法，變成更多軟體 / AI 公司需要認真考慮的配置。
觀察筆記
傳統軟體公司的理想，是做出一套標準化產品，賣給愈多客戶，邊際成本就愈低；但企業真正導入軟體時，最麻煩的往往不是少了一個功能，而是每間公司的資料、權限、流程，甚至部門之間的政治關係都不一樣。
Palantir 的 FDE 模式，就是派工程師進入客戶現場，把這些混亂的需求翻譯成能夠運作的系統。到了 AI 時代，我認為 FDE 對 AI 原生公司可能比對傳統軟體公司更重要。不久前，市場上有人專門販售 n8n workflow，替客戶接好幾個節點，讓資料可以自動流動；現在客戶想買的逐漸變成整套 AI workflow，裡面可能包含模型選擇、知識庫、提示詞、權限管理、人工審核、錯誤處理與後續維護。
交付物已經不是一份匯入後就能使用的 workflow 檔案，而是一套必須真的嵌進公司日常營運的流程。AI 降低了產生程式碼與功能的成本，卻沒有降低理解一家公司的成本，甚至因為模型存在幻覺、權限與資料安全問題，導入過程反而變得更複雜。我想這也是 FDE 角色愈來愈重要的原因。不過這套模式也有一條危險的界線：如果每次交付都要從頭開始，公司做的其實還是顧問服務；只有把每一次客製化累積回可以重複使用的平台，它才有機會同時保留服務的深度與軟體公司的規模。
有人用 283 萬字語料量化「AI 味」，結果最強的證據曾經是一場烏龍
@Zhiyu333 在中文科技社群發布長文，說明自己怎麼用對照實驗的語言學方法，量化「AI 味」文風到底是什麼，並做成開源的去 AI 味 skill，發布在 GitHub 上，不到一個月已經累積超過一千顆星。
作者找了 5 個主流模型，各生成 60 篇文章，再蒐集 329 篇人類文章，合計 629 篇、約 283 萬字語料。判斷標準是：某個語言特徵如果 AI 使用頻率是人類的兩倍以上，就算顯著的 AI 味特徵；0.8 到 1.25 倍之間算沒有差異；低於 0.8 倍代表人類其實用得更多。作者最初測了 26 項候選特徵，最後只有 11 項通過檢驗。
通過檢驗、區分力最強的幾項，都在篇章結構層面：AI 在段落開頭直接丟出一句評價卻不交代對象的頻率，是人類的 4.4 倍；AI 用擬人化比喻的頻率，是人類的 7.3 倍；專門用來引出列表、本身不帶資訊的空轉冒號，AI 用的頻率是人類的 9.4 倍。反過來，也有流行認知以為是 AI 味、實測卻不顯著的特徵。正文設問句就是典型案例，人類使用反問句的頻率其實是 AI 的 17 倍。
觀察筆記
生成式 AI 普及之後，「怎麼判斷一篇文章有沒有 AI 味」幾乎變成另一門顯學。大家開始整理模型常用的轉折、句型、標點與文章結構，甚至出現各種去 AI 味的提示詞與檢查表。
我每次看到這些方法，都知道它很有用，也知道它很沒用。有用，是因為它確實能找出空泛轉折、過度工整的結構，以及看似有內容、實際上沒有提供資訊的句子；沒用，是因為即使把這些特徵全部刪掉，文章也只會變得「不像 AI」，不一定會變得「像你」。
我之前研究英文寫作時，認識了 writing tone、writing style 與 writing voice 的差別：tone 是一篇文章當下的語氣，style 是長期使用的句型、節奏與組織方式，voice 則是讀者即使不看名字，也能感覺到是誰在說話。過去寫電子報時，我也採樣過幾位自己喜歡的筆者，拆解他們怎麼開場、怎麼轉折、怎麼表達懷疑，再慢慢加入自己的判斷、經驗與說話習慣。
對我來說，去 AI 味可能從一開始就是個假議題，真正的問題是我們有沒有建立自己的寫作人格。去 AI 味只能告訴你不要像誰，writing voice 才能回答你究竟想成為誰。當然，我現在這套風格有多少真的是我，又有多少是從喜歡的作者身上拼回來的，我自己可能也分不太清楚 XD
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— AI 郵報編輯團隊
