Un clúster hecho de descodificadores de televisión
El equipo rojo de frontera de Anthropic ha publicado una evaluación en la que sostiene que los modelos de lenguaje pequeños de pesos abiertos podrían estar “a meses de ser lo bastante capaces para autorreplicarse” en hardware de consumo barato, sin ningún centro de datos de por medio. La entrada, AI models may be capable of self-replicating without access to a datacenter, está firmada por William Zhou y Daniel Freeman y se publicó el 12 de octubre.
La demostración es deliberadamente poco vistosa. El equipo repartió Gemma4-26B-A4B entre quince descodificadores Android de marca blanca de unos 55 dólares cada uno, con 4 GB de RAM por unidad, y obtuvo del conjunto cerca de 0,39 tokens por segundo. Con cuantización de 4 bits, calcula que un modelo de 9B necesita cuatro cajas o más y uno de 26B diez o más.
Ocho de nueve tipos de hardware
El primer experimento preguntaba si un modelo podía ponerse en marcha solo en hardware que nunca había visto. Qwen3.5-9B levantó servidores de inferencia en ocho de los nueve tipos de hardware probados, desde Jetson Nano hasta ordenadores Mac y tarjetas RTX 4090. El arnés de agente, llamado Memento y construido sobre el agente de código abierto Pi, reinicia al agente con notas de intentos anteriores en lugar de dejar que se obsesione. A lo largo de seis generaciones que heredaron esas notas, la tasa de éxito en la instalación subió del 45% a entre el 61% y el 84%.
Darle al modelo pequeño un asesor de frontera no cambió nada. El acceso a Claude Opus 4.8 no produjo una mejora significativa, y tampoco una versión entrenada con aprendizaje por refuerzo para usar ese asesor. La explicación de Anthropic es directa: “los modelos pequeños tienden a no saber qué preguntas hacer”.
Un modelo ya lo hace de principio a fin
El segundo experimento montó una red aislada por cortafuegos de ocho nodos en Google Cloud, cada uno con un emulador de Android y un puerto de depuración sin autenticación. De los modelos de pesos abiertos probados, solo GLM-5.2 consiguió la replicación completa de extremo a extremo: alcanzó los ocho nodos en cuatro de cinco pruebas y siete de ocho en la quinta. Los modelos de 30B parámetros o menos completaban pasos sueltos, pero fallaban al encadenarlos.
La previsión se apoya en una recta de tendencia. Entre los modelos de 30B parámetros o menos, el Epoch Capabilities Index sube unos 13,7 puntos al año, con un R² de 0,95. Prolongada, esa recta sitúa a un modelo pequeño al nivel de GLM-5.2 a finales de 2026. El equipo califica la estimación de aproximada, porque el índice es un indicador indirecto.
Por qué sería difícil de apagar
Un replicador así sería lento —el equipo estima un tiempo de duplicación de días— pero no tendría “ningún punto centralizado que apagar”. La comparación de escala es con la red de bots Kimwolf, que llegó a más de dos millones de dispositivos infectados. Si cada grupo de quince cajas ejecutara el modelo de 26B, serían unas 133.000 réplicas sirviendo en total cerca de 80.000 tokens por segundo: el equivalente a unas 40 H100, lo que los autores describen como una cantidad mínima de cómputo en términos absolutos.
La diferencia con una red de bots corriente es la portabilidad. Los gusanos tradicionales atacan un tipo concreto de dispositivo; un modelo capaz de montar su propia inferencia no está atado a ninguno.
Lo que tienen los defensores, y lo que el equipo admite
Del lado defensivo, la entrada señala la vigilancia de los flujos de red, que mostraría grandes cargas de pesos en movimiento y tráfico sostenido entre dispositivos, y la cuarentena de abonados infectados en el operador: una táctica que eliminó el 92% de las infecciones de Mirai en catorce días, frente al 74% sin aviso. También apunta que las normas británicas que declaran no conformes las contraseñas de fábrica en dispositivos conectados reducen el número de objetivos.
La advertencia la pone el propio equipo. Su evaluación “mantiene trivial el elemento de explotación informática de la replicación”, lo que convierte el resultado principal en un límite superior del éxito real. “Todavía no tenemos un replicador descontrolado completo”, escriben los autores. Tampoco se ha encontrado ninguno en circulación. Lo que afirma la entrada es más estrecho y sigue siendo incómodo: cada paso individual ya funciona.
