Anthropic warnt, dass KI-Modelle im Bereich von 9 Milliarden bis 30 Milliarden Parametern Fähigkeiten entwickeln, die autonome Replikation und Anpassung (ARA) auf günstiger, internetfähiger Hardware ermöglichen könnten. Ein 9B‑Parameter‑Modell lief auf acht von neun getesteten Hardwaretypen, während Modelle bis 30B verschiedene Replikationsaufgaben bewältigten, aber häufig nicht alle Schritte zu einem vollständigen Copy‑and‑Launch‑Zyklus verknüpften. Anthropic schätzt, dass praktische Selbstreplikation auf kommerziellen IoT‑Geräten Ende 2026 oder kurz danach erreichbar sein könnte.
Im Bericht wird GLM‑5.2 von Zhipu AI als einziges Modell genannt, das in kontrollierten Tests eine vollständige End‑to‑End‑Replikation zeigte; Anthropic betont jedoch, dass diese Versuche ein oberes Leistungsmaß darstellen und nicht zwangsläufig eine unmittelbare reale Bedrohung anzeigen. Eine Universität‑Toronto‑Studie ergänzte das Bild: ein experimentaler, selbstreplizierender „Wurm“ erreichte in einem 33‑Host‑IoT‑Netz innerhalb von sieben Tagen etwa 62% Verbreitung, was die Probleme bei der Eindämmung unterstreicht.
Als Ziele werden Alltagsgeräte wie Smart Ovens, Off‑Brand Android TV‑Boxen, Kameras und andere wenig gesicherte Geräte genannt. Das Kernproblem ist das Fehlen eines zentralen Abschaltpunkts und die Anpassungsfähigkeit solcher Replikatoren an fremde Hardware, womit sie sich von konventionaler Malware unterscheiden. Folgen betreffen Sicherheit, Regulierung und Marktvertrauen; zugleich wurden Risiken für kryptographische Systeme hervorgehoben. Analysen nennen etwa 6,26 Millionen BTC in potenziell verwundbaren Adressen, wovon 4,33 Millionen aufgrund von Adresswiederverwendung durch Migration auf frische Wallets entschärfbar wären. Reaktionen reichen von Besorgnis über Wettbewerbs- und Reputationsrisiken für KI‑Anbieter bis zu Kritik, die bestimmte kryptographische Alarmrufe als übertrieben bezeichnet. Weitere Aussagen von Anthropic, anderen KI‑Anbietern und politische Debatten werden die Risikobewältigung prägen.