Anthropic veröffentlichte am 12. Oktober 2026 einen Bericht über kontrollierte Versuche zu Teilfähigkeiten der KI-Selbstreplikation. Das Team demonstrierte dabei keinen vollständigen KI-Wurm, der sich autonom über das öffentliche Internet verbreitet. Untersucht wurden unter anderem das Einrichten von Inferenz auf unterschiedlicher Hardware und die Weitergabe an Geräte in einem abgeschirmten Testnetz. Anthropics Bericht zu den Selbstreplikationsversuchen

Vier Schritte – und unterschiedliche Tests

Anthropic teilt den möglichen Ablauf in vier Schritte: Ziele finden, Zugang zur Ausführung erlangen, Inferenz auf einem Gerät einrichten und die Ausbreitung von dort fortsetzen. Die Versuche untersuchten vor allem die letzten beiden Schritte; den Zugang zu den Testgeräten vereinfachte das Team.

Beim Hardwaretest brachte Qwen3.5-9B einen Inferenzserver für Llama3.1-8B auf 8 von 9 getesteten Hardwaretypen zum Laufen. Inferenz bezeichnet den laufenden Betrieb eines Modells, etwa beim Erzeugen einer Antwort. Der Versuch prüfte damit, ob ein Modell die nötige Software auf verschiedener Hardware einrichten konnte – nicht, ob es sich eigenständig Zugang zu beliebigen Geräten verschaffen konnte.

Was der Test mit acht Geräten ergab

In einem separaten Versuch mit acht abgeschirmten Android-15-Emulatoren erreichte GLM-5.2 in vier von fünf Durchläufen alle acht Knoten; im fünften erreichte es sieben. Ein Knoten ist hier ein einzelnes Gerät im Testnetz.

Der Zugang war gezielt vereinfacht: Der Android Debug Bridge (ADB)-Port war nicht authentifiziert. GLM-5.2 lief auf einem separaten Inferenzserver; auf den Zielgeräten sollte jeweils ein Server für Llama3.1-8B eingerichtet werden. Eine neue Kopie startete erst nach Prüfungen auf korrekte Ausführung und Manipulationsversuche. Anthropic stuft das Ergebnis wegen des vereinfachten Zugangs als obere Grenze für einen möglichen Erfolg unter realen Bedingungen ein.

Ein Modell auf 15 TV-Boxen

Anthropic verteilte Gemma4-26B-A4B für einen weiteren Versuch auf 15 Android-TV-Boxen mit jeweils 4 GB Arbeitsspeicher. Das Modell lief dabei mit einer Geschwindigkeit von 0,39 Tokens pro Sekunde. Die Modellschichten waren auf die Geräte verteilt, sodass sie gemeinsam Inferenz ausführen konnten.

Für 4-GB-Geräte mit 4-Bit-Quantisierung kalkulierte Anthropic außerdem, dass sich ein 9B-Modell auf mindestens vier Geräte und ein 26B-Modell auf mindestens zehn Geräte verteilen ließe. Diese Konfigurationen zeigen, wie verteilte Inferenz den begrenzten Speicher einzelner Geräte umgehen kann.

Geerbte Notizen statt neu trainiertem Modell

In 20 Versuchslinien mit Qwen3.5-9B und jeweils sechs Generationen stieg die Erfolgsquote beim Einrichten von Inferenz von 45 Prozent in der ersten Generation auf 61 bis 84 Prozent in späteren Generationen. Die späteren Instanzen übernahmen Arbeitsbereich, Code und Notizen zu bisherigen Strategien und Fehlschlägen. Das Modell selbst wurde dabei nicht neu trainiert.

Welche Schutzmaßnahmen der Bericht nennt

Anthropic nennt die Überwachung auffälliger Netzwerkdaten, etwa großer Übertragungen und anhaltenden Datenverkehrs zwischen Geräten, außerdem Honeypots zum Beobachten von Schadsoftware, Quarantäne durch Internetanbieter mit Benachrichtigung ihrer Kunden sowie sicherere Grundeinstellungen für vernetzte Geräte.

Als Beispiel für eine herkömmliche Botnetz-Bereinigung verweist Anthropic auf Mirai: Innerhalb von 14 Tagen waren bei Quarantäne und Kundenbenachrichtigung 92 Prozent der Infektionen beseitigt, gegenüber 74 Prozent ohne Benachrichtigung. Diese Zahlen beschreiben die Bereinigung von Mirai.