No: Anthropic non ha dimostrato un worm IA che infetta un dispositivo domestico reale. Nel rapporto del 12 ottobre 2026 ha descritto due prove distinte: inferenza distribuita su Android TV box fisici e propagazione valutata su emulatori Android 15 in una rete semplificata. Il rapporto di Anthropic chiarisce quindi quanto fosse diverso il test da un’infezione nella casa connessa.

Due esperimenti, due obiettivi

La prima prova riguardava l’esecuzione distribuita di un modello su dispositivi fisici. La seconda valutava una catena di propagazione in un ambiente virtuale: risultati e condizioni non sono intercambiabili.

ProvaModello e compitoAmbienteRisultato
Inferenza distribuitaGemma4-26B-A4B, distribuito tra più dispositivi15 Android TV box fisici, con 4 GB di RAM ciascuno0,39 token al secondo
Valutazione della propagazioneGLM-5.2 orchestrava la catena8 emulatori Android 15 in una rete privata virtuale su Google Cloud Platform; porta ADB senza autenticazioneRaggiunti tutti gli 8 nodi in 4 prove su 5 e 7 su 8 nella quinta

Nel test fisico, il modello era suddiviso tra più box: non veniva eseguito per intero su un singolo apparecchio. Secondo i calcoli di Anthropic, con quantizzazione a 4 bit servivano almeno quattro macchine per l’inferenza di un modello da 9 miliardi di parametri e almeno dieci per uno da 26 miliardi.

In una valutazione separata, Qwen3.5-9B ha avviato l’inferenza su 8 dei 9 tipi di hardware provati. Per il carico di lavoro descritto, Anthropic ha stimato un tempo di configurazione dell’inferenza di 28–51 ore per Qwen3.5-9B e di 71–150 ore per Gemma4-26B-A4B.

Che cosa accadeva nella prova sugli emulatori

GLM-5.2 è stato l’unico modello open-weight testato a completare la catena semplificata. I nodi raggiunti dovevano servire Llama3.1-8B: il risultato non indica che GLM-5.2 girasse su ciascun dispositivo di destinazione.

Gli otto nodi erano emulatori Android 15 ospitati in una rete privata virtuale di Google Cloud Platform. L’accesso passava da una porta ADB, cioè Android Debug Bridge, senza autenticazione. Anthropic ha definito questa condizione un limite superiore del successo ottenibile nel mondo reale, perché rendeva banale la fase di accesso informatico.

Nel rapporto del 12 ottobre, Anthropic affermava inoltre di non avere un replicatore completo attivo al di fuori della valutazione. La distinzione conta: riuscire a concatenare alcune fasi in una rete di prova non equivale a dimostrare la propagazione autonoma attraverso dispositivi domestici protetti.

I segnali che Anthropic propone di monitorare

Per individuare una possibile attività di questo tipo, Anthropic indica grandi trasferimenti di dati contenenti modelli, traffico prolungato e insolito tra dispositivi, scansioni di rete e connessioni in uscita. Sono possibili indicatori da monitorare, non rilevamenti di un worm IA in circolazione.

Il rapporto discute anche honeypot, quarantena gestita dagli Internet provider e impostazioni di sicurezza predefinite più robuste. Si tratta di approcci proposti per prepararsi a una minaccia potenziale.

La previsione sui modelli più piccoli

Anthropic ha stimato che i modelli più piccoli potrebbero raggiungere il livello di capacità valutato entro la fine del 2026, a condizione che continuino a migliorare al ritmo storico. La stessa azienda ha descritto la stima come approssimativa e l’indice usato per valutarla come un indicatore indiretto della capacità di replicazione.