Experten zweifeln daran, dass Chinas Kimi K3 durch Kopieren von Anthropics KI-Modell entwickelt wurde

Beamte des Weißen Hauses behaupten, dass Moonshot US-Technologie gestohlen hat, um seine neue leistungsstarke KI zu entwickeln. Forscher sagen, dass der Zeitrahmen diese Geschichte schwer glaubwürdig macht.

AI2Day NewsdeskUpdated Editor: Lee Brown4 min read
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Wichtige Punkte

  • Der Wissenschaftsberater des Weißen Hauses, Michael Kratsios, beschuldigte das chinesische KI-Unternehmen Moonshot, Anthropics Fable-Modell kopiert zu haben, um Kimi K3 zu entwickeln.
  • Anthropic veröffentlichte Fable am 1. Juli 2025, etwa zwei Wochen vor dem Erscheinen von Kimi K3. Forscher sagen, dass diese Zeitspanne zu kurz für die beschuldigte Kopiertechnik ist.
  • Finanzminister Scott Bessent sagte, dass US-Regierungsbeamte „Wasserzeichen" amerikanischer KI-Modelle in chinesischen gefunden haben, ohne genauer zu spezifizieren, um welche Wasserzeichen es sich handelt.
  • Elon Musk bezeugte in diesem Jahr, dass sein eigenes Unternehmen die gleiche Kopiertechnik bei OpenAI-Modellen anwendete, um Grok zu entwickeln, und bezeichnete die Praxis als branchenüblich.
  • Separate Vorwürfe, dass Moonshot Nvidia GB300-Chips verwendet haben soll, deren Export in die USA aus China verboten ist, werden von dem Unternehmen nicht adressiert.

Ein hochrangiger Beamter des Weißen Hauses beschuldigt ein chinesisches KI-Startup, amerikanische Technologie gestohlen zu haben. Forscher, die untersuchen, wie KI-Modelle entwickelt werden, sagen, dass die Beweise dünn sind.

Um welchen Vorwurf handelt es sich genau?

Michael Kratsios, der Wissenschaftsberater des Weißen Hauses, sagte, dass Moonshot, das Unternehmen hinter Kimi K3, das Modell durch „Distillation" von Anthropics Fable-Modell entwickelt hat, während es Chips verwendete, deren Export aus den USA nach China verboten ist. Wie wir am 16. Juli berichteten, zog Kimi K3 bereits Vergleiche zu Anthropics leistungsstärkstem geschlossenem System auf sich, bevor diese Vorwürfe auftauchten.

Distillation bedeutet, ein bestehendes KI-Modell systematisch zu befragen, um herauszufinden, wie es denkt, und dann diese Antworten zu nutzen, um eine günstigere Kopie zu trainieren. Stellen Sie sich das wie Reverse-Engineering eines Rezepts vor, indem Sie ein Gericht wiederholt kosten, bis Sie es selbst reproduzieren können.

Kratsios teilte die Quelle seiner Vorwürfe nicht mit. Moonshot antwortete nicht auf Fragen, wie Kimi K3 trainiert wurde. Finanzminister Scott Bessent sagte separat, dass Beamte „Wasserzeichen" von US-Modellen in chinesischen gefunden haben, aber weder sein Büro noch Anthropic erklärten, um was es sich bei diesen Wasserzeichen tatsächlich handelt.

Warum sind Forscher skeptisch?

Das Problem ist der Zeitrahmen. Anthropic machte Fable erst am 1. Juli 2025 öffentlich verfügbar. Kimi K3 erschien etwa zwei Wochen später.

„Man kann so viele Daten nicht distillieren und in zwei Wochen veröffentlichen", sagte Braden Hancock, ein Forscher am Laude Institute und Mitbegründer von Snorkel AI, gegenüber TechCrunch. Er fügte hinzu, dass die Branche chinesische Forschungsteams tendenziell unterschätzt: „Einer der Gründer von Moonshot war ein CMU-PhD-Student. Das sind legitime Forscher und Ingenieure, die solide Arbeit leisten."

Nathan Lambert, ein KI-Forscher am Allen Institute for AI, machte einen separaten Punkt. Distillation ist weniger nützlich geworden, da chinesische Modelle die Lücke zu US-amerikanischen schließen, denn die Technik funktioniert am besten beim Kopieren eines wesentlich stärkeren Modells. Auf Kimi K3s Leistungsniveau würde man verstärktes Lernen benötigen, bei dem eine KI ihre eigenen Antworten wiederholt selbst bewertet, bis sie sich verbessert. Diesen Prozess über eine kommerzielle API durchzuführen, würde enorm viel kosten und könnte nicht einmal zu einer Leistungssteigerung führen.

Anthropic beschuldigte Moonshot und DeepSeek zuvor bereits, seine älteren Modelle früher in diesem Jahr zu destillieren, und sagte, dass es Millionen ungewöhnlicher Anfragen gefunden habe, die auf die IP-Adressen dieser Unternehmen zurückzuführen sind und sich von normaler Nutzung unterscheiden. Ob dies speziell auf Fable zutrifft, bleibt unbeantwortet.

Distillation ist nicht nur in China verbreitet. Musk bezeugte in diesem Jahr, dass sein Unternehmen diese Technik bei OpenAI-Modellen anwendete, um Grok zu entwickeln, und bezeichnete es als branchenstandard.

Wie steht es mit dem Chip-Vorwurf?

Der zweite Vorwurf, dass Moonshot Nvidia Grace Blackwell GB300-Chips über verbotene Exportkanäle beschafft hat und Server in Thailand einsetzt, ist ein separates Anliegen. Es gibt tatsächlich einen Schwarzmarkt für beschränkte Chips. Im Mai 2025 wurde der Gründer des US-Serverherstellers Supermicro wegen Schmuggels fortgeschrittener Chips nach China angeklagt.

Sam Bresnick vom Georgetown Center for Security and Emerging Technology argumentiert, dass Rechenzentren weltweit klare Regeln benötigen, wer große Trainingsaufträge auf ihrer Hardware durchführt. Ein Vorschlag aus der Biden-Ära für solche „Know Your Customer"-Regeln ist unter der derzeitigen Verwaltung nicht vorangekommen.

Der breitere politische Kontext ist hier von Bedeutung. Unsere frühere Geschichte über den Kampf um chinesische Open-Source-KI ergab, dass der Druck, Modelle wie Kimi K3 zu beschränken, ebenso sehr um den Schutz kommerzieller Interessen geht wie um Sicherheit. Der Diebstahlsvorwurf passt zu diesem Muster: Er kommt genau dann, wenn Washington darüber debattiert, ob Chinese Open-Weight-Modelle ganz verbieten soll.

Häufig gestellte Fragen

Zählt Distillation immer als Diebstahl?

Nicht unbedingt. Die Grenze zwischen Distillation und der Erstellung eines synthetischen Datensatzes ist verschwommen. US-amerikanische Unternehmen, einschließlich solcher mit bekannten Gründern, verwenden ähnliche Techniken routinemäßig.

Sollte ich mir Sorgen machen, dass chinesische KI-Modelle weniger vertrauenswürdig sind?

Dieser Streit betrifft nicht, wie Modelle trainiert werden, sondern wie sie sich für Nutzer verhalten. Fragen zur Datenschutz und Sicherheit in KI-Tools sind wert, bei jedem Modell gestellt zu werden, unabhängig von seinem Herkunftsland.

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