חברת אנתרופיק (Anthropic) מפעילה את מנגנוני סינון הגישה והאבטחה הנוקשים ביותר בתעשיית הבינה המלאכותית: אימות מספרי טלפון, כרטיסי אשראי זרים, כתובות לחיוב, איסור על חברות עם החזקה סינית של יותר מ-50%, ואפילו אימות זהות ביומטרי באמצעות תצלום עצמי (Selfie) חי עבור חלק מהמשתמשים. למרות זאת, שוק אפור משגשג בסין מצליח לעקוף כמעט לחלוטין את החסמים הגיאוגרפיים, ומציע למפתחים ולחברות מקומיות גישה למודלי Claude במחיר של כ-10% בלבד מהמחיר הרשמי.
מחקר שביצעה זילאן צ'יאן (Zilan Qian), חוקרת במעבדת מדיניות סין באוניברסיטת אוקספורד (Oxford China Policy Lab), חושף כיצד פועלת התשתית המורכבת הזו, שמערערת לא רק על הגבלות הגישה אלא גם על הנחות היסוד של בטיחות ואבטחה במודלי שפה גדולים (LLM).
תחנות ממסר ושרשרת אספקה מודולרית
במרכז התופעה עומדות מה שהקהילה הטכנולוגית בסין מכנה "תחנות ממסר" - שרתי פרוקסי (API Proxy) הממוקמים מחוץ לגבולות סין. השרתים הללו מקבלים את בקשות ה-API מהמשתמשים הסינים, מעבירים אותן לאנתרופיק כאילו נשלחו ממיקום מורשה, ומחזירים את התגובה ללקוח. המשתמשים משלמים במטבע מקומי דרך האפליקציות WeChat או Alipay, ללא צורך בחשבון בנק זר או בחיבור לרשת פרטית וירטואלית (VPN).
לדברי צ'יאן, הלקוחות כוללים מעבדות בינה מלאכותית סיניות המבקשות לבצע "זיקוק" (Distillation) - תהליך שבו מודל קטן או חלש לומד מתפוקות של מודל עוצמתי יותר כדי לשפר את ביצועיו במהירות. לצד המעבדות, השירותים משמשים חוקרים, סטודנטים, חברות הייטק, מפתחי אפליקציות וחובבים.
שרשרת האספקה בנויה במבנה מודולרי עמיד במיוחד:
- סוחרי חשבונות: רושמים באופן המוני חשבונות חדשים ב-Anthropic.
- פלטפורמות אימות SMS: מספקות מספרי טלפון זרים לצורך הרשמה.
- מומחי הנדסה לאחור: חוקרים ומפתחים שיטות לעקיפת מערכות הגילוי של החברה.
- משווקים סופיים: מציעים את השירות בפלטפורמות מסחר אלקטרוני סיניות כמו Taobao.
המבנה המודולרי מקשה מאוד על חסימת הפעילות: כאשר אנתרופיק חוסמת ספק מסוים, יתר החוליות בשרשרת נותרות שלמות, ותחנת ממסר חלופית מושקת תוך שעות ספורות. אפילו מנגנוני אימות הזהות המתקדמים (KYC) שדרשו תעודות זהות וסלפי נעקפים כיום באמצעות תמונות מזויפות שמיוצרות בבינה מלאכותית, טכנולוגיית דיפ-פייק (Deepfake), או גיוס אנשים בשר ודם במדינות בעלות הכנסה נמוכה לצורך אימות.
בעשירית המחיר: השיטות להוזלת הטוקנים
מפעילי תחנות הממסר מצליחים להציע הנחות של 70% עד 90% מהמחיר הרשמי של אנתרופיק באמצעות שילוב של מספר שיטות:
- ניצול אשראי חינמי: איסוף המוני של יתרת 5 דולר המתקבלת בעת הרשמה לחשבונות חדשים.
- הנחות מוסדיות: ניצול מנויים מוזלים למוסדות חינוך וארגונים.
- חלוקת מנויים: פיצול מנוי Max בעלות 200 דולר בין עשרות משתמשים לפי מכסות טוקנים.
- אשראי גנוב: שימוש בכרטיסי אשראי גנובים או מזויפים להטענת החשבונות.
- "דילול" (Model Swapping): ניתוב בקשות למודל יקר והעברתן בסתר למודל זול יותר או למודל סיני.
תופעת "הדילול" זכתה לבחינה מעמיקה על ידי חוקרים במכון CISPA להגנת סייבר בגרמניה, שבדקו 17 תחנות ממסר ומצאו בהן החלפת מודלים נרחבת. באחד המקרים, נקודת קצה שהוצגה כמודל Gemini-2.5 הגיעה לציון של 37% בלבד במבחן ביצועים רפואי, לעומת הציון הרשמי שעומד על 83.82%.
בנוסף, חלק ממפעילי תחנות הממסר מקבלים גישה מלאה לכל שאילתה, קוד ותגובה שעוברים בשרת. מידע זה, הכולל לעיתים קטעי קוד ונתונים רגישים, עשוי להימכר כנתוני אימון למודלים אחרים. במאגרי מידע כמו HuggingFace כבר נצפו קובצי נתונים המכילים תפוקות של המודל Claude Opus 4.6 ללא מקור מוצהר.
סיכוני אבטחה והמאבק הגלובלי על הזיקוק
השימוש בתחנות ממסר מקשה על אנתרופיק לנטר שימוש לרעה, שכן המערכות שלה - כמו מערכת "Clio" המיועדת לזהות דפוסי שימוש מתואמים - רואות רק את כתובת ה-IP והחשבון של הפרוקסי, ולא של משתמש הקצה. מעבר לכך, התשתיות שמשמשות לעקיפת האימות הביומטרי והרשמת החשבונות ההמונית מזינות שווקים פליליים רחבים יותר של הונאות פיננסיות, פישינג וגניבת זהויות.
התופעה פוגעת ישירות בעסקיה של אנתרופיק ובמאמציה למנוע העתקה של מודלים. בעבר חשפה החברה קמפיינים נרחבים של חברות סיניות כמו DeepSeek, Moonshot ו-MiniMax, שבמסגרתם הופעלו יותר מ-24,000 חשבונות פיקטיביים שביצעו מעל 16 מיליון בקשות לצורך זיקוק המודל. בעקבות זאת, חסמה אנתרופיק גישה לחברות בשליטה סינית, ואילו ענקית הטכנולוגיה Alibaba אסרה על עובדיה להשתמש בכלי Claude Code לאחר שנתגלה בו קוד המזהה משתמשים מסין.
בעוד חברות כמו אנתרופיק, OpenAI ו-Google משתפות פעולה במאבק נגד העתקת מודלים, תעשיית הטכנולוגיה חלוקה בנושא. בסוף יולי 2026 חתמו 25 חברות, ובהן Nvidia, Microsoft ו-Meta, על מכתב האוסר על הטלת הגבלות מוקדמות על תהליכי זיקוק. מנכ"ל Meta, מארק צוקרברג, אף הגדיר את הלמידה מתוצרים גלויים כעיקרון שיש להגן עליו.
למה זה חשוב לך
עבור קהילת הפיתוח וההייטק הישראלית, שקשורה בקשר הדוק לשוק האמריקאי ולפיתוח מודלי בינה מלאכותית, התופעה מציבה תזכורת חריפה לסיכוני אבטחת המידע בעבודה מול ספקי פרוקסי לא מורשים. חברות ישראליות המשתמשות בשירותי צד שלישי מוזלים עלולות לחשוף קוד מקור וקניין רוחני לשרתים זרים המקליטים את הנתונים, לצד סיכון של קבלת תפוקות נחותות ממודלים מדוללים. מי שמסתמך על גישה "מוזלת" למודלים חשופים לפגיעה איכותית ומשפטית שלא תמיד ניכרת בשלב הראשוני.
התוכן בכתבה זו נועד לספק סקירה כללית בלבד ואינו מהווה תחליף לייעוץ מקצועי פרטני. המערכת אינה אחראית לכל נזק או הפסד שייגרם כתוצאה מהסתמכות על המידע המוצג.
קראו גם: נאס"א ו-IBM שחררו מודל AI בקוד פתוח למיפוי הירח · דרישת הפנטגון מ-OpenAI חשפה את הלחץ הצבאי הגובר על חברות הבינה המלאכותית
