什么是模型蒸馏？
要理解整场争议，首先必须厘清"模型蒸馏"这一核心技术概念。
这是一种知识迁移（Knowledge Transfer）的方法。前大厂AI技术人员Frank打了个比方，就像老师读了1000万本书，过滤掉500万本，只留下精华的部分。学生可以直接学习这些精华，"脑容量"可以变小，但能力却能接近老师。其本质是实现模型能力的高效传递与复用。
需要明确区分的是，模型蒸馏与备受质疑的"套壳"有着本质的差别。北京理工大学博士生王明解释，"套壳"是简单地调用第三方模型的API接口或者原封不动移植开源模型，然后包装上自己的产品外壳；而模型蒸馏是一个完整的训练与优化过程，最终生成一个全新、独立的模型。
模型蒸馏最早在2015年被提出，最初主要应用于图像分类和语音识别等场景。随着大模型时代的到来，"模型蒸馏已成为行业常态，即使是海外头部模型厂商也会学习对方模型的优势能力"，AI创业者Jojo告诉「AIX财经」。
模型蒸馏之所以在业内被广泛采用，原因在于降本增效。
从零开始训练一个高性能的大模型，需要耗费海量的高质量数据、巨大的算力以及漫长的研发周期，成本极其高昂。
通过蒸馏，AI企业首先降低了数据成本：利用成熟模型的API生成高质量的"问答"作为训练数据，大幅减少人工标注和数据清洗的成本；其次加速了研发进程：快速让自身模型的能力向行业头部模型看齐，缩短技术差距，更快地验证产品和商业模式。
然而，为了防止自身核心能力被轻易"蒸馏"，闭源模型厂商也在采取防范措施。王明提到，Anthropic已经声明，一旦识别到用户在进行模型蒸馏，可能会对输出语料进行"投毒"，也就是在正常语句中混入错误标点、打乱文字顺序、植入隐性错误等，迫使蒸馏方投入大量人力校对、清洗数据，以此变相提高蒸馏成本。但这同样可能损害自身模型的声誉和用户体验。
模型蒸馏的技术中立性与商业应用的复杂性，自然引出了下一个核心问题：在法律层面，这些行为该如何界定？
