美国国家安全局、联邦调查局与网络安全和基础设施安全局发布编号 AA26-251A 的联合公告，称 DeepSeek、Moonshot AI、阿里巴巴、MiniMax、StepFun 与 Z.AI 自 2024 年底起，对多家美国前沿模型进行工业规模知识蒸馏。公告列出多种规避手法，并建议美国业者监控订阅与用量比例、调整模型响应方式及共享行为指标。被点名方中，Moonshot 已否认相关指控，部分独立研究者也对部分时间线提出质疑。

黄仁勋在 X 平台发布其首条推文，并附上题为《开放权重与美国在 AI 领域的领导地位》的联合公开信。公开信息显示，截至目前，OpenAI、Anthropic 和谷歌这三家美国闭源前沿 AI 实验室尚未签署。已有 20 多家企业联署，包括英伟达、Meta、微软、Palantir、IBM、Hugging Face、Mistral AI、a16z、Y Combinator 和 Perplexity 等。公开信主张不应限制 AI 蒸馏技术，并强调美国 AI 领导地位取决于能否建立覆盖各行业的开放生态。

美国参众两院多名跨党派议员提出《对抗性威胁与安全风险合作法案（CATS Act）》，目标是让美国 AI 实验室和安全人员在不触犯反垄断法的情况下共享威胁信息，联合应对来自外国的 AI 蒸馏攻击。法案还允许在书面通知前提下，就高风险模型的延迟或限制部署进行协调，并设置防滥用条款，已获得 Google、a16z、CAIS Action Fund 和 SIIA 等支持。

白宫科技政策办公室发布NSTM-4，称中国AI公司对美国模型厂商发动“工业规模”蒸馏攻击，并宣布从情报共享到追责的四步反制方向。

GitHub开源工具anti-distill引发讨论。它可将员工编写的Skill文件处理成“清洗版”和本地加密保存的“私人备份”，回应职场对知识被AI蒸馏、岗位被替代的担忧。

“colleague.skill”引发对AI替代、知识蒸馏与隐性经验流失的讨论。文章指出，企业协作平台沉淀的高质量上下文正成为AI训练燃料，而这可能带来模型同质化、组织知识空心化及职场价值重估。

围绕“colleague.skill”的讨论，折射出AI对职场知识、隐性经验与人际关系的再编码风险。文章指出，越完整记录流程的员工，越可能成为可复制对象，这也引发模型坍塌与知识空心化担忧。