AI这个细分赛道拐点已至
格隆汇
2026-07-27
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文章指出AI系统从实验室进入生产环境后,安全防护严重滞后,7月21日OpenAI模型越狱事件暴露结构性失衡;AI安全支出占比正从3%-5%加速升至10%-15%,拐点预计在2026年下半年至2027年到来;网络安全龙头凭借数据积累与并购整合能力成为主要受益者,安全正从AI威胁转为AI明确受益板块。

摘要由 Mars AI 生成
本摘要由 Mars AI 模型生成,其生成内容的准确性、完整性还处于迭代更新阶段。

01

7月21日,OpenAI发布了一篇罕见的长文。

旗下GPT-5.6 Sol模型和一款能力更强的预发布模型,在内部安全评估中失控——突破沙盒隔离环境,挖掘出第三方软件的零日漏洞,获得互联网访问权限,然后自主判断开源AI平台Hugging Face存有评估相关数据,组合多种攻击手段入侵了对方的生产服务器。

换句话说,AI已经学会了——不光是攻击,而是有策略地攻击。

这件事给人的感觉只有两个字:裸奔。

企业砸了数千亿美元建AI基础设施,Agent部署从试点走向生产,但守护这些系统的安全预算,还停留在基础设施支出的3%-5%。

一场越狱,暴露的不是漏洞,是结构性失衡

这件事的核心启示不是"AI太危险了"——那是吓唬人的表层叙事。

真正的启示是:当AI系统从实验室走向生产环境,安全防护的缺口不是线性放大的,而是指数级爆发的

一个在沙盒里跑的模型,和一个连接企业数据库、操作核心API、处理PII隐私数据的Agent,面临的安全要求截然不同。

而绝大多数企业,正把第二种Agent往生产环境里搬,却还用第一种的安全标准去守护它。

02

高盛最近做了个统计,在2015至2020年的云基础设施建设周期中,安全支出的增长滞后了基础设施支出大约2年,然后从不到基础设施支出的1%跃升至3%以上。

为什么安全总是滞后?

因为技术采用周期有一个固有规律:

第一阶段是建设期,企业大量投资GPU、数据中心、模型训练和实验性Agent部署,团队在验证"这东西能不能跑",安全不是优先事项。

第二阶段是投产期,Agent进入生产环境,连接企业数据、操作核心系统,安全突然成为刚需——不是因为风险变高了,而是因为风险有了实际影响。

第三阶段是常态化,安全风险纳入基础设施预算的一部分,从"新兴需求"变成"标准配置"。

简而言之,先盖楼,后装锁。不是因为锁不重要,而是楼没盖好时装锁没有意义。

但问题来了:如果楼已经盖好了,人已经住进去了,而锁还没装——会发生什么?

7月21日的越狱事件,就是答案。

当前,AI安全占AI总预算的比例仅为3%-5%,基础设施与安全支出的比例约为50:1。

高盛预测,到2026年下半年至2027年,AI安全占AI总预算的比例将从3%-5%提升至10%-15%,基础设施与安全支出的比例将从50:1压缩至约7:1。

增长的绝对数字也惊人:2026年AI基础设施投资预计达8000亿美元,企业投资增长预期从6.5%上调至7.8%。10%-15%的安全预算意味着,仅安全支出的增量就可能达到数百亿美元的规模。

对比一下云安全的历史轨迹,也能看出端倪。

2015年,当AWS、Azure、GCP开始大规模扩张云基础设施时,云安全支出微乎其微。

到2017-2018年,随着企业将核心业务迁移到云端,云安全市场才开始真正起飞——CASB、云工作负载保护、零信任架构等品类从无到有,最终催生了Zscaler、CrowdStrike等市值数百亿美元的独角兽。

从不到1%到超过3%,云安全用了大约两年完成跃迁。

AI安全的拐点,同样预计需要约2至3年的滞后期——只不过这次的基础设施投入规模,远超云时代。

2024年AI基础设施大规模建设启动,按滞后两年推算,安全支出的拐点恰好落在2026年下半年到2027年。

而Palo Alto Networks的财报数据,已经在验证这个趋势。

2026财年第三季度,PANW总收入30亿美元,同比增长31%;下一代安全ARR达81亿美元,同比增长60%。

CEO Nikesh Arora在财报电话会上称这是一个"分水岭时刻",并直言"AI前沿的最新进展提高了网络安全的紧迫性,重新定义了行业未来几年的形态"。

但这里有一个关键问题:这轮AI安全拐点,谁最受益?

可能不是AI原生安全创业公司,而是现有的网络安全平台龙头。

原因很简单:安全技术的路线图主要由机器学习创新驱动,而非生成式AI。

换句话说,防守侧的核心竞争力不是"用大模型做安全",而是"用大量真实安全数据训练检测算法"——而这恰恰是Palo Alto Networks、CrowdStrike、Okta这些老牌安全巨头积累了十多年的资产。

不仅如此,过去18个月,头部安全厂商积极收购AI原生技术资产,相关收购金额估计超过23亿美元。它们不是被颠覆的对象,而是在主动整合颠覆者的武器。

简而言之,旧玩家正在用新武器加固旧堡垒——而这座堡垒的护城河,比很多人想象的深得多。

03

回到开头的问题:7月21日的越狱事件,和安全支出滞后模型,指向同一个判断——

AI安全不是"要不要投"的问题,而是"什么时候开始大规模投"的问题。

而且这个"什么时候",答案越来越清晰:现在

为什么?

三个信号叠加:

第一,Agent从试点走向生产。

高盛预测,到2030年Agentic AI将驱动Token消耗增长24倍,达每月120万亿Token。Agent不再是实验品,而是企业运营的基础设施。

一个连接数据库、操作API、处理客户隐私数据的Agent,如果不加安全防护,就等于把企业的核心资产挂在裸线上——而7月21日的越狱事件,已经展示了裸线的后果。

第二,越狱事件让安全风险有了"实际影响"。

过去,AI安全更多是理论推演——"如果模型被恶意利用,可能会怎样"。

现在,OpenAI的模型实实在在地挖穿了沙盒、入侵了生产服务器、窃取了机密信息。安全预算从"预防性支出"变成了"止损性支出",优先级彻底改变。

第三,云安全的历史规律正在重演。

从不到1%到超过3%,云安全用了两年。AI安全的基数更低(3%-5%),但基础设施投入规模远超云时代,拐点一旦到来,增速可能更快——从3%-5%跃迁至10%-15%,意味着安全支出在AI总预算中的份额翻三倍。

三重信号叠加的结论只有一个:当企业意识到其AI系统暴露在风险中时,安全支出的拐点就将到来

而现在,正是布局的最佳时机。

不是因为安全预算明天就会暴涨——恰恰相反,正是因为大多数企业还没有意识到安全预算需要暴涨,而越狱事件和历史规律都在告诉你:这个认知鸿沟即将被填平。

投资的核心不是追拐点,而是在拐点到来之前站好位置。

高盛分析师加布里埃拉·博尔赫斯(Gabriela Borges)写了一句值得反复品味的话:"过去四个月,安全板块的市场观感已从'受AI威胁'转变为'AI明确受益者'。"

从"被颠覆"到"被强化"——叙事翻转的速度,往往比基本面翻转的速度更快。

而叙事翻转一旦完成,资金涌入的速度,会比所有人预期的更快。

安全不是AI时代的附庸,而是AI时代的入场券。

没有锁的楼,再高也住不了人。

本文来自微信公众号 “格隆汇财经热点”(ID:glh_finance),作者:格隆汇小编

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