Tomasz Tunguz 谈 AI 的第三个产品市场契合点为何是安全

编码和客户支持是 AI 最早的两个产品市场契合点。

“黑色十月”是业界对大量新增安全漏洞涌现的称呼，它是安全领域第三个产品市场契合点的前奏。

针对银行、证书颁发机构和核心开源库的攻击从未如此严重。1 去年针对金融机构的勒索软件攻击上升了 30%，第一季度又上升了 76%。2 被攻陷的中间证书让攻击者可以冒充任何网站或服务。3 一次为期五天的攻击活动就从 2,186 个组织窃取了 78,330 个机密信息。4

好消息是：AI 既能攻击，也能防御，前提是有人为 token 买单。

安全已经是一个庞大的市场，去年规模达 1,750 亿美元，且每年增长 13%。5 而这还是在安全进入 token 路径之前。6

为了看清这笔钱流向了哪里，我们调查了 75 位企业安全从业者，询问他们将如何分配除终端安全（即运行在笔记本电脑上的安全）之外的安全预算。

他们将自己的支出分为五个类别。

安全运营中心。SOC 是负责分析来自网络各处传感器、进入企业的告警的团队。随着响应时间从数月骤降至数分钟，AI SOC 实现了告警分诊的自动化，因为没有任何人工团队能以这样的速度阅读每一条告警。7

SIEM。安全信息与事件管理。这些数据库汇总企业内的所有信息，并为 SOC 及其他团队的分析提供支持。AI 用自然语言查询这些数据存储，使分析师能在几秒内回答问题，而不必提交工单来编写查询。

渗透测试。利用 AI 通过刻意尝试入侵来确定系统哪些部分存在弱点。模型尝试入侵，是因为它们能以远低于人工红队的成本持续探测每一个端点。

威胁情报。了解是谁在攻击企业。AI 跨来源关联攻击者的言论，因为新攻击活动的数量已超出人工整理的能力。

漏洞管理。这是一个持续的过程：在整个资产范围内发现企业的软件弱点，按风险排序，并修补真正重要的漏洞。8 AI 会判断哪些缺陷实际上可被触及和利用，因为扫描器报告的发现远多于任何团队能够修补的数量。

每个类别都有显著的 token 消耗。

OpenAI 总裁 Greg Brockman 直截了当地指出了后果。9

安全支出实际上应当远远超过软件支出。

在攻击者能够并行发起攻击的时代，每家公司都需要 AI 安全。

Black Kite，《2026 年金融服务网络安全报告》：金融行业的勒索软件事件从 2024 年的 156 起升至 2025 年的 202 起，随后仅 2026 年第一季度就达 65 起，较 2025 年第一季度增长 76%。https://blackkite.com/reports/2026-financial-services-report ↩︎

Cisco Talos 发现八张被攻陷的 eMudhra 中间证书，其私钥计算后为个位数和两位数的整数。https://blog.talosintelligence.com/compromised-intermediate-certificates/ ↩︎

StepSecurity 在十二个月内追踪到 56 起供应链攻击，自 2026 年 3 月以来大约每三天一起。一次为期五天的攻击活动从 2,186 个组织窃取了 78,330 个机密信息，其中包括 92 家上市公司。https://www.stepsecurity.io/blog/state-of-open-source-supply-chain-attacks ↩︎

《So You Want to Sell Inference》：https://tomtunguz.com/so-you-want-to-sell-inference/ 以及《Databricks Widens the Lead on the Yellow Brick Token Path》：https://tomtunguz.com/databricks-widens-lead/ ↩︎

响应入侵的时间从数月降至数分钟，以及支持 AI SOC 的理由：https://tomtunguz.com/sunil-agrawal-office-hours/ ↩︎

对 75 位企业安全从业者的调查。以定性为主而非定量：图表上的误差范围很大。 ↩︎

Greg Brockman 做客 Sarah Guo 与 Elad Gil 主持的 No Priors 播客，“Revolutionizing Cybersecurity & AI-Driven Science”，2026 年 10 月：https://podcasts.apple.com/us/podcast/revolutionizing-cybersecurity-and-ai-driven-science/id1668002688?i=1000796472163 ↩︎

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