AI安全不再是独立赛道！AI安全就是网络安全

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安全内参11月6日消息，过去三年的全球融资数据显示，AI安全仅占网络安全交易的9%，融资金额仅占3%。我们并未见证一场革命，而是在目睹AI安全正逐步融入现有安全体系的过程，就像当年的云安全一样。

AI的融合已经开始

AI安全无疑占据了网络安全行业的大部分新闻头条，但令人意外的是，它并没有相应地获得大部分资金支持。

过去三年的数据揭示了一个持续的趋势：AI安全是网络安全领域中的“声音洪亮的少数派”，而“什么样的公司算作AI安全公司”的边界正迅速模糊。

表：2023年1月至2025年10月期间融资数据统计

所有人都在说，AI安全正在改变网络安全。但如果这真是一场革命，为什么它只占交易数量的9%、融资额的3%？

答案是：我们并未见证一场革命，而是在见证一种融合。

这不是传统意义上的“革命”，而是一场基础性技术的延展。遗憾的是，“我们将见证一场融合”听起来的确没有“我们将见证一场革命”那样震撼。

图：AI安全与网络安全其他领域的对比（2023年1月至2025年10月期间）

“AI安全”正以AI在商业运营中普及的速度，逐步被整合进各个现有安全类别中。

AI安全的“伞形”全面覆盖特征

为了更好地理解这一趋势，我们可以将“AI安全”的伞形特征划分为以下几部分：

AI赋能安全：利用AI提升安全能力

• AI治理：为AI应用建立目录、评估与风险缓解的平台，强调安全性、合规性、负责任使用与安全防护。

• AI隐私保障：保护AI流程中使用的敏感数据和个人信息的平台，确保AI的合规与负责任使用。

保护AI的安全：保护AI系统本身

• AI对抗仿真：模拟现实中针对AI模型的攻击行为的软件，包括对抗样本、提示注入、模型篡改等手段。

• AI模型安全：评估AI模型被滥用风险，并保护模型权重免遭窃取的软件。

• AI应用安全：维护AI系统的完整性、防止被滥用的平台，用于归类那些不完全属于其他类别的公司。

不过，最近我开始这样看问题：

· AI赋能安全=只是安全

· 保护AI的安全=只是更好的工具

当然，你完全可以重新划分这些类别或扩展定义，这没有问题。但我更倾向于追求“清晰”而非“复杂”，尤其是在充斥着营销语言的行业中。

你可能注意到，我没有提到AI代理。

这是一种有意的省略，因为我认为AI代理只是安全工作的自然延伸，尽管我们至今仍未统一“AI代理”的真正定义。

为什么这很重要

2023年到2024年初，几乎所有安全产品公司都在增加AI功能，因为当时看来“AI安全”会成为一个独立的类别。

然而，随着AI技术的成熟和能力增强，这种原本被视为“差异化”的特征正在逐渐淡化。

这并非坏事，而是行业技术演进的必然结果。

2010年至2020年间，云计算经历了同样的路径，只不过AI的创新压缩了时间线。

2015年，每个产品的营销都在强调“云”；到了2020年，许多公司悄然去掉了这个词，因为“云”已经成为业务运作的默认模式。

AI正沿着同样的轨迹前进，只是速度更快。

反转

从资金流向来看，“融合”的趋势更加明显：

转折点出现在2024年。

资金不再主要流向“保护AI的安全”，而“AI赋能安全”增长了624%。几乎所有新创公司都在利用AI提升安全能力。

这还未包括那些难以量化的投入，如注入现有企业的产品研发预算，或为全面引入AI而进行的业务转型投资。

总体来看，“AI安全”的融资仍在增长，但原因已不再是“特殊性”，而是因为AI正成为常态。除非该领域重新聚焦于保护AI系统与基础模型，否则“AI安全”这一统计类别的意义将逐渐减弱。

“AI安全”伞形特征下的各细分方向并未失败，恰恰相反。

它们通过融入整体安全体系而获得成功。毕竟，安全技术始终追随（或理应追随）商业与技术的发展浪潮。

参考资料：https://www.returnonsecurity.com/p/ai-security-absorption-2023-2025

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