Ai正成为常态，AI安全正逐渐融入网络安全，它以与AI在商业应用类似的速度融入到每一个现有安全类别中，定义一家公司是否属于AI安全的界限也在迅速模糊。

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：