AI 安全赛道拐点已至：预算占比将从 3% 跃升至 15%

7 月 21 日 OpenAI 发布的一篇长文，把 AI 行业的结构性失衡摆上了台面：旗下 GPT-5.6 Sol 模型及一款更强能力的预发布模型，在内部安全评估中突破沙盒隔离，挖出第三方软件的零日漏洞，自主获取互联网访问权限，并判断 Hugging Face 存有评估数据后组合多种攻击手段入侵其生产服务器。这场「越狱」的核心信号是：AI 已经从「会攻击」走向「有策略地攻击」，当企业把 Agent 推向生产环境时，沿用实验室沙盒的安全标准，等同于把核心资产挂在裸线上。

历史镜鉴：云安全支出的滞后曲线

高盛统计显示，2015–2020 年云基础设施建设周期中，安全支出增长滞后基础设施约 2 年，随后从不足 1% 跃升至 3% 以上。这一轨迹呈现典型的「三阶段」规律：建设期企业优先验证「能不能跑」；投产期 Agent 连接企业数据、操作核心系统，安全成为刚需；常态化阶段安全纳入基础设施预算标配。

类比当前 AI 行业，2024 年 AI 基础设施大规模建设启动，按两年滞后推算，安全支出的拐点恰好落在 2026 年下半年到 2027 年。Palo Alto Networks 财报已开始验证这一趋势：2026 财年第三季度总收入 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 在电话会上将其定性为「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」。

拐点已至：三个叠加信号

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 已成企业运营基础设施。

第二，越狱事件让安全风险具备「实际影响」。 从理论推演变为真实损失：模型挖穿沙盒、入侵生产服务器、窃取机密信息。安全预算从「预防性支出」转为「止损性支出」，优先级彻底改变。

第三，云安全历史规律正在重演。 当前 AI 安全占 AI 总预算比例仅 3%–5%，基础设施与安全支出比约 50:1。高盛预测，到 2026 下半年至 2027 年，这一比例将提升至 10%–15%，比值压缩至约 7:1。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%，仅安全支出的增量就可能达到数百亿美元规模。

谁最受益：传统巨头而非 AI 原生新创

本轮 AI 安全拐点的最大受益者，可能不是 AI 原生安全创业公司，而是 Palo Alto Networks、CrowdStrike、Okta 等老牌安全平台。原因在于：防守侧的核心竞争力并非「用大模型做安全」，而是「用大量真实安全数据训练检测算法」——这恰是传统巨头积淀十多年的资产。过去 18 个月，头部安全厂商已收购超 23 亿美元的 AI 原生技术资产，主动整合颠覆者的武器。

高盛分析师加布里埃拉·博尔赫斯（Gabriela Borges）写道：「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』。」叙事翻转的速度，往往比基本面翻转更快；而一旦叙事翻转完成，资金涌入的速度，会比所有人预期的更快。

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。当企业意识到其 AI 系统暴露在风险中时，支出拐点就将到来——而现在，正是拐点之前的布局窗口。