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title: "網絡安全股遭 AI“錯殺”？大摩看到 2200 億美元機會"
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description: "網絡安全板塊因 AI 衝擊敍事累計暴跌 25%，但摩根士丹利直指這是結構性誤判：AI 催生的增量安全需求高達 2200 億美元，是顛覆風險所涉市場份額的數倍，網絡安全軟件淨市場規模反而將擴大約 10%。恐慌過後，或是佈局良機。"
datetime: "2026-04-21T10:19:46.000Z"
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# 網絡安全股遭 AI“錯殺”？大摩看到 2200 億美元機會

AI 衝擊網絡安全賽道的敍事，正在被重新審視。

過去數週，Anthropic 發佈 Claude Code Security 並宣佈 Mythos AI 模型在自有網絡安全基準測試中取得滿分，引發市場對 AI 顛覆網絡安全行業的恐慌，相關個股累計跌幅約達 25%。

但摩根士丹利在最新的報告中表示，這一拋售反映的是市場對 AI 威脅的結構性誤判，而非基本面的真實惡化。投資者低估了 AI 帶來的防禦性需求擴張，卻高估了其對現有廠商的顛覆威脅——AI 催生的增量安全機遇高達 2200 億美元，是當前受顛覆風險約 10% 市場份額的數倍，網絡安全軟件市場淨規模預計反而比今天高出約 10%。

## 板塊下跌約 25%：擔憂被高估

觸發此輪拋售的，是 AI 原生企業的一系列公告。據 MarketWatch 報道，Anthropic 發佈 Claude Code Security，以及 Mythos AI 模型在其自有網絡安全基準測試中取得滿分，令投資者擔憂 AI 將大幅削弱傳統網絡安全解決方案的價值，觸發大規模減倉。

摩根士丹利表示，**部分 AI 原生企業已開始與選定的網絡安全廠商建立模型預發佈合作關係，Palo Alto Networks 和 CrowdStrike 均已參與其中，旨在模型正式落地前共同建立安全"護欄"。這一舉動本身表明，AI 廠商將網絡安全視為模型規模化的前置條件，而非替代對象。**

對於板塊內部的分歧，摩根士丹利指出，長線投資者普遍看多，認為 AI 拉低攻擊成本、提升攻擊頻率與複雜性，將從需求側持續強化安全預算；對沖基金則更為悲觀，對傳統廠商長期抵禦 AI 原生競爭者的能力持更多懷疑。

**摩根士丹利認為，當前爭論與雲遷移初期"雲廠商將取代安全行業"等歷史敍事高度類似，最終事實均證明擔憂被過度放大。**

## 2200 億美元增量遠超顛覆損失

摩根士丹利測算表示，當前網絡安全市場規模約 3000 億美元（含服務），佔整體 IT 預算的 6% 至 7%。

顛覆風險主要集中在"預防性安全"層——漏洞管理、應用安全測試、雲配置管理等任務可異步執行，對延遲容忍度較高，是 AI 模型相對容易介入的領域，這部分約佔整體市場的 10%。

**與此同時，AI 帶來的增量安全需求正在迅速成形：隨着企業大規模部署 AI 模型、智能體和數據管道，保護這些新資產將催生可觀的增量預算。摩根士丹利估算，這一新增需求足以抵消市場流失，並使網絡安全軟件淨市場規模較今天擴大約 10%。**

攻擊側的數據進一步強化了需求端邏輯：**當前 80% 至 90% 的攻擊已由 AI 生成，攻擊成本趨近於零。這不僅沒有弱化安全支出的合理性，反而從根本上強化了對實時檢測、響應及身份安全能力的需求。**

## 防禦壁壘最堅實的戰場

摩根士丹利將網絡安全市場劃分為三個層次：預防性安全、控制點/邊界安全，以及運行時安全，並強調 AI 顛覆力量在三層之間的分佈高度不均。

運行時安全之所以難以被顛覆，在於 AI 模型進入生產環境後，提示注入、數據泄露和模型濫用等威脅必須被實時捕獲和處置，無法在開發和訓練階段被提前消除。控制點和運行時安全均需低延遲、確定性響應，與當前概率性 AI 模型存在根本性衝突。CrowdStrike、Palo Alto Networks、Okta 和 SailPoint 正以此為支點，將各自在終端、網絡和身份安全領域的能力延伸至 AI 層，構建圍繞實時 AI 系統的動態執行"護欄"。

成本邏輯同樣不可忽視。摩根士丹利指出，用大規模語言模型處理郵件過濾或身份驗證等高頻安全任務，計算成本可能比現有方案高出數個量級。

目前郵件安全和身份平台通常以每用户每月低至中個位數美元定價，處理數十萬乃至更多事件，意味着每筆事件的邊際成本不足一分錢；而以基於 token 的 AI 模型在同等規模下運行，將引入顯著更高的算力開支。摩根士丹利認為，**在近期內，AI 在成本敏感、低延遲場景中更可能扮演"增強"角色，而非全面替代現有架構。**

## 非人類身份成下一個核心戰場

AI 普及正推動身份安全的戰略地位持續提升。隨着 API、機器身份和自主智能體等"非人類身份"（NHI）數量快速增長，傳統以人類用户為中心的身份管理框架已難以覆蓋新型風險。

摩根士丹利指出，AI 驅動的系統往往以較高權限運行，可跨分佈式環境訪問敏感數據，大幅擴大了憑證濫用、權限提升和非預期訪問路徑等攻擊面。

**身份安全正從單純的"認證"演進為涵蓋持續驗證、細粒度訪問控制和全生命週期管理的實時執行控制層。當 AI 智能體開始自主執行數據庫查詢、觸發工作流程、與外部系統交互時，身份成為執行信任邊界和策略管控的首要機制。**

TD Cowen 分析師 Shaul Eyal 也指出，每個 AI 平台上的每個智能體都需要身份憑證，且 Okta 和 SailPoint 是目前僅存的上市純正身份安全標的，具有稀缺價值。

## 平台整合與靈活定價是核心門檻

摩根士丹利認為，AI 時代的優質網絡安全公司應具備三項核心屬性：明確的智能體安全路線圖及快速的 AI 產品發佈能力；靈活的消耗型定價框架（如 CrowdStrike 的 Falcon Flex），降低客户部署新能力的摩擦；以及以運行時執行、專有數據優勢和成本效率為根基的整體價值主張。

**從預算動向來看，摩根士丹利預計資金將從碎片化單點解決方案向整合平台遷移；長期來看，攻擊面的持續擴張將推動網絡安全成為企業 IT 支出中防禦性最強的優先領域——該行 CIO 調研顯示，網絡安全軟件是所有 IT 項目類別中最不可能被削減的。**

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