中国 AI 模型漏洞威胁驱动网络安全需求分析

摘要： 本报告分析了中国 AI 模型在漏洞发现能力上快速追赶美国前沿模型的趋势，认为这将导致企业面临“漏洞海啸”，从而激增对暴露管理（Exposure Management）和网络安全整合平台的需求。

行业主线：

1. AI 驱动漏洞加速：开源 AI 模型在漏洞发现能力上接近前沿模型，导致漏洞数量和利用速度加快，迫使企业升级安全防御层。
2. 需求转向暴露管理：市场需求正从传统的扫描转向更主动的暴露管理，以应对 AI 带来的高频威胁。

关键变化与分歧：

1. 模型能力趋同：中国模型（如 GLM 5.2）在基准测试中已能与美国前沿模型持平，虽然端到端自主攻击能力仍有差距，但已显著降低了漏洞发现门槛。
2. 平台化趋势：市场倾向于选择能够实现平台整合且具备 AI 原生执行能力的供应商。

受益方向与风险：

1. 受益方向：重点关注暴露管理领域领先的 Tenable，以及在平台整合和 AI 安全策略中占据优势的 CrowdStrike 和 Palo Alto Networks。
2. 核心风险：企业执行力不足、预算分配波动、AI 安全策略落地节奏低于预期。