摩根大通在最新报告中提出，AI正在把网络安全从企业IT预算里一项可选的支出，变成AI基础设施中难以绕开的部分。分析师Brian Essex估计，由AI驱动的增量安全支出所对应的三年总市场规模（TAM）可能超过4300亿美元。该行认为，与云计算、移动互联网等此前的技术周期相比，这一轮安全需求的采用速度可能更快，原因在于企业面对的不只是效率提升，还有持续上升的安全风险。

报告给出的核心论据是攻击端的时间窗口被大幅压缩。摩根大通数据显示，漏洞从公开披露到被利用的平均时间，已从2018年的63天缩短至2023年的5天，并在2025年进一步降至负7天——这意味着攻击者可能在补丁发布之前就完成漏洞武器化。已知被利用的漏洞中，约29%在公开披露当天或之前就已被武器化。

生成式AI进一步提高了攻击的自动化程度。报告援引Anthropic相关案例称，其模型已能自主寻找零日漏洞、开发可用的漏洞利用程序，并完成完整的网络渗透测试；Anthropic进攻性网络安全负责人预计，其他竞争模型达到类似能力可能只需数月。与此同时，开源模型的发展也在降低获取这类能力的门槛。当模型逐渐具备执行代码、发现漏洞并自动完成攻击链条的能力后，网络攻击不再完全依赖少数高水平攻击者，企业需要面对的潜在攻击主体随之增加。

攻击成本的下降放大了这一趋势。报告援引的数据显示，扫描整个操作系统安全漏洞的成本已降至50美元以下，开发完整远程控制攻击工具的成本不足1000美元，而传统黑市价格约为50万至200万美元。成本曲线的这一变化，意味着防御端必须投入更多资源用于自动化检测与实时响应。

第二季度财报季为需求提供了更直接的验证。报告指出，多家安全软件厂商的AI相关产品在推出后较快形成收入，AI安全产品的ARR、预订额及相关订单快速增长。企业采购方式也在变化：随着安全工具数量增加，客户倾向于减少供应商数量，把身份、网络、终端、数据和AI安全能力整合进统一平台，平台化模式与弹性承诺定价因此加速普及——客户可以在既有合同框架内把预算转向新的AI安全产品，而不必重启完整采购流程。这种模式既可能扩大合同规模，也可能提高客户留存。不过摩根大通提醒，部分厂商的弹性合同存在收入确认滞后，判断实际业务动能时，ARR和预订额等指标可能比当期收入更具参考价值。

AI基础设施的扩张本身也在创造新的安全需求。随着主权AI、新兴云服务商和前沿AI实验室扩大算力部署，防火墙、SASE、数据安全以及气隙部署等需求同步增长；部分企业开始要求AI数据和模型运行在自身控制范围内，使网络安全与数据治理逐渐成为AI基础设施建设不可分割的一环。

在节奏判断上，摩根大通认为AI安全支出的真正增长可能尚未完全体现在今年的业绩中。由于企业采购通常存在较长销售周期，大量AI相关项目仍处于评估、试用和部署阶段，管理层对短期业绩影响保持谨慎有其合理性。该行预计，随着项目进入订单转化阶段，AI安全需求对行业基本面的贡献可能从今年第四季度开始逐步显现，并在2027年明显加速。换言之，当前市场看到的订单和产品增长，更可能是下一阶段收入和盈利增长的前置指标。

从细分领域看，受益范围并不集中在单一产品，而是覆盖实时检测与响应、非人类身份治理、供应链安全、数据安全和暴露管理等多个环节。AI既增加了新的攻击入口，也创造了新的身份、数据和软件供应链风险，企业需要同步补齐多个安全环节。摩根大通据此判断，本轮AI安全投资更接近一轮持续性的结构性支出周期，而非短期产品主题；随着AI从实验和试点进入企业生产环境，安全预算的重要性有望继续提升。