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来源：华尔街见闻
美银指出 ，市场对AI颠覆网安行业的担忧 ，似乎有些过头了。
上周五，Anthropic为其Claude AI模型推出了一项新的安全功能Claude Code Security ，投资者担忧AI可能通过自动化取代网安行业中相当一部分业务 ，该板块遭遇广泛抛售 。周一，网络安全概念股延续跌势 ，CrowdStrike、Zscaler跌幅约10% ，Netskope重挫超12%，Global X网络安全ETF跌至2023年11月以来的最低水平 。
据追风交易台 ，美银近日发布的研报指出 ，市场对“AI替代网络安全 ”的恐慌被高估。报告表示，AI工具目前无法替代完整的网络安全平台 ，其角色是增强者而非颠覆者。研究指出 ，AI确实能提升代码扫描等特定场景的工作效率，但在可见性 、控制力及可靠性三大关键维度上，目前的AI能力尚无法替代完整的网络安全平台 。
报告认为 ，以CrowdStrike 、Palo Alto Networks为代表的综合性平台厂商 ，凭借其整合的数据底座与检测响应能力，护城河依然稳固 。相比之下 ，聚焦应用安全（AppSec）的独立厂商如Checkmarx、Snyk ，以及GitLab、JFrog等工具链企业，可能面临更大的竞争压力 ，需持续证明自身在AI时代的技术差异性与价值重构能力。
代码扫描的进化 ，而非安全革命
报告指出，Claude所代表的AI工具在开发安全领域实现关键突破 。与传统依赖特征匹配的扫描器不同 ，Claude可对组件交互 、数据流向及业务逻辑漏洞进行深度推理分析 ，突破模式识别边界，显著提升复杂漏洞检测的准确性 。
然而 ，研报同时明确划定Claude的能力边界：其影响范围仅限于生产前代码分析这一细分领域。这意味着 ，以应用安全作为增长引擎的厂商将面临价值重估压力，需证明自身在AI时代的不可替代性 。
AI短板明显 开发者工具与运行时存本质鸿沟
报告指出，AI之所以难以撼动网络安全平台的核心地位 ，根源在于开发者工具与运行时安全环境存在本质差异 。
报告将运行时安全的特征概括为：持续性监控 、多源信号融合的上下文感知（整合终端、身份 、网络与云环境的各类信号） ，以及趋近于零的误差容忍度，特别是漏报率需控制在99.99%的精确范围内 ，任何一次遗漏都可能酿成严重后果。
反观以Claude为代表的推理模型 ，其脆弱性显而易见：对提示词表述高度敏感，超出既定任务边界后易丢失上下文 。这种不稳定性在代码推理场景尚可容忍 ，但与自主防御的要求根本不相容 。
更重要的是 ，AI工具当前尚不具备运行时传感器的实时数据采集能力，也缺失对执行过程的可视性 ，更遑论控制平面权限 ，这意味着其无法执行阻断进程 、隔离终端等关键响应动作。面对安全级别所要求的可靠性阈值，这些能力缺口构成了当前技术路径难以跨越的护城河 。
AI重塑网安版图 ，平台型厂商坐拥护城河
美银证券认为 ，AI对网安行业的重塑将遵循云计算的历史路径 。正如超大规模云服务商的崛起重新分配了软件栈价值，催生了CrowdStrike、Palo Alto Networks等新一代领导者，AI浪潮同样将在边缘催生替代 ，但最终受益者将是那些能将海量遥测数据 、运行时传感器能力与可复现工作流系统相结合的综合性平台厂商。
在应用安全领域 ，独立厂商正面临直接冲击。由于Checkmarx 、Snyk等企业对代码扫描功能依赖度较高，其核心价值面临被Claude类工具局部替代的风险 。即便大型厂商已通过并购深化布局 ，如CrowdStrike收购Bionic ，Palo Alto Networks接连拿下Bridgecrew、Cider与Dig，研报指出 ，其中部分模型能力同样可能被AI稀释 。类似逻辑也适用于云安全态势管理领域 ，部分错误配置识别功能有望被AI增强。
但报告强调，这些能力在更大平台中仅作为功能特性存在 ，而非定义平台价值的核心 。综合型厂商之所以难以被颠覆 ，根植于三大结构性护城河：一是从终端 、身份到云工作负载的跨维度遥测数据积累，二是对实时执行行为的持续性监控能力 ，三是能够在复杂环境中集成多维信号的可复现工作流系统 。这些能力共同构成了AI工具难以逾越的竞争壁垒。
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