计算机行业AIGC系列之二十二：AI+范式，安全厂商新机会
【计算机行业AIGC系列之二十二：AI+范式，安全厂商新机会】
AI+安全，生产新范式。3 月 28 日微软发布 Security Copilot，基于 GPT-4 大模型，实现安全事件可视化、专业安全问答、安全防御策略推荐、自我反馈学习等功能，引发安全厂商替代担忧。时隔仅一个月，深信服发布安全 GPT，表现同样强大。实际上，AI 自身安全事件时有发生，ChatGPT 选用第三方安全厂商提供多方位安全防护。生成式 AI 可解释性不足，定位安全专家的前期辅助工具，补全安全用工缺口，强化安全厂商解决方案。
伴生四象限机会，市场全新扩睿。安全本质攻防对抗，新技术是核心驱动，攻防螺旋式上升，对应新场显、新产品、新层级，安全扩客。AIGC 预示科技产业发展周期拐点，一方面，AI 自身脆弱性，数据、算法、模型等任何层级都激发内生安全需求，另一方面，AI多行业渗话以后，形成衍生安全需求，算力为人工智能发展基石，仅算力侧，以三大运者商的算网资本开支、数据中心建设投入，安全投入占比为基础，按照信通院的中国网络安全下游占比估算，预计安全增量市场或将接近 134 亿元。
监管侧明朗化 AI 安全需求，4 月 1 日，网信办发布《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)，在 AI 的申报流程、训练数据、生成内容、算法应用、服务应用等方面给出指引.明确违法成本，预计安全审查、数据安全、安全评估、模刑安全等需求都将快速落地.
AI+数据，隐私计算是核心基建。4 月 18 日，Reddit 和 Stack Overflow 先后宣布数据收费，A1 时代数据重要性凸显。中国信通院将数据要素的生产价值释放分为三次过程，一次价值支撑业务贯通，二次价值推动数智决策，三次价值流通对外赋能。三次价值利于激发数据规模效应，"流通赋能“是数据要素价值飞跃关键。数据流通面临隐私泄露和数据风险，隐私计算根本解决数据流通“可用也可见”问题，提供“可用不可见”“可控可计量新范式，在数据计算中保护敏感数据，打破“数据孤岛“，成为数据要素的核心基础设施。
技术融合取长补短，A1 压性强化。隐私计算有可信执行环境 (TEE)、多方安全计算(MPC)以及联邦学习 (FL)三大技术路径，在性能和安全性各有所长。根据 IDC《隐私计算全最研究》，以 22 家技术提供商为样本，联邦学习的更盖度达 100%。为均衡整体效果，隐私计算走向融合趋势，根据中国信通院，多方计算+联邦学习技术融合占比最高，达 33%。联邦学习本质分布式机器学习，AI 将同密码学共同打造隐私计算发展的技术底座。
大浪淘沙在前，预示安全厂商弯道超车机会。根据艾瑞咨询，2025 中国隐私计算市场空间将达到 145 亿元，2021-2025CAGR133%。隐私计算预计经历行业基建和数据运营两大发展阶段，技术萌芽、欲望膨胀、破裂低谷三轮分化。目前隐私计算的行业参与者类型众多，安全厂商占比仅 8%。我们认为，头部安全厂商由产品、市场、造血、技术等构成较强综合竞争力，有望在行业洗牌中展现高韧性，在终极市场博弈中获得较高胜率。
来源：申宏万源
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