采用AI是一项安全生存指标
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随着 AI 采用率的提升，使用趋势正在发生转变。AI 正在从实验阶段走向基础设施。Sysdig《2026 云原生安全与使用报告》的数据显示，企业正越来越多地构建自有基础设施，而非依赖外部服务。这一转变降低了 AI 的攻击面。
从消耗品到基础设施
今年，我们分析的 AI 和 ML 包数量比上一年增加了超过 100 万。这表明 AI 正成为基础设施的永久组成部分。
参考麦肯锡公司对 AI 采用情况的分类，结合这些数据点来看，企业正越来越多地扮演“塑造者”和“制造者”的角色。也就是说，他们不再仅仅是通过 ChatGPT 和 Claude 等托管模型来使用 AI（“获取者”），而是对这些模型进行定制，开发数据管道，并将 AI 集成到自己的产品和业务流程中（“塑造者”）。此外，少数企业甚至利用庞大的 GPU 算力和海量数据从头训练自己的模型（“制造者”）。
按类型分析这些包，我们观察到云环境中的 ML 包数量增加了 6 倍。与此同时，OpenAI 的包数量增长了 14 倍，而 Anthropic 的包数量增长了 40 倍。
企业确实在使用 AI，这一点毋庸置疑。现在的讨论焦点在于他们整合 AI 的深度。
整合正在缩小 AI 攻击面
当 AI 采用从外部服务转向自有基础设施时，安全性将受益。看似矛盾的是，尽管 AI 采用率在增长，但 AI 基础设施的攻击面却在缩小。
自建 AI 基础设施的组织，正在用更少但更关键的一套模型基础设施，取代数量庞大、各自为政的 AI 工具和 API。资源集中之后，按照最佳实践来做好安全防护也就容易多了。 我们的数据印证了这一点：尽管软件包数量大幅增长，AI 和 ML 相关资源包的公开暴露比例与去年持平，仍为 1.5%，而且真正暴露在公网的资源仅占 0.05%。 需要记住的是，AI 看似黑盒，本质上仍只是运行在计算机上的软件。下面三篇文章把 AI 与传统工作负载联系了起来：- 大师课：AI 不只是 ChatGPT 和 LLM 介绍了 AI 是 ML、生成式 AI（GenAI）、智能体 AI 等概念的总称。
- 在 What's old is new again 一文中，AIBOM 揭示了 AI 系统由哪些组件构成。
- AI 仍然是一种工作负载 把 AI 基础设施与 adopter、shaper、maker 各类角色已经熟悉的安全要素关联起来。
欧洲和 B2C 企业在 AI 落地上领先
我们观察到，媒体与互联网、交通、零售等 B2C（面向消费者）企业在 AI 落地上处于领先地位。对这类公司而言，AI 创新直接驱动营收，并与客户体验、用户参与和差异化竞争紧密挂钩。
相比之下，B2B（面向企业）组织的 AI 并非核心产品界面，而是以更低调的方式提升运营效率——主要用于内部生产力、数据分析、自动化流程或客户支持。
此外，在采用 AI 和 ML 包方面，EMEA 地区的速度远远超过了其他地区。欧盟清晰的 AI 监管框架似乎并未束缚创新，反而为那些需要保持谨慎的组织提供了一个框架，让他们能更有信心地加速采纳 AI。
这种差异也可以归因于数据主权要求和合规性考量。这些因素促使 EMEA 地区的组织倾向于使用自有的 AI 基础设施。毕竟，我们的数据并未涵盖那些作为资源获取方、严重依赖托管 AI 服务的组织。
网络安全领域的 AI 应用
在一个领域，使用 AI 已经成为关乎生存的问题，那就是网络安全。如今，AI 已成为攻击者和防御者双方武器库中不可或缺的利器。
威胁行为者使用 AI 的目的，不仅仅局限于加强社会工程攻击和侦察。Sysdig TRT 曾报道过 JADEPUFFER——一种完全自主的勒索软件，利用 AI 辅助在不到 10 分钟内完成账户接管的案例，以及新披露的漏洞在 不到 4 小时内就被利用的趋势。
幸运的是，防御者正在紧追不舍。组织正在利用各种形式的 AI，来加速云安全中最耗时耗力的环节：
- 利用 ML 检测异常行为并标记安全事件。
- 利用 LLMs 降低认知负担，指导开发人员修复代码中的漏洞。
- 利用 Agentic AI 关联来自所有基础设施的数据，自动响应威胁，并协助安全工程师进行调查。
阅读 AI 是安全的当下，了解更多关于 AI 在网络安全中作用的信息。
关键要点
AI 不再只是实验性的事物或新奇玩意儿，它已成为运营基础设施。
AI 和 ML 相关软件包的增长，标志着行业正从消费 AI 转向生产级 AI 的构建与塑形。
正在将 AI 整合进基础设施的组织，都在遵循安全最佳实践。它们的 AI 资源对外暴露面更小，从而降低了被攻击的风险。
在网络安全领域，攻击者利用 AI 与防御者之间的差距正在迅速缩小。谁自动化能力更强，谁就能在未来 6 到 12 个月里保持领先。
查阅我们的完整分析和更多数据点，见 Sysdig 2026 云原生安全与使用情况报告。