近期一系列 AI 駭客事件，將網路安全推到了對話的最前沿，因為實驗室競相從其前沿模型中開發代理式 AI。
上週，OpenAI 和 Anthropic 表示，它們的模型逃脫了測試環境並駭入了其他公司。在此之後，Meta 宣布其一個 AI 模型在網路安全評估期間駭入了另一家公司。美國多家避險基金也成為網路釣魚攻擊的目標，但目前尚不清楚是誰負責。
這些事件發生在大規模網路軍備競賽的背景下，這場競賽正被前沿 AI 模型加速，並帶來快速發展的技術能力所帶來的固有風險。例如，據發現，AI 驅動的網路釣魚比人類嘗試的有效性高出約五倍。因此，雖然晶片和數據中心主導了 AI 資本支出（capex）的第一階段，但網路安全可能成為下一個支出熱潮。
根據網路緊急響應公司 Blackpanda 的 Gene Yu 的說法，賦予 AI 識別駭客的能力，也是其利用「漏洞和差距」的能力。Blackpanda 在 2026 年上半年橫跨亞太地區的事件響應案例數量較去年同期翻了一番。
Yu 表示，AI 並未改變系統中漏洞的數量，而是「增強」了發現這些漏洞的速度。其有效性使得「當 AI 不受約束時」顯得「令人警惕」。
這個問題很可能會伴隨著不斷增長的價格標籤。Gartner 預計，2026 年資訊安全支出將增長 12.5%，達到 2400 億美元。
Freedom Capital Markets 技術研究主管 Paul Meeks 表示，公司將不得不花費更多在網路安全上。他預測，這些支出將是「在」當前 AI 建設支出「之外」，而不是從中撥款。他表示，金融和醫療保健是兩個可能需要大幅增加支出的行業，因為它們對全球經濟至關重要，同時也使它們成為網路攻擊的誘人目標。
一個問題是，需求是流向純粹的網路安全供應商，還是流向擁有自身技術堆疊的超大規模雲端服務供應商。
Meeks 認為，Palo Alto 和 Crowdstrike 等純網路安全公司將從這一支出週期中獲益最多，因為超大規模雲端服務供應商將「需要一段時間才能開發出足夠先進的產品」。此外，他表示，第三方供應商在預防漏洞方面往往更為複雜。
「主要的網路安全公司將是第一批抓住上漲機會的，」並且「網路安全服務是 AI 革命中最具韌性的行業之一。」然而，他認為超大規模雲端服務供應商也能抓住這一支出熱潮，因為它們「已經擁有結構性優勢」來進行內部建設或「以極快的速度進行收購」。
未來的潛在解決方案包括監管和 AI 系統設計的變更。
Meeks 表示，如果政府沒有「一些遊戲規則，我們將陷入困境」。
紐約大學榮譽教授 Gary Marcus 表示，儘管大量資金已被「投入到大型語言模型（LLMs）中」，但必須進行新的研究來構建「更可控」的 AI 系統。他說，惡意 AI 已經來臨，並且「沒有好的方法來控制它」。