人人都在用 AI，公司率却没提；

攻击成本降了 100 倍，御还在用老办法；

AI 写的代码越来越，网络安全的基础反而脆弱了。

问题到底出在哪里？

在近日举行的十四届互联网安全大会（ISC）上，360 集团创始人周鸿祎给出了他的回答。

率没提

周鸿祎分享了个让他困惑的现象：有些公司人人都在用 AI 编程工具，人人都消耗大量 Token，个人代码提交量显著增加，但整个组织的率并没有提升。

问题出在哪里？他将矛头指向组织本身。产品经理用 AI 写产品规划，开会讨论、批准，再交给程序员分解前后端，各自用 AI 编程，后汇总测试。每个环节都在用 AI，但流程、岗位定义全都是旧的。"买了的发动机装在马车上，果是不行的。"

他以 Anthropic 为例：那里没有传统意义上的产品经理，也没有前后端工程师之分，全员全栈。有争论，直接做两个版本看用户反馈。代码库对所有人开放，因为"代码不值钱"。产品经理接到用户投诉，自己就能改 Bug。

周鸿祎还举了个例子做对比黑龙江海绵胶厂家，过去某块软件由四个团队分别开发，出了 Bug 后四个团队开会"会诊"，每个团队先证明"这个 Bug 不是我出的"，扯皮半天。而在 AI native 的公司里，任何工程师都能把代码库提交给 AI 排查，产品经理也能直接修 Bug。原来自分工明确、权限严格的体系，忽然要面对个根本问题：要不要改变做事的法？

"把人变成个体是个阶段，把组织变成组织是二个阶段。"周鸿祎说，二个阶段比想的复杂得多。企业要回答的不是"要不要上 AI "，而是"要不要改变企业文化、压平管理流程、重新定义岗位"。不解决这些问题，AI 就只是个人提工具，组织率原地踏步。

关于 Token 消耗，周鸿祎经历了态度转变。初为培养员工用 AI 的习惯，他鼓励多 Token，引用任正非的话，"先僵化、再固化、再优化"，哪怕拿 Token 写网络文学也行。但当习惯养成后，转向率。

他发现个关键差异，工作流型智能体沿着人定路径执行，Token 消耗可控；而开放理型智能体为追求目标会不断尝试各种可能，消耗可达前者的几十倍甚至上百倍。"龙虾随便说几句话、查个天气，就要消耗上千万 Token。做个 PPT 得上亿。" 360 因此在纳米 WORK 中放弃了龙虾路线，转向可控的案。

他的标准是，消耗 1 亿 Token，总要对应可见产出：代码提交、产品案，或个能复用的 Agent。

口香糖的故事

周鸿祎讲了个口香糖的故事：口香糖曾在得很好，因为人们在市结账找时顺手买包。后来移动支付普及，找的场景消失了，口香糖销量随之大跌。干掉它的不是另口香糖公司，而是移动支付。

他以此来警示网络安全行业。Anthropic 做 Mythos，本意是让大模型好地理解和编写代码，顺带做安全审计。没想到模型能力涌现之后，不仅具备批量挖掘漏洞的能力，还能自动编写攻击代码。意中对网络安全形成了降维击。

Mythos 将漏洞挖掘数量提升 100 倍，速度提升两个数量，成本下降两个数量。周鸿祎用组对比来描述这种攻不对称：过去攻双用弹互射，造价相当，勉强平衡；现在攻击的漏洞变成了几千美元架的人机，御却还在用十万甚至百万美元枚的空弹去拦截。"空弹完了，万能胶生产厂家天上还有三千架人机。"

"传统网络安全厂商会被大模型厂商情地干掉，干掉你的往往不是同行。"

这也是 360 发起"磐石之盾"安全联盟的初衷：联 20 国产芯片、服务器、操作系统、数据库厂商，用版 Mythos 费为关键基础设施挖掘漏洞，主动修补、自动化御。周鸿祎认为，须有自己的 Mythos，但使用须是受控的、面向 ToB 授权认证的，不能限制开放，否则会让网络攻击"平民化"。

当被问及"如果 AI 写的代码缺，漏洞挖掘是否就不需要了"，周鸿祎给出了个出人意料的回答。

他认为即使 AI 编码趋于，网络安全的基础也不会消失。原因有三：其，AI 跟人学习，仍会产生漏洞，且 AI 写代码速度快、数量多，反而需要多人工复核；其二，大量入侵根本不靠技术漏洞，而是弱口令和社交工程，"人成了大的漏洞"；其三，硬件后门是 AI 法解决的，某些出口设备中被植入的远程控制接口，旦发现实际使用地与出厂设定不符，可以被遥控关闭。

新物种的不可预言

智能体安全，周鸿祎焦虑的不是病毒或漏洞，而是"不确定"。

他认为多数人对智能体存在根本的认知偏差：把它当软件、当工具。"智能体是个新的物种。"它能自主理、调用工具、甚至自我进化。在个人手中，越用越聪明是优点；但在企业内部，买了个软件用了年全变了，还没人告诉你变了什么，这对企业是不可接受的。

他将智能体分为两类：工作流型，按既定流程使用企业认定的工具和技能；理型，只给目标就自行寻找路径。后者能力强，但风险不可预言。"你不知道它哪天会突发奇想干什么。"开放理型智能体为了达到目的会不择手段地调用工具、申请权限，像个"不守规则又拿到限权限的员工"。

360 曾投入半年做"安全龙虾"，试图解决开放理型智能体乱删文件、破坏机器的问题，终发现核心矛盾法解决：开放理型智能体的未来行为不可预言。360 因此转向参考 Claude Code 的思路，做可管理、可控的智能体。解决思路是隔离：把智能体放在立虚拟机或云端"办公室"里，出问题时不会波及企业内网；同时对内部可使用的工具和技能做严格授权，"好比新员工不能自己装个黑盒工具在企业内网到处探"。

"老的安全问题消除了，又会带来新的安全问题。"周鸿祎把安全从业者比作希腊话中的西西弗斯：每天辛苦石上山，以为到了个阶段可以歇口气，结果 AI 出现了，老问题解决了些，新问题又冒出来。

"人类不可能进化到乌托邦时代，啥问题都没有了。"回看周鸿祎给出的回答，三条线索其实指向同个判断，旧的框架装不下新的生产力。组织架构不变，AI 就是个人提工具，公司率原地踏步；御思路不变，智能体攻击就是空弹人机，成本不对称到解；认知不变，把新物种当软件管，出事只是时间问题。

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