都是尘埃：一位网安创业者的冷水与清醒

引言

9月下旬的一个晚上，微信语音接通。这是一场迟到了很久的对谈。

电话那头，是一位在攻防一线摸爬滚打近二十年的老兵——我们姑且称他为老K。他早年做过国防安全相关技术研究，后来在国际大厂做过首席安全顾问、亚太区安全解决方案架构师，防御的活儿干了整整十年，再往后自己出来创业，做热门细分赛道的产品，拿过几轮融资，一度是所属赛道里最坚定的布道者之一。

此前每次见面，老K都是那个语速快、火力足的人：讲攻击者视角，讲以攻促防，讲"把武器级的安全工具提供给各行各业"。而这一次，他开口的第一句话，就把整场对话的底色定了下来。

"感觉可以放弃安全了。随着AI进一步发展，没有任何防守的意义了，任何目标都可以轻易拿下，唯一的差别是花费token的多寡和种类。"

"大模型高频迭代，价值实效性远小于价值建立和传递的速度，交易就没有可能发生。现在是一个全世界被知识反复刷新的时代，任何以知识为基础建立起来的价值都在变得虚无。当甲方和乙方都站在基模之上谈交易时，一切都变成很滑稽，谁又比谁更聪明吗？没有，都是尘埃。"

"都是尘埃"——这四个字，几乎为这场对话定下了底色。在随后的交谈里，这位曾经踌躇满志的创业者，把一个安全厂商掌门人不愿在公开场合说的悲观，摊开在了我们面前。

“今年打HW，所有人用的都是大模型”

对话从一个直白的问题开始：现在生意怎么样？

"不是特别好。"他答得很干脆，"客户的钱都往AI上聚焦，网络安全预算在逐年减少。AI的项容易立，安全的项——基本上没有可能性。本来社会上的钱就少，又都聚焦在AI、具身智能、机器人这些领域，其他的基本上从客户角度就都放掉了。"

但真正让他感到"可怕"的，不是预算，而是他作为攻防一线的人对大模型能力的直接体感。

"用海外的模型，用完了之后你唯一的感觉就是很可怕。"他打了个比方，"中国的模型，在琴棋书画上跟美国差别不大了，但在刀枪剑戟上，咱们完全是两个逻辑。国内大模型厂商很大的一个困惑，是没能快速提升模型的攻击能力；海外模型在这块做得非常可怕。"

他给出了一个惊人的观察："今年打HW，所有人用的都是大模型。通过攻击智能体，你基本上不用动手，'下一步、下一步、下一步'，这个目标就完蛋了。"

为什么攻防突然如此失衡？他的解释很冷静："原来所有的防御逻辑，都是在防人、防人写的慢速脚本。你的知识积累、知识覆盖面、思维逻辑，都是基于人的知识边界。但人的知识边界，跟基于大模型的攻击，完全无可比。"

更麻烦的是，AI几乎只能用来攻，很难用来守。"AI做防御最大的问题，是它没有时效性——它是基于信息积累的逻辑，没办法马上、立刻做判断，新的技术正在改善这一点，但还远远不够。"一边是指数级增强的攻击，一边是反应迟缓的防守，"大模型的优势在攻击侧体现出来，是指数级大于防守侧的。这就是降维打击。"

由此他得出那个在对话前就写下的结论："我用AI，基本上所有目标都能拿下来。那你在里面做防御架构，还有意义吗？就没意义了。"

他强调，产业本身不会消亡——"但它一定是换大脑、换思路、换想法"。至于人，他话说得更重："做信息安全的这票人，得马上换脑子。"他随即补了一个比喻："会用AI和不会用AI，就像说话和说相声的道理一样——所有人都会说话，但只有会说相声的人能卖钱。"

而他自己呢？"我现在既迷茫又无助。一方面我用AI基本上所有目标都能干下来；另一方面，你让我用AI来做防御，不好做。"

站在基模之上，谁也不比谁聪明

如果说技术上的失衡只是"可怕"，那么商业逻辑的坍塌，才是让他真正悲观的根源。

"客户也在用大模型。"他说，"你说你是个行业专家，你行业专家里积累的知识，有模型多吗？没有。当甲方和乙方都站在基模（基座模型）上，大家是平权的。无非你的工程经验多一点，但大模型在不断把这些能力内化掉——原来那么多做智能体的公司，现在所有大模型自己都有智能体了。"

于是那个最朴素的商业前提——"我比你懂，所以你付钱给我"——消失了。"原来为什么能做生意？因为我比你懂得多。现在大家都站在大模型面前，谁也不比谁多。那我凭什么给你花钱？我还不如买点token。"

在他看来，这还不是全部。大模型的可怕之处在于，它会吞噬一切利润池："但凡你觉得什么事情可以做、你在里面赚到了钱，你的API调用就把商业模式全都暴露给大模型了。等你形成规模的时候，人家升级一个组件、一个框架，你就完蛋了。你所有的工作，都是在帮大模型弥补它的知识空白和弱点。"

连"细分赛道"这个行业讲了十年的故事，也讲不下去了。"赛道为什么原来存在？因为每个岗位上的人积累的知识很难共享。你干渗透，我干运维，各干五年，知识完全不一样。但大模型最可怕的一点，是把所有岗位的知识汇聚到一起了——它把每个岗位的角色都抽成了skill，岗位调换的成本变得极低。知识壁垒打通了，原来的细分赛道都不存在了。现在只有一个赛道：你有多大的知识基模。"

"从大模型盛行之后，网络安全领域没什么新概念了。你会发现，世界上只有一个产品，就叫模型。"

这种变化，在他自己的公司身上就能看到。"安全"这个词，在客户那里正在变得模糊。"原来客户会因为一个具体的功能立项，比如攻击面管理这样一个产品。现在客户都在把安全需求变成服务——不在意你用什么产品、产品叫什么名字，你用模型做还是用工具做我也不关心，你就交付一个结果。"而大客户呢？"该买的东西也都差不多买齐了。"

大家的终点，都是token

行业里的人在往哪里去？他给出的众生相，几乎就是一张转型路线图。

他自己现在也在做token生意——帮客户对接海外大模型的能力。"一切的终点都是token。"他半开玩笑地说，"我现在都不好意思跟人讲我是做安全的。人家问我，我就说我赋能算力，你需要啥，我啥都有。"这门生意有其拧巴的现实：海外大模型来中国不合规、不可能来备案，"但中国做高端工作的时候，你还必须依靠海外大模型"。

真正还能挣到钱的方向，他也列得很清楚：AI基础设施建设、AI培训、帮客户在AI领域成长、做大模型能力在客户端的阶段性落地。"大模型厂商也不希望去触达最终客户，人家忙着训练模型呢，中间总要有一批人做大模型能力的落地，这是一个巨大的市场。"但他话锋一转："做这个，你就不是个安全公司了。这东西谁都能做——系统集成商可以做，分包的小工头也能做。而且是分层的，地级市的、省会城市的、北上广的，全民AI教育。AI抹平了几乎所有行业的职业属性。"

什么样的公司现在过得好？"资源型的公司。凡是单纯以技术为价值点的公司都不OK——你技术上越优秀，你的存在感越低。"关系型销售受冲击不大，因为客户立什么项，"智能体建设也好、AI Agent开发也好，说白了给谁都行，反正大家都是基于大模型做"。

更深的恐惧：算力、武器化，和两个世界的模型

对话进行到后半段，他把视野拉到了更大的尺度上，这也是他自称"别人听了会觉得阴谋论"的部分。

算力账很简单："全世界90%的算力在美国，9%左右在中国，其他国家加起来1%。"他说："算力这块咱们和美国的差距非常大，完全国产替代还很难，所以现在国内在疯狂囤积算力。"

迭代速度上，"基本上四至八个星期就会升一代"。他提到，海外最新发布的模型已经由上一代大模型参与训练——"大模型训练大模型"，而国内还是靠人训练。"千万不要认为美国人被我们逼到墙角了。在美国，他们真正完整的版本有一个'野兽版'，放在军方那里，放出来的只是商业版本。"

最让他不安的，是中美在大模型底层逻辑上的分野。"中国人用大模型，最多是用来赚钱、提高生产效率。但美国用大模型，主要服务场景是维持它的美元霸权和国家霸权。这是两个国家在大模型底层逻辑上的巨大差异。"他直接用了"作恶"这个词："美国甚至在纵容大模型公司作恶。大模型武器化在美国已经成为被验证的事实——AI部队已经成立，大模型已经参战了。"

而中国的大模型公司呢？"跟大模型的人接触，你会发现他们对于大模型终极目的的理解没有那么高。中国做大模型的所有这些公司的创始人，没有那么大的野心，大家想的还是怎么用大模型赚钱。这就是秀才遇到兵——人家是要你命的，你还想跟人家讲阳春白雪、比诗词歌赋，人家是刀枪剑戟。"

还有一层更冷峻的社会观察："大模型的本质属性是提高效率。中国这么大的人口基数，生产效率提高一个点，可能就意味着一千万人失业，提高两个点就是两千万人。在美国可能就是一百万人。大模型对中国社会的冲击，带来的负面效果要远大于美国。"

悲观者的价值

坦率地讲，这不是一场让人轻松的聊天。

他的悲观未必是行业的最终答案——历史上每一轮技术更替，都同时制造过墓志铭和通行证；AI防御工具的时效性短板、安全价值在新范式下的重构，都还有翻篇的可能。

但作为观察者，我们认为这种悲观本身值得被完整记录：当行业里大多数人还习惯于在发布会和圆桌上谈"AI赋能安全"时，一个站在攻防最前线、看过海外模型真实能力、正在亲自体验商业模式失效的创业者说"没有意义了"，这更像是一个刺耳但诚实的警报。他看空的并不是安全本身，而是那个以信息不对称和知识壁垒为地基的旧安全商业世界。

对谈的最后，情绪意外地扬了起来。

"咱们这代人长大的环境比较风平浪静、波平细雨。但你会发现，或许世界本来的样子，就是疾风骤雨、天雷滚滚。或许现在我们接触的世界，才是世界本来的样子。"至于眼下怎么办？他的答案朴实得不像一个创始人："该苟的时候苟着吧，然后找机会。"

风雷之中，苟住的人未必是认输的人。等尘埃落定，总得有人重新定义"防守"的意义。

本文根据对一位资深攻防从业者、安全创业者的访谈整理，应受访者要求，文中人物与机构信息均做匿名化处理，部分表述为受访者个人观点。