今年三月下旬的上海人工智能年会上，开场嘉宾图灵奖得主、中国科学院院士姚期智提出过一个令与会观众“震撼”的观点：过去几年我国在AI应用领域取得了瞩目成绩，面向未来，AI科研（AI for Science）和AI安全（AI Security）将成为今后十年全球AI竞争的核心领域。“AI科研提升业务长久竞争力，AI安全让AI被行业客户接受。AI越重要，AI安全就越迫切。”余凯在“十年甄选铸标杆，会计科技赋未来”主题论坛暨2026年影响中国会计行业的十大信息技术评选结果发布会的演讲中反复强调了这个观点。
在很多人印象里，360就是杀毒软件、安全卫士和安全浏览器，但余凯在演讲中梳理了一条从消费级产品到国家网络安全的纵深脉络：当年做360卫士、杀毒和浏览器后，海量安全数据慢慢聚合，发生了和大模型诞生类似的“大力出奇迹”现象——在EB级数据中看到了国家级攻击的蛛丝马迹。EB是什么概念？是TB的一千倍再乘一千倍。在如此庞大规模的数据中，他们发现有些攻击不以表现自己为目标，甚至不以窃取数据为目标，背后是国与国之间的对抗。此后360持续揭露大洋彼岸国家级攻击，目前已监测发布六十多个APT组织。同时360将这一套高级威胁「看见+处置」全网安全大脑体系面向大型企业组织标品化工程化发布私有化部署「本地安全大脑」，不仅在2019年国际安全厂商断供华为核心安全平台时成功替换，也在后续全面覆盖防御政府央企、国有银行等一系列关键基础设施大型组织，这也是360从消费安全走向国家安全的标志性事件。
从这段实践出发，余凯分享了AI对安全领域的三层价值。第一层是解决过去做不到的事——邮件安全困扰行业30年，但始终解决得不好，而邮件恰恰落入AI多模态的“舒适区”，文本、图像、音频、链接视频都是大模型擅长处理的对象。第二层是降低人才门槛——安全行业急需专业人才，第三层是大规模提升人效，降低人员需求，很多超大规模的国企央企只有几个安全人员，一旦遭遇攻击根本无力处置，有了AI辅助，具备基础知识的人就能完成原本需要十人团队的工作。余凯特别强调了一个行业转折点：今年是“十五五”规划第一年，所有安全规划都变成了AI安全规划——AI形态进来以后，已经将过去的防御手段“摧枯拉朽”般废弃掉了，不再有传统的网络安全和数据安全，只有AI的网络安全、AI的数据安全和AI的原生安全。
余凯的核心判断是：安全第一次在我国的人工智能行动纲要中成为了基础设施。因为AI具备了此前所有自动化都不具备的三个特征——可以对话接收指令、可以接触敏感数据、语言即指令可以操控核心业务系统，只有AI能理解AI，所以只能AI能治理AI，也就是「以模治模」。过去安全出了问题最多OA瘫痪，业务不受影响，线下也能走通；但AI来了以后，AI即业务，AI出了问题业务就出了问题。他列举了多个现实案例。放眼全球，RSAC作为世界最大安全峰会，近年核心三大主题是GRC、Security for AI和AI for Security——不能仅从技术维度看AI的影响，还要在企业治理层、合规层、管理层应对AI带来的复杂挑战，当生产力狂奔时，如何守住风险底线。
安全运营是余凯演讲中非常值得关注的部分。他提出，成功的安全在于运营，而安全运营需要AI全面重塑。对于组织而言，面对几十甚至上百种安全设备、百万千万级告警，靠人力根本看不过来，必须用模型加速研判。360将运营全流程拆解，每个环节用不同智能体支撑。为什么不是一个智能体搞定所有事？余凯解释得很直白：上下文太长时，即便是万亿级参数的模型也会忘记焦点、弄错重点、加剧幻觉，甚至直接“罢工”——拒绝回答，因为不知道重点在哪。多智能体协同则让每个智能体聚焦明确领域，拥有清晰的上下文、提示词和知识库，可以更高效地做事。支撑这一切的关键是Harness工程——保证模型创造性得到确定性产出，实现高性价比。他给出简洁等式：优质运营等于优质Harness，优质Harness等于优质模型。而优质模型不是通用模型就能搞定的——安全预算仅占企业10%（国际20%），不可能消耗海量Token，必须用安全数据训练垂域模型。垂域模型和Harness工程，是AI在安全行业落地的两个锚点。
余凯将安全运营的目标概括为“人在回路的自动驾驶”：搜索引擎让获取信息成本趋近于零，大模型让获取知识成本趋近于零，智能体让获取技能成本趋近于零。安全运营的形态应该是人与智能体协作，大幅提高效率、降低资源投入，就像现在的一人公司可以和十几个智能体合作一样。演讲最后他用三句话总结：将大模型算力转化为团队战斗力；通过智能体将交付工具变成交付成果；将安全这一成本中心，逐步转型为安全价值中心。从发现“看不见的威胁”到“以模治模”构建AI安全闭环，AI时代的安全不再是成本，而是价值。
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