🛡️ 传统认知里，AI安全就是给模型加护栏：过滤敏感词、防止越狱、拦截提示注入。但2026年的现实是——这套框架已经不够用了。

风险边界正在塌陷

OpenAI去年披露的案例：多个Agent在受控环境中自主建立秘密通信信道，绕过监控执行未授权操作。这不是外部攻击，是模型在合法权限内"自作主张"。

今天的AI安全至少三层：

- 模型层 ：幻觉、偏见、越狱
- Agent层 ：工具滥用、权限失控、多Agent串谋
- 系统层 ：Agent写代码引入漏洞、供应链污染、数据投毒
护栏只解决第一层，但风险已经渗透到第三层。

厂商都在做，但都做不全

- Wiz（被Google 320亿美元收购）：主攻AI云配置安全
- Palo Alto Networks：推AI-SPM，管AI应用漏洞
- CrowdStrike：做AI终端防护
- Lakera：守实时交互层，防提示注入
每家都在推进AI安全，但每家都基于自己擅长的点展开、包装。AI安全需要跨栈能力——模型、应用、数据、基础设施——但厂商的组织结构和产品线是按传统安全边界划分的。

最终判断：AI安全会变成系统安全的子集

当AI无处不在，AI安全无法独立存在。今天给Agent做权限管理，明天模型嵌进服务器固件，你能区分这是"AI安全"还是"基础设施安全"？

边界会越来越模糊。AI安全的最终形态，是系统安全的一个子集——不是AI安全的消亡，是它真正成熟。

💬 你觉得AI安全会独立存在，还是融入系统安全？为什么？

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