近日，派拓网络大中华区总裁陈文俊直言，AI智能体将在2026年迎来爆发式普及，其劳动力效能可达人员的82倍，不过随之而来的也有六大新型安全威胁，传统的被动防御已经彻底失效。企业必须转向“AI驱动-平台化-实时化”的主动防御，才能从容应对这些危机。
AI智能体开启生产力革命
2022年底深层AI的出现，打破了人机交互的传统边界。不过短短的三年之间，AI完成了从算力支撑、模型问答到智能体自主行动的跨越式转变。陈文俊指出，2025年是AI智能体概念落地的元年，而2026年将成为其全面普及的关键，AI不再只是回答问题、检索信息的辅助工具，而是具备推理、行动、记忆能力的自主智能体，能够自动化地完成跨部门的协作、事务规划、编写代码、客服响应等更为复杂的任务。
派拓网络大中华区总裁 陈文俊
这种变革所带来的生产力提升可谓是颠覆性的。据数据预测，每个企业内部将部署数十甚至上百个AI智能体，整体劳动力效能将达到人员的82倍。以个人使用为例，智能体可以一键完成旅游行程规划、机票酒店预订、租车安排；在企业场景中，智能体能可以打通部门壁垒，实现数据的跨域流动，甚至是自动完成财务审批、供应链协调、客户反馈问题的闭环等工作。派拓网络大中华区售前总经理董春涛补充道，82:1的比例并非工具数量对比，而是智能体集群与单个人员的效能差距，这意味着企业即将进入人机协同的全新管理模式。
派拓网络大中华区售前总经理 董春涛
但智能体的普及也打破了传统安全边界。过去企业安全以部门级为核心，而智能体需要跨部门、跨系统的运作，其权限往往高于人员，一旦其失控或者被劫持，将会直接引发系统性风险。更加严峻的是，约为40%的企业计划在2026年使用智能体，但目前只有区区6%的企业在部署AI智能体时将安全因素纳入，安全能力建设与技术普及的时间差，正成为AI经济最大的隐患。
六大威胁进击，AI攻防进入分钟级
AI智能体的激增，将让网络安全威胁也进入爆发期。陈文俊梳理出2026年AI经济时代的六大核心安全风险，每一项都直指传统防御体系的软肋。
身份盗用危机。深度伪造技术可以让AI生成逼真的语音、视频、邮件，从而轻易地伪造个人或企业身份。在一个典型案例中，攻击者通过AI伪造一家企业的CEO语音，组织该企业的6名员工进行虚拟电话会议，骗取了财务总监为其转账50~100万美元，令人震惊的是，在参会者中仅财务总监为真人，其他人均为AI生成的虚拟人物。因此，智能体一旦被冒用身份，就可以被攻击者用来直接代替真人完成类似支付、审批、数据访问等操作，风险程度极高。
智能体被攻击成内部威胁。攻击者将不再直接攻击人，而是将目标转向了AI智能体，在其攻破单个智能体后，就可以将其变为内部木马，横向渗透企业的各个系统，从而发动规模化攻击。过去攻击者需要人工找寻漏洞、编写攻击代码，如今只需借助A就I可以快速生成攻击工具，实现从发现漏洞、生成工具到发动攻击的全流程自动化，攻击速度从2021年的9天、2023年的2天，提高到了2025年的半小时以内，传统打补丁、做签名的防御方式已经完全跟不上攻击者的节奏。
数据投毒与模型劫持。AI的精准度是依赖于海量数据的，但是数据一旦被“投毒”，或者模型被提示词注入、劫持，将会输出错误的决策。例如，训练数据被植入恶意信息之后，AI给出的市场分析、风险评估结论将会完全失真，会直接导致企业的战略失误。如果智能体的决策逻辑被篡改，还可能在自动化的操作中泄露核心数据或者执行恶意指令。
AI风险问责空白。智能体自主决策引发的安全事故，其责任归属尚无明确界定。是向企业、管理层、董事会，还是技术提供方问责？2026年预计将会出现首批因AI失控引发的重大诉讼，企业高管或将承担个人责任，目前行业内尚未形成统一的问责机制。
量子计算带来加密危机。未来十年，量子计算将逐步突破现有的加密算法，即使是现在无法破解的加密文件，十年后也可能被量子算力轻而易举地解开。企业当前存储的核心数据、加密通信，正面临着现在安全、未来泄露的长期风险，现有密保体系需提前布局量子安全的防御。
浏览器安全成新突破口。浏览器已成为企业AI应用的核心入口，AI智能体的操作、数据交互均需要通过浏览器来完成。浏览器的漏洞、会话劫持、身份盗用等风险，将直接成为攻击者的捷径，一旦浏览器失守，企业整个AI应用生态将会暴露在风险中。
从被动应对到AI原生主动防御
2026年被派拓网络定义为防御之年，面对AI带来的新型威胁，传统的补丁式、单点式防御已经彻底失效，企业必须要重构安全架构，转向以AI驱动、平台化、实时化的主动防御体系建设。
陈文俊强调，企业要借助AI技术实现对攻击者的反超，核心是要实现三大转型。
从工具的堆砌到平台整合。多数企业可能部署了30种以上的安全工具，不仅采购、维护成本高昂，还会导致IT人员疲于学习和维护管理，陷入了工具越多、效率越低的困境。建议企业逐步整合这些工具，将30种精简至10种以内，通过统一整合的平台实现插件化管理，从而降低采购、运维以及硬件的成本，同时还要提升安全策略的协同性。整合可以分阶段推进，优先整合即将到期或者低效的工具，避免一次性替换而带来业务中断的风险。
从被动响应到实时主动防御。传统防御主要是以事件发生后的处理为主，而AI攻击的分钟级速度则要求防御必须要前置。企业需要部署具备实时检测、预测拦截、自动溯源能力的AI安全系统，实现从漏洞发现、威胁预警到自动阻断的闭环能力。例如，借助精准AI技术（深度学习+机器学习+深层AI），在AI模型的设计阶段就嵌入安全逻辑，做到从源头防范攻击。同时还要利用AI智能体替代人工处理海量的安全告警，解决因告警疲劳而导致的防御失效问题。
从技术防御到全生命周期安全治理。企业需要将安全纳入到AI智能体的规划、开发、部署、运维的所有流程之中，要建立智能体的身份管理、权限管控、行为审计体系，明晰AI决策的问责机制。同时，企业还要提前布局量子安全技术，升级加密算法，以此应对未来量子计算的威胁。另外还要强化浏览器的安全防护，封堵住AI应用的核心入口风险。
对于CSO而言，2026年已经不是用不用AI的选择，只有如何安全使用AI的课题。董春涛建议，企业可以先从IT降本增效的角度切入，用AI优化现有的安全运维体系；再逐步拓展到研发、销售等业务场景，用AI来提升业务效率；同时用安全原生的理念，让AI安全技术守护业务的全流程。
正如陈文俊所言，AI经济的核心是人机协同，安全就是这场革命的生命线。只有构建了适合AI时代的主动防御体系，才能让智能体真正成为企业的生产力，而不是风险的源头。
2026年，AI智能体的狂飙已不可阻挡，安全重构已成必然。企业只有以AI对抗AI、平台对集群、实时对分钟的全新思路，才能在这场攻防变革中稳步前行。
