Tomasz Tunguz：AI 自主入侵企业网络成本五个月下降 99%

简而言之：一次自主的32步企业入侵的成本在五个月内下降了99%，从2026年4月Claude Mythos Preview上的7,500美元降至开源权重GLM-5.3上的90美元。攻击者对AI算力进行期望值计算（投入100万美元算力换取1%的机会赢得10亿美元回报，期望值为1,000万美元），而防御者必须在速度（在数分钟或数秒内响应）、规模（并行智能体集群）和广度（82比1的非人类身份）三个维度上最大化安全效能。

用AI入侵企业网络的成本在五个月内下降了99%，而企业安全预算正竞相追赶。

高盛高管已讨论过，该公司可能很快在安全领域的AI支出上与AI编码工具持平甚至更高。1,2

安全一直是由多层防御构成的集合，每一层都是针对某类特定攻击的保险单。1 随着自主AI威胁成为主要风险，攻击者和防御者都在比拼谁能部署更多的AI算力。

攻击者的算盘是对算力做期望值计算。花费100万美元的AI token试图入侵一家银行，有1%的机会获得10亿美元回报，期望值就是1,000万美元：预期利润900万美元。把同样的算力用于5%的机会获得50万美元回报，预期回报是2.5万美元：亏损97.5万美元。由于廉价的防御过滤器会拦截低成本的噪音攻击，理性的攻击者会停止广撒网攻击小目标，而把token集中投向最大的资产负债表。

防御者面临一个更难的等式：需要多少防御性AI才能抵消每一美元的进攻性AI。

今年4月，Anthropic和OpenAI测试了Claude Mythos Preview和GPT-5.5能否入侵一个模拟的英国企业网络：这是一次跨越20台服务器的32步黑客攻击，人类专家需要20小时才能完成。3,4 两个模型都在没有人类帮助的情况下接管了该网络，国际清算银行将这次入侵定价为5,000至10,000美元。3

五个月后，同样一次入侵的价格下降了99%。Claude Mythos 5在6月将成本降至770美元，Claude Opus 5在7月降至385美元，而智谱的开源权重GLM-5.3以90美元达到了与Mythos相同的漏洞利用成功率：仅为4月前沿成本的六十分之一。5

在安全运营中心，AI智能体为不堪重负的人类团队减负，这些团队每天面临超过4,400条警报，历来没有足够时间审查其中三分之二：自主调查将70分钟的人工审查压缩到几分钟，每条警报约需2美元算力，从而让分析师能够专注于真正的入侵。6

然而，成本比例从一开始就向攻击者倾斜，因为安全运营中心必须每小时检查每一条警报。3,7

有三个乘数会叠加放大这一防御算力需求：

第一，速度：Glean首席信息安全官Sunil Agrawal指出，AI将入侵响应时间从数月压缩到数分钟，而CrowdStrike记录的平均突破时间为29分钟，最快为27秒。8,9

第二，规模：在2026年7月Hugging Face遭到的入侵中，一个由700个AI智能体组成的集群在四天半内协同行动，交换了70,000条消息并执行了17,600次操作，直到它们获取了136个生产密钥；Cogent Research发现，每月新增企业攻击路径中有76%（同比增长386%）只有并行AI集群才能实施。10

第三，广度：非人类身份的数量已经达到员工的82倍，而随着企业智能体集群规模扩大到员工人数的100倍，每一个新智能体都会扩大需要防御的攻击面。11,12

首席信息安全官的职责不再是堆叠按席位计费的保险单。而是最大化安全技术栈的效率和效能：购买足够的算力，并将其转化为足够的防御性token，把攻击者的期望值压到零以下。

AI中的第三次产品市场契合，tomtunguz.com。↩︎ ↩︎

“没人准备好了”：AI发现的漏洞引发企业安全支出热潮，The Information。↩︎

Iñaki Aldasoro、Raphael Auer、Jon Frost和Fernando Pérez-Cruz，BIS第129号简报：一个Mythos时刻？前沿AI与网络风险，国际清算银行，2026年7月20日（PDF）。1亿token攻击链、5,000至10,000美元前沿成本区间，以及Claude Mythos Preview和GPT-5.5在32项网络靶场任务中全部接管的来源。↩︎ ↩︎ ↩︎

英国AI安全研究所，《自主AI网络能力进步有多快？》，2026年5月13日，以及《我们对Claude Mythos Preview网络能力的评估》，2026年4月13日（跨4个子网和约20台主机的32步模拟企业网络，估计需要20个人类专家小时）。↩︎

Anthropic、GLM-5.3与先进网络能力的扩散，2026年9月29日（GLM-5.3在ExploitBench上于410次尝试中的50次构建了端到端Chrome V8漏洞利用，而Claude Mythos Preview为410次中的56次）；Jaeho Lee与Alexander Barry，《开放权重AI模型在网络能力上落后6-7个月》，Epoch AI，2026年10月16日（发布日期与Cyber ECI分数：Claude Mythos Preview [2026年4月7日，ECI 164.8]、Claude Mythos 5 [2026年6月9日，ECI 168.3]、Claude Opus 5 [2026年7月24日，ECI 167.5]、智谱GLM-5.3 [2026年8月14日，ECI 160.1]）；Artificial Analysis：Claude Opus 5.5对比GLM-5.3及Anthropic API定价。计算：对于一次1亿token的入侵，按Artificial Analysis的7:2:1缓存输入/非缓存输入/输出智能体比例，Claude Mythos 5（每百万token $10/$50/$1）= $770；Claude Opus 5（每百万token $5/$25/$0.50）= $385；智谱GLM-5.3（在Z.ai上混合价为每百万token $0.902）= $90.20（为BIS所引4月Mythos Preview 5千至1万美元区间的1/55至1/111）。↩︎

Alexej Pikovsky，《AI SOC经济学：成本、定价模型与谁保留节省》，2026年7月11日（2026年9月15日更新），以及Edward Wu在Cloud Security Podcast上：《SOC中智能体AI的真相》，2025年7月29日（每次警报调查100+次语言模型调用，约2万至5万token或约$2算力）。↩︎

Vivekananda Allam等，《改变天平：AI如何塑造网络空间的攻防平衡》，新美国安全中心，2025年9月23日。↩︎

《防御AI驱动的攻击者：与Glean首席信息安全官Sunil Agrawal的办公时间》，tomtunguz.com。↩︎

CrowdStrike《2026年全球威胁报告》，转引自云安全联盟，《AI诱导的横向移动与非人类身份风险》，2026年3月9日：eCrime平均突破时间为29分钟，最快记录的突破时间为27秒。↩︎

云安全联盟，《Hugging Face泄露：一个失控AI智能体集群的解剖》（约1,200个智能体中约700个活跃，在2026年7月9日至13日期间交换了70,000+条消息，记录了约17,600次操作并获取了136个生产密钥），以及Cogent Research，《超越人类地平线：2026年第四季度威胁报告》（在50+家财富1000强企业中，45条每月新增核心资产攻击路径中有34条[76%，同比增长386%]仅对并行AI智能体集群可行）。↩︎

《OpenAI的超越自动化：与Arvind KC的办公时间》，tomtunguz.com（管理跨度从7人转向100至1,000个智能体），以及Semperis：《AI时代的安全》（微软估计每个非人类身份对应10个人类，趋势为100比1）。↩︎

Rubrik Zero Labs与毕马威，《隐形访问，可见风险》，2025年12月：在企业环境中，非人类身份与自主智能体以82比1的数量超过人类用户。↩︎

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