01安全运营：大模型落地的第一站

网络安全行业长期存在一个结构性矛盾：威胁数量指数级增长，而安全分析师的供给与精力是有限的。大模型的出现，让行业第一次有机会把“看懂告警、做出判断”这件最耗人力的工作交给机器。

告警过载：安全运营的结构性困境

企业安全团队每天面对的海量告警中，真正需要人工处置的占比极低，但分析师必须逐条甄别才能确认风险。这种“高噪声、低信噪比”的工作模式，叠加安全人才长期短缺，使安全运营（SecOps）成为行业中公认的“人力黑洞”，也是勒索软件、钓鱼邮件等高频威胁长期难以根治的根源之一。

存量市场已经给出了参照：在中国市场，态势感知与安全运营平台（SOC 类产品）所在的“安全分析与运营”赛道，奇安信已连续六年市占率第一^[3][4]——赛道成熟、头部稳定，意味着新的增长必须来自“玩法”的变化而非存量份额的争夺。

为什么大模型先落在安全运营

IDC 在 2024 年针对中国安全大模型的实测研究中指出，安全大模型在安全运营、应用安全、数据安全、风险与暴露面管理、安全合规等领域均有应用，其中安全运营领域应用落地最多^[6]。原因不难理解：安全运营是典型的知识密集型+重复劳动密集型场景——告警降噪、日志解读、事件调查、报告撰写，恰好对应大语言模型最擅长的“理解、归纳、生成”。

同期，传统安全服务市场却增长承压。据 IDC，2024 年中国 GenAI 赋能的托管安全服务（MSS）市场规模为 43.6 亿元，同比下降 5.4%^[5]。当“堆人头”的驻场式服务难以继续驱动增长，以 AI 替代重复性安全劳动、重构运营成本结构，就成了厂商与客户共同的诉求。

IDC 在 2025 年份额报告摘要中给出判断：安全运营智能体正由“辅助工具”快速迈向“数字员工”，在告警降噪、事件分析与威胁响应等高频场景中形成实用化能力。——IDC《市场份额：中国基于大模型的安全运营平台市场份额，2025》摘要^[1]

正是在这一背景下，2025 年“基于大模型的安全运营平台”被 IDC 单独立类统计，并录得 144% 的同比增速^[1]——这是近年来中国网络安全市场中增长最快的细分方向之一。下一篇，我们拆解这个市场的规模、口径与厂商名单。

02市场刻度：144% 的高增长细分

IDC 于 2026 年 7 月发布《市场份额：中国基于大模型的安全运营平台市场份额，2025》（Doc #CHC53617226），首次将“基于大模型的安全运营平台”作为独立细分进行市场规模与厂商统计^[1]。这是理解该市场最权威的锚点。

规模：15 亿元、增速 144%，来自两份不同性质的口径

据 IDC 官网报告摘要原文：“2025 年，基于大模型的安全运营平台市场迎来了高速发展，市场增速达到 144%……安全运营智能体正由‘辅助工具’快速迈向‘数字员工’”^[1]。这一增速远超同期中国网络安全整体市场（IDC 预测 2025–2030 年中国网络安全市场 CAGR 约为 8.7%^[2]），属于典型的“早期高增长细分”。

关于规模绝对值，IDC 官网免费页面未直接披露（该报告为付费内容）。公开渠道中，“2025 年市场规模达到 15 亿元人民币”的说法来自上市公司信息披露与媒体转述：天融信 2026 年 8 月 30 日《投资者关系活动记录表》转述 IDC 数据称该市场“市场份额达到 15 亿元”^[2]。需要注意的是，IDC 转述口径中“AI 赋能安全”2025 年亦为 15 亿元，两口径关系在免费材料中无法进一步拆分，本报告沿用“约 15 亿元”并提示读者：此为转述数字，非 IDC 免费原文。

纳入统计的厂商：11 家，无公开排名

IDC 官网报告页及公开转载披露了纳入统计的厂商范围，但免费页面未公布各家份额数字或排序。名单如下（据 IDC 报告页及公开信息整理）：天融信（TOPSEC）、威努特（Winicssec）、华为（Huawei）、安恒信息（DBAPPSecurity）、杭州亿格云（Hangzhou Yige Cloud）、深信服（SANGFOR）、360 数字安全（360 Digital Security）、启明星辰（Venustech）、阿里（Alibaba）、新华三（New H3C）、绿盟科技（NSFOCUS）^[1]。

更大的盘子：IDC 眼中的“AI 安全”两大赛道

把镜头拉远，IDC 还给出了两组转述口径的预测（据天融信信披转述^[2]）：“AI 赋能安全（中国）”2025 年约 15 亿元、2026 年预测 43 亿元、2030 年预测 593 亿元，五年 CAGR 约 106.5%；“AI 自身安全（中国）”2025 年约 44 亿元、2026 年预测 65 亿元、2030 年预测 340 亿元，CAGR 约 50.5%。前者是“用 AI 做安全”（本报告主题所在），后者是“保护 AI 本身的安全”，是两个易混淆但应区分的方向。

配套评估：安全运营智能体成为独立评估对象

与份额报告同期，IDC 还发布了《MarketScape：中国安全运营智能体厂商评估，2026》（Doc #CHC54110626），以“产品服务内容与组合、市场化能力、商业化能力”为框架，将安全运营智能体作为独立的厂商评估对象^[7]。“市场份额报告+厂商评估”双报告并行，标志着一个细分市场在 IDC 分类体系中正式“成型”。

03厂商全景：从安全大模型到智能体

中国安全厂商几乎在同一时间窗口（2023 年中至 2024 年中）完成了“安全大模型”的首轮发布，随后在 2024–2025 年集体转向“智能体 + 运营平台”。以下是基于公开资料整理的产品发布大事记与厂商快扫。

大事记：两年内的三次跳跃

厂商快扫（按首发时间排序）

04落地与效果：从效率数字到真实项目

一个方向是否“实火”，不只取决于发布会的密度，更要看它是否进入重保、招投标与规模化复制环节。本章用三类公开可查的信号，检验大模型安全运营的落地成色。

信号一：在“最高规格”实战场扛过活

重大活动网络安全保障是检验安全能力含金量的试金石。安恒信息官方披露，恒脑大模型与智能体曾支撑成都大运会、杭州亚运会等重保实现“零事故”（官方口径）^[21]；华为乾坤安全服务平台于 2024-10 首批通过中国信通院泰尔实验室“安全大模型基础网络安全能力评估”^[38]；亚信安全信立方 V2.0 亦通过中国信通院《安全大模型能力要求与评估方法·基础网络安全》测评^[31]——第三方测试正在成为衡量安全大模型能力的新标尺。

信号二：备案、发售与中标，证明“可商用”

备案与中标是更硬的商业化信号。微步在线于 2024 年 1 月完成生成式 AI 大模型上线备案（官方称网络安全领域首家）^[35]，并完成生成式 AI 与深度合成双备案^[36]；天融信亦完成双备案（官方口径）^[32]。采购端，奇安信 2024-03 将 QAX-GPT 面向全行业发售并披露京东方、吉利为首批用户^[17][18]，2026-05 又落地 AISOC 中标案例（医疗行业）^[20]；天融信 2026-09 中标国家管网集团“网络安全钓鱼大模型及智能体采购项目”^[34]——安全大模型开始进入能源央企等关键信息基础设施的采购清单。深信服称已有超 400 家企事业单位进入真实环境测试/应用（官方口径）^[12]。

信号三：从“模型”到“数字员工”，密度在升级

落地形态正从“问答式模型”升级为“可被编排的智能体”。IDC 观察认为，安全运营智能体正由辅助工具迈向数字员工^[1]；启明星辰官方披露“安星”数字员工正由标杆走向规模化复制，覆盖代码审计、自动化渗透、数据合规核查等场景^[29]；安恒信息官网披露恒脑智能体数量已增长至 201 个^[21]。托管侧，据 IDC《中国 GenAI 赋能的 MSS 市场份额 2025》，绿盟科技以 13.2% 的远程托管安全服务份额居国内厂商第二，AI 数字人正在接管部分值守与分析环节^[26]。

05全球参照：Gartner 与海外厂商的同一方向

把镜头拉向全球：Gartner 与研究机构给出同一判断——AI 正在重构 SOC 中的人机分工；海外头部安全厂商自 2024 年起，也把“大模型 + 智能体”从演示推进到了商用产品。

Gartner：到 2028 年，AI 把分析师变成“监督者”

Gartner 在 2026-06-01 的新闻稿中预测：到 2028 年，在 SOC 中有效部署 AI 的组织，将把需要人工介入的事件数量减少约 30%，分析师角色随之从“响应者”转向“监督者”^[41]。这与第三章中国厂商“数字员工接管重复性安全劳动”的叙事内核一致——人机分工的迁移是全球共识。

Gartner 在 2026-02-05 发布的《2026 年十大网络安全趋势》中，更把“Agentic AI 需要网络安全监督”列为第一大趋势：员工与开发者正快速采用各类 AI 智能体，形成新的攻击面，组织必须治理“未被管理的 AI 代理”^[42]。而在研究层面，Gartner 于 2025-10 发布《创新洞察：AI SOC 智能体》，将 AI SOC Agent 定义为“增强（augment）而非取代”常见安全运营任务的工具^[43]——先增强、后自治，演进路径清晰。

海外厂商：Copilot、检测智能体与“编排平台”

对照：方向同频，路径各表

三条对照值得记录。其一，时间窗几乎同步：中国厂商 2023 年集中发布安全大模型，海外平台型产品在 2024 年起集中商用，彼此仅差一两个季度。其二，产品形态趋同于“智能体 + 编排”：无论叫“数字员工”“Copilot”还是“Agentic Workforce”，底层逻辑都是把模型封装为可执行任务、可被编排的智能体。其三，边界条件不同：中国厂商更强调安全可控、算法备案与自主底座（如“九天·泰合”依托运营商基座），海外更强调生态编排与多模型接入；Gartner 提醒的“Agentic AI 需要监督”^[42]，则是双方都要补的课。

06观察与结论

回到开头的问题：大模型为什么、以及如何改变安全运营？基于前述公开资料，我们给出四条观察。

观察一：竞争已从“模型发布”转向“平台与编排”

2023 年的竞争叙事是“谁先发布安全大模型”；到 2025—2026 年，叙事切换为“平台化 + 智能体编排”——绿盟构建“风云卫 + DeepSeek”双底座并发布 AI 安全能力平台^[24][25]、启明星辰沉淀“安星”系列数字员工^[28]、IDC 同时以“份额报告 + MarketScape 评估”双轨跟进^[1][7]。模型的“底座”属性被稀释，真正的壁垒开始转向场景数据、自动化编排与交付能力。

观察二：144% 增速值得拆解，方向比数字更重要

144% 的同比增速建立在“独立成类第一年”的低基数之上，需理性看待；但三个结构性信号比增速本身更值得关注：一是第三方评测/备案/招投标等“制度性确认”密集出现^[31][35][34]；二是 IDC 把“AI 赋能安全”2030 年规模预测到 593 亿元（五年 CAGR 约 106.5%）^[2]，大模型安全运营只是这波“AI 重构安全”浪潮的第一站；三是安全运营赛道的存量头部（如奇安信“安全分析与运营”连续六年第一^[3][4]）正在把 AI 能力“接”进既有产品，而非另起炉灶。

观察三：人机分工是确定性最强的趋势

无论 Gartner“分析师变监督者”的预测^[41]，还是中国厂商“数字员工”的实践^[1][29]，指向同一件事：重复性安全劳动将被机器接管，人的价值上移到审核、决策与编排。对甲方而言，真正需要规划的不是“要不要用 AI”，而是“AI 介入后，安全团队的人往哪里去、流程如何重设”。

观察四：效果要讲口径，风险仍然真实

厂商披露的效率数字多为自测或官方口径（见第四章与第七章），采购决策前应以第三方评测、POC 实测与同类客户案例交叉验证。同时风险不可回避：智能体获得执行权限后，“提示注入、越权调用、模型幻觉”会从实验室问题变成生产事故，Gartner 将“Agentic AI 需要监督”列为 2026 年头号网络安全趋势即是警示^[42]；中国的算法备案与“AI 自身安全”治理（2030 年预计 340 亿元的市场^[2]）也将同步收紧。方向确定，但路要一步步走。

07数据口径与局限说明

本报告全部基于公开可检索资料，不引用无法核实的来源。为保证可复核性，我们对文中数字统一做四类口径标注，并在此说明主要局限。

四类口径标注

• IDC 原文口径：直接出自 IDC 官网摘要/新闻稿原文，如“144% 增速”^[1]、MSS 43.6 亿元/-5.4%^[5]。
• 转述口径：来自上市公司信息披露或媒体对 IDC/第三方报告的一致转述，如“15 亿元规模”“593 亿元预测”^[2]、MSS 13.2% 份额^[26]、MarketScape 评估结论^[33]。
• 官方/厂商口径：来自厂商官网、官方新闻或上市公司披露的效率与效果数字，如“60 多倍”“96%”“201 个智能体”^[17][14][21]。
• 第三方测试口径：来自 IDC 实测、中国信通院泰尔实验室评测、算法备案等独立机构结论，如 360 通过 IDC 七维实测^[6]、华为乾坤过评^[38]、微步双备案^[35][36]。

主要局限

• 付费墙：IDC MarketShare/MarketScape 正文为付费内容。各家份额与座次、厂商名单的完整口径均无法从免费渠道核对；“15 亿元”为转述数字，与 IDC 转述口径中“AI 赋能安全”的 15 亿元关系无法进一步拆分；11 家厂商名单以 IDC 官网报告页及公开信息整理为准，不构成排名。
• 个别来源为转载：风云卫 AI 安全能力平台发布稿来自行业资讯站转载^[25]、阿里云 Agentic SOC 评估结论来自自媒体财富号转述^[33]，权威性有限，正文均已按“媒体转述”处理。
• 时效：资料检索截至 2026-09-08；厂商产品形态与数字随版本迭代变化，本报告未逐一复核各厂商最新宣传页。
• 用途：本报告仅供行业信息参考，不构成投资建议或采购决策依据；正式决策请以 IDC 等机构付费原文及各厂商合同条款为准。