AI风潮与大数据并行，chatGPT带出高算力时代
AI 时代赋能多应用场景，数据价值体现。自2017年以来，全球企业对于AI的使用已到达了一个稳定高峰。根据麦肯锡数据，近四年，
全球使用AI的企业数量占比在50-60%之间，较2017年20%的水平已提升2.5X。平均每个公司都会使用近四种AI能力，比起2018年的
1.9种也近翻倍。其中，流程自动化、计算机视觉、自然语言分析、对话界面和深度学习已经成为前五大AI用途。而从训练到应用的逻
辑来说，AI的广泛应用，其核心基础是高质量、与应用场景贴合的海量数据资源。
transformer模型工作流程
大数据高算力，意味着安全市场增长
算力即数据中心，运营商加大支出带来市场爆发。以服务器插八张 GPU 来计算， 两万片 GPU 的 AI 训练带来的服务器增量，即1250
台服务器。而两万片GPU，以 trendforce 预计约为chatGPT3.5 所需数量，未来可能超过3万颗。考虑到国内各大互联网、IT厂商相继
投入大模型，未来服务器、数据中心的建设已是高确定性事件。
数据中心建设，存在内生网安需求。由于骨干网、云端数据中心其自身
① 边界访问安全需求；
② 数据保护需求；
③ 运行状态检测运营需求；
金融、互联网等存在自建数据中心需求的客户，其网安需求增长逻辑类似。因此，我们认为，AI乃至大模型时代， 网络安全需求为同
向增长状态。
AI加持攻击，带来危险“曲线”增长
AI 的存在，也赋能了网络攻击。网络安全乃至数据安全的本质是攻防，攻击者盗取破坏信息，防护者保护信息。由于防守者永远是被
动，即使是态势感知也无法阻止最开始的破坏入侵， AI带来的降本增效首先受益方是攻击者。根据MIT TechnologyReview 对于 300
个网安公司人员的采访数据，2021年60%的采访对象已经难以应对自动化的网络攻击，96%的人已经在开始遭受AI网络攻击，部分使
用了AI进行防御。
近期发布的腾讯《2023 产业互联网安全十大趋势》也指出，chatGPT类技术辅助写代码的能力大大降低了攻击者的技术门槛，而可以
对于钓鱼攻击、漏洞攻击等常用的攻击方式进行快速上手和创新。AI 的成长，会带来攻击量增长， 网安的技术性需求会由于攻击事件
的催化而得到释放。
网络空间单点攻击对抗态势
AI解决方案，赋能网安业务
AI及大模型能力，与网安天然结合。网络安全的攻 防，基础之一在于网络流量的分析识别，也包括了dns日志、HTTP/S日志等数据。
这些数据在网络上被探针感知到传送到安全厂商集成了AI能力的监测中心时，危险的探知识别以及随后的发送防御信号也随之进行。
AI 大模型在学习、分析、识别乃至发送命令上相对于人类都有高速的优势，目前对于创新程度不高的攻击都具有较好的防护能力。
随着时代的快速发展，区块技术日新月异，数字经济的大力推动，对于数字货币的安全性，也将受到极大的考验，我们将更加注重于
区块链安全技术的推动，努力深耕安全技术，维护国家和企业的信息和资产安全，在新的路程里我们还会扩展到AI结合网安的领域，
实现更加自能化的安全防护，为数字资产保驾护航。
