All-In Podcast：Palo Alto 執行長揭露 AI 在六週內發現七年程式碼漏洞，宣告「分析型 SaaS 已死」
Nikesh Arora 於 2026 年 6 月 8 日在 All-In Liquidity 大會發表談話
Palo Alto Networks 執行長 Nikesh Arora 在 All-In Liquidity 大會上，針對 AI 對企業軟體的影響做出了迄今最具影響力的評估之一。他透露，Anthropic 的 Claude Mythos 在短短六週內，就發現了 Palo Alto 程式碼庫中原本需要其安全團隊耗時五至七年才能找出的漏洞。儘管 Palo Alto 一向以程式碼測試水準名列前茅自居，Arora 仍公開此項發現，這標誌著網路安全經濟學及更廣泛的 SaaS 產業格局正發生根本性轉變。
Mythos 現實檢驗：既是奇蹟，也是威脅
Arora 對 Claude Mythos 的評價毫不含糊。「AI 在評估程式碼漏洞方面的能力是真實存在的，」他表示，並補充說 Palo Alto 花費了「數百萬美元」的低端預算對該系統進行了六週的測試。該系統不僅能識別基本漏洞，當調整至「極致模式（ultra mode）」並啟用持續思考功能時，甚至能串聯多個漏洞，進而發現通往系統的全新攻擊路徑。
其影響極為嚴峻。Arora 認為，類似的能力將在三個月內出現在開源模型中，而非業界觀察家預估的六個月。「如果還沒實現，我們距離這種能力在野外被廣泛應用也僅剩三個月，」他說。這創造了 Arora 所描述的一場競賽：網路防禦者必須在攻擊者利用漏洞之前發現並修補它們。對於當前的現狀，他直言不諱：「我們做得還不夠好，這對我們的業務來說是好事，但那是另一回事。」
這位執行長指出，資訊長（CIO）們已不堪重負，供應商不斷要求他們修補硬體和程式碼，同時他們還得忙於修復自身的漏洞。他提到 IBM 最近宣佈投入 50 億美元專案以解決開源安全問題，並表示開源軟體的問題在很大程度上仍未得到解決。
SaaS 啟示錄：三大類別，一個明顯的輸家
Arora 對某個特定類別的企業軟體下達了「死刑判決」。「如果你是一家分析型 SaaS 公司，那一切都結束了，」他斷言。當被追問定義時，他解釋道：「那些聲稱『我將為你收集大量資料並進行分析』的公司。我不需要你為我分析。我可以自己對資料執行模型並進行分析。」
他指出，Salesforce 等平台上充斥著僅用於分析現有資料的市集應用程式。「我不需要這些，」他說。「你也不需要。我可以直接對資料執行 NLM（自然語言模型）。」他的分析得到其中一位播客主持人的實例驗證，該主持人描述透過僅保留三個帳號而非二十個，將服務連接至 Slack 和 Claude，並讓所有人透過自然語言進行互動，成功將 SaaS 帳單削減了 90%。
Arora 將 SaaS 領域劃分為三個類別。分析型 SaaS 在中期內將會消亡。包括 Snowflake、Databricks、MongoDB 和 Oracle 等資料庫在內的基礎設施軟體則被低估了，因為企業在未來三年內需要儲存多出十倍的資料，以提供 AI 系統所需的記憶體和上下文。「在未來三年內，企業儲存的資料需求將是現在的十倍，」他強調。
中間類別，即 Arora 所稱的「工作系統（system of work）」或「記錄系統（system of record）」軟體，將在未來五年面臨徹底重塑。他認為企業 UI 本身就是一個錯誤。「作為技術人員，我們所做的最糟糕的事情就是企業軟體和消費者軟體的 UI 設計，」他表示，產品經理花費職業生涯設計人類與資料互動的介面。如果代理程式（agents）能直接完成工作，UI 層將完全消失，從而實現工作流程的根本性重組。Arora 認為，審計追蹤實際上會因此改善，因為人類不再直接接觸資料。
模型層將成為公用事業
Arora 與稍早大會上 OpenAI 代表的觀點產生了鮮明對比，他認為模型終將成為一種公用事業層。「你將能夠隨時購買所需的智慧，你可以說：『我不需要一個智商 180 的人來完成這項任務。給我一個智商 120 的，而這項任務我需要智商 250 的。』這項我付 10 美元，那項我付 1 美分，」他解釋道。
在 Arora 看來，利潤池直接位於應用程式中，而非模型中。他指出，即使在大會期間，討論的焦點也是 Codex 的脫穎而出，而非 OpenAI 本身。模型公司明白這一點，這就是為什麼他們透過開發應用程式直接攻擊利潤池。Arora 將他們視為「新的 Microsoft Office，正在進軍所有應用程式和組織生產力軟體領域。」
無人討論的「偽陽性」問題
在他最重要的技術觀察中，Arora 指出了業界對偽陽性（false positive）率的沉默。「Mythos 的偽陽性率是 30%，」他揭露道。雖然該系統在發現潛在攻擊漏洞方面表現卓越，但當三分之一的發現結果被證明是虛假問題時，這對防禦來說是個大麻煩。「這對攻擊來說很棒，但對防禦來說卻很糟糕，」他直言。
這個問題延伸至整個企業應用領域。若一個偽陽性率達 10% 或 20% 的模型被部署於處理保險理賠，將會造成嚴重的財務損失。Arora 以自動駕駛汽車為例：「以新款自駕車為例，Mercedes 將使用 Opus 4.8，你可以坐在車裡讓它載你。但在 10% 的偽陽性率下，我絕不會讓我的孩子坐那輛車。」
這位執行長認為，這正是企業 AI 創造真正價值的地方。「在模型之後，還需要進行大量工作，才能使這些技術在商業情境中變得有用且有效，」他解釋道。在網路安全領域，Palo Alto 追求零偽陽性，這需要在基礎模型能力之外投入大量工作。
Google 仍被低估，營運槓桿是一切
當被問及若擔任執行長會如何決策時，Arora 對其前東家給出了令人驚訝的看漲評價。「我認為 Google 被低估了。我認為它將成為我們有生之年第一家市值達到 10 兆美元的公司，」他表示。他的理由聚焦於分銷能力：即使是模型公司也需要銷售團隊來說服客戶採納並購買其產品，而三大雲端巨頭（hyperscalers）擁有全球最強大的企業銷售組織。
關於 Waymo，考慮到他在 Uber 的董事職位，Arora 的評論簡短，但他稱讚了該技術的有效性，並呼籲加快地理擴張。他談話的核心主題聚焦於執行力和營運槓桿作為下一個前沿領域。「如果你能成為利用 AI 經營全球最高效企業業務的佼佼者，你的營運利潤率將遠超同業，」他主張，並認為毛利率達到 90% 以上、淨利率達到 40% 或 50% 是可以實現的。
併購策略演進：菜單已全面開放
Arora 描述了 Palo Alto 在他近八年任期內併購策略的演變。最初，公司收購產品公司並將其整合至 Palo Alto 的市場進入（go-to-market）引擎中，以優化交叉銷售。「如果我向客戶銷售 1,000 萬美元，兩年後我若能銷售 2,000 萬美元，這是我市場行銷支出最有效率的方式，」他解釋道。這一策略推動公司市值達到 1,500 億美元。
三個月前完成的 250 億美元身分安全收購案，代表了一個戰略轉折點，為公司在代理程式時代的安全需求奠定了基礎。現在，Arora 暗示了更廣闊的視角。如果 Palo Alto 能透過 AI 驅動的效率實現業界領先的營運利潤率，收購目標就不必僅限於核心網路安全領域。「買什麼並不重要，」他說，並指出規模較小的公司無法負擔透過 AI 優化其營運所需的投資。
關鍵在於，Arora 預計未來 Palo Alto 將聘用更多技術人員，而非減少，這與大眾對於 AI 驅動裁員的說法相悖。「我認為我們在 Palo Alto 技術方面的員工數量將比以往任何時候都多，因為我認為 AI 正在促使一切進行轉型，」他說。公司需要 6 到 12 個月的時間來確定 AI 的發展趨勢，以及如何在企業中進行最有效的部署，之後併購策略才會完全成形。
Arora 的現身描繪出一個正處於劇烈轉型期的產業圖景：整個軟體類別面臨滅絕，而基礎設施和重塑後的工作系統則捕捉到前所未有的價值。他親身使用 Mythos 的經驗，轉化為對機會與風險的坦率評估，為機構投資者提供了罕見的清晰度，說明了 AI 能力如何即時重塑企業技術經濟學。這位將 Palo Alto 市值從 170 億美元推升至 2,380 億美元的執行長，如今已明確將目光鎖定在 1 兆美元的門檻，並堅信透過 AI 部署實現的營運槓桿，將比任何單一產品市場更具價值。