Palo Alto Networks 訪談：執行長 Nikesh Arora 指出 AI 正引發網路安全軍備競賽，並將終結分析型 SaaS
2026 年 6 月 9 日 - All-In Summit
前言：歡迎網路安全領域的領導者
Palo Alto Networks 已成為科技產業中最亮眼的贏家之一，穩居網路安全領域的基石地位。在執行長 Nikesh Arora 的領導下，該公司表現持續超越市場預期。談及當前的科技現狀，Arora 指出，儘管人類編寫程式碼存在缺陷已是數十年的常態，但人工智慧的出現代表了一種典範轉移。借鑒他在 Google 十年的經驗——當時搜尋引擎實現了資訊民主化——他認為 AI 是一種正在推動整個組織「智慧民主化」的力量。對於 Arora 而言，財務指標只是追蹤進度的工具，真正的目標在於推動這場巨大的技術變革。
自 Arora 近八年前接掌 Palo Alto Networks 以來，該公司經歷了驚人的轉型。從約 170 億美元的市值起步，如今已躍升至約 2,380 億美元。產業觀察家指出，跨越 1,000 億美元門檻通常為企業加速擴張鋪平道路，這顯示儘管達成 1 兆美元市值目標雄心勃勃，但並非遙不可及。
Claude Mythos：六週內發現多年累積的漏洞
Palo Alto Networks 處於網路安全與人工智慧的交會點，得以優先且獨家使用 Anthropic 的 Claude Mythos 等前沿模型。這種權限提供了關於 AI 所帶來的機會與風險的獨特見解。Arora 解釋說，AI 已經對商業營運產生了深遠影響。透過運用 AI，企業能夠將龐大團隊的輸出標準化。例如，行銷部門可以實現高度一致的產出，數千名客戶支援專員也能提供統一且高品質的解決方案，消除常讓客戶感到挫折的品質變異。
前沿 AI 模型在軟體開發與安全領域的技術能力尤其令人震驚。Palo Alto Networks 將 Claude Mythos 模型應用於自家程式碼庫進行測試。僅僅六週的測試時間，AI 就識別出了人類安全團隊原本需要耗時五到七年才能發現的軟體漏洞。這證明了 AI 分析程式碼並揭露安全缺口的能力並非行銷炒作，而是深刻且迫在眉睫的現實。
此外，當設定為「持續思考模式」（persistent thinking mode）時，AI 還能將多個漏洞串聯起來，有效地發現進入企業系統的新穎且複雜的攻擊路徑。對於一家以頂尖程式碼測試與安全實務為傲的網路安全公司而言，這些發現令人大開眼界。當這種分析能力擴展到全球數百萬名軟體開發人員與數千家自行編寫程式碼的企業時，其影響力將極為巨大。這種等級的分析對 Palo Alto Networks 而言成本僅在數百萬美元的低個位數區間，隨著模型效率提升與 token 成本下降，該數字還將持續降低。
網路安全軍備競賽：防禦者對抗 AI 攻擊者
這些先進能力的快速普及是一把雙面刃。雖然防禦者可以利用這些模型來保護系統，但惡意行為者也必然會獲得類似的能力。Arora 估計，這些高度複雜的攻擊手段在開源與國外模型中普及，已是指日可待的事。這在試圖發現並修補漏洞的網路防禦者，與尋求利用漏洞的網路攻擊者之間，引發了一場激烈的競賽。
目前，網路防禦者正疲於奔命，這不僅增加了系統性的商業風險，同時也推升了對先進安全解決方案的需求。資訊長（CIO）與資訊安全長（CISO）被要求修補硬體與軟體的供應商壓得喘不過氣，同時還得保護自家的專有程式碼庫，並應對龐大且缺乏監管的開源軟體環境。為了對抗 AI 驅動的威脅，企業將需要收集並分析比現今多出十倍的安全數據，建立起區分正常行為與複雜攻擊所需的背景脈絡與組織記憶。
分析型 SaaS 的消亡與核心基礎設施的興起
AI 智慧的持久性正準備重塑整個軟體產業，特別是軟體即服務（SaaS）。Arora 預測，分析型 SaaS 公司——即那些向客戶收費以收集並分析其數據的公司——實際上已過時。有了現代大型語言模型，企業不再需要第三方應用程式來分析 Salesforce 等系統中的數據。相反地，他們可以使用自然語言直接查詢自己的數據，這使得中間層的分析軟體模組變得多餘。
這種轉變已經促使各組織開始整合其軟體授權。透過將數據直接連接到 Claude 等自然語言介面，並結合 Slack 等通訊平台，企業可以大幅減少軟體授權與支出，降幅有時可達 90%。展望未來，企業將把來自不同來源的數據——如銷售生產力工具、庫存資料庫與 ERP 系統——整合到統一的儲存庫中。AI 代理將能即時執行跨功能查詢，無需再操作多個獨立的 SaaS 介面。
儘管分析型 SaaS 面臨嚴重逆風，核心基礎設施軟體仍被顯著低估。對 Databricks、Snowflake、MongoDB 與 Oracle 等強大資料庫與儲存系統的需求將會激增。企業在未來三年內需要儲存多出十倍的數據，以訓練、驗證並運行其 AI 模型。因此，任何有助於企業數據收集、儲存與管理的技術都將見證持續增長。
通常被稱為「工作系統」（systems of work）或「紀錄系統」（systems of record）的中型軟體類別，也將經歷劇烈演變。技術人員為讓人與資料庫互動而設計的傳統使用者介面，將隨著自主代理接管工作流程而逐漸消失。員工不再需要手動將數據輸入 CRM 或 ERP 系統，而是依賴代理自動從電子郵件、會議與文件中擷取背景資訊，並自動更新紀錄。這種轉變將要求在未來五年內對商業應用程式進行全面重構，從手動數據輸入轉向自然語言互動。
國家安全、經濟混亂與全球模型控管
從國家安全角度來看，高度強大模型的擴散引發了對潛在經濟干擾的擔憂。然而，Arora 指出，絕大多數的網路安全漏洞仍源於基礎性的失敗，例如憑證遭竊與密碼強度不足，而非高度複雜的加密攻擊。雖然關鍵國家基礎設施由於有充足的安全預算，通常防禦完善，但更廣泛的風險在於針對規模較小、準備不足的實體所造成的系統性經濟混亂。
Change Healthcare 的遭駭事件就是一個典型案例，針對中央清算系統的勒索軟體攻擊，導致全國獨立醫師事務所陷入癱瘓，需要數十億美元的緊急資金來維持營運。解決這些系統性漏洞需要時間，因為舊有系統需逐步升級與更換。Arora 警告不要試圖透過監管暫停來阻礙國內 AI 模型發展，並指出我們正處於全球競賽之中。由於尖端 AI 的完整模型權重可以儲存在簡單的 USB 隨身碟中，當國外競爭對手與開源替代方案持續推進時，試圖限制取得管道在實務上幾乎不可行。
模型效用、利潤池與應用程式的未來
Arora 對 AI 模型未來的看法與部分同業不同，他預測模型最終將成為一種「公用事業層」（utility layer）。未來不會由單一的超智慧模型主導所有任務，而是根據特定任務需求動態購買智慧。簡單的客戶服務查詢可能使用低成本的標準智慧模型，而高度複雜的工程挑戰則會呼叫高階的頂級智慧模型。
因此，AI 時代的主要利潤池將存在於應用程式層，而非底層模型。Codeium 與 Claude Code 等專用工具的快速普及證明了這一點，這些工具直接瞄準了特定的高價值工作流程。雖然前沿模型開發商可能會試圖透過建立自己的生產力應用程式來獲取這些利潤池，但企業更傾向於使用來自可信賴供應商的套裝化專用應用程式，而非從零開始打造客製化的銷售或人資工具。這些應用程式面臨的一個關鍵技術挑戰是降低誤報率。雖然 30% 的誤報率對於識別潛在漏洞的攻擊性安全工具來說或許可以接受，但防禦系統或商業應用程式——例如處理保險理賠或操作自動駕駛車輛的系統——在商業環境中必須達到近乎零誤報率才具備可行性。
CEO 觀點：評估 Waymo、Google 與 OpenAI
憑藉在 Google 與 SoftBank 的豐富領導背景，Arora 分享了他對關鍵科技參與者的看法。身為 Uber 董事會成員，他婉拒評論該叫車巨頭，但對 Waymo 表達了強烈熱情，稱讚其自動駕駛車輛的可靠性，並呼籲在全球更多城市加速擴張。
Arora 認為 Google 被嚴重低估，並預測它可能成為我們有生之年第一家市值達到 10 兆美元的企業。他強調，Google 擁有所有必要的技術資產，以及龐大且成熟的企業銷售團隊，這對於推動現實世界的 AI 採用至關重要——這是純粹的 AI 研究實驗室目前所缺乏的資產。談到領導力動態，Arora 指出，雖然創辦人兼執行長常因勇於承擔大膽風險而受到讚揚，但專業經理人執行長也能透過對業務與戰略方向採取絕對的掌控，成功引領大型企業轉型。
關於 OpenAI 與更廣泛的競爭格局，統計數據顯示 Anthropic 透過專注於特定業務整合，已迅速擴大規模並提升企業經常性收入。該產業仍鎖定在爭奪應用層利潤池的高風險競賽中。雖然有些參與者專注於「替換型 TAM」（replacement TAM）——因為企業已有既定預算，獲利極高——但其他參與者則瞄準了已被證明極具韌性的低成本消費者訂閱服務。
Palo Alto 的併購策略與邁向 1 兆美元市值之路
展望未來，硬體對於管理高吞吐量、低延遲數據處理仍至關重要。金融服務公司尤其不願完全轉向公用雲，因為延遲折衷會直接影響交易獲利，這確保了專用地端硬體的持續市場需求。雖然 AI 正在加速硬體設計週期，但主要瓶頸仍是實體生產，因為全球製造產能正因應 GPU 與先進記憶體晶片的爆炸性需求而處於積壓狀態。
Palo Alto Networks 計畫在擴張過程中維持其紀律嚴明的併購方針。歷史上，該公司收購專業產品公司並將其整合進強大的進入市場（go-to-market）引擎中，使其能有效地向現有企業客戶進行交叉銷售並提升市值。近期，該公司已擴展至身分與平台安全領域，收購了一家數十億美元規模的企業，以增強其代理安全（agentic security）能力。Arora 相信，最終的競爭優勢在於利用 AI 營運全球最具營運效率的企業，並以產業領先的營業利益率為目標。
儘管 Arora 當初從 Google 轉任 Palo Alto Networks 領導該公司時市場曾有質疑，但該公司的執行力已讓批評者噤聲。Arora 預計 Palo Alto Networks 不僅不會裁員，反而會聘用比以往更多的技術人員。這是因為 AI 的廣泛採用正迫使每一家企業經歷根本性的技術轉型，從而推動了對先進網路安全工程前所未有的需求。