近期，Anthropic 发布具备自动漏洞发现能力的 AI 模型，并基于该模型推出了 Claude 托管代理服务。前者在安全审计领域展现出潜力；后者则实现了 AI 的“大脑”（中心化推理模型）与“手”（分布式执行环境）的分离。业界普遍关注的一个核心问题是：这类能自主“行动”的 AI，是否会颠覆现有的云与安全基础设施。Akamai就此向记者分享了其技术判断。

Akamai：AI 安全威胁使 Akamai 比以往任何时候都更加必要

Akamai CEO 兼联合创始人 Tom Leighton 表示：“人工智能安全威胁使得 Akamai 比以往任何时候都更加必要。”

Akamai CEO兼联合创始人Tom Leighton

Tom Leighton 进一步指出，Claude 托管代理的核心设计表明世界需要一个新的、分布式的推理层。因为海量的 AI 推理请求和任务执行将发生在用户侧、数据中心或边缘，而非单一的云中心。Akamai 的分布式推理云——提供从中心化 GPU 集群到全球边缘节点的连续计算能力——能够以低延迟、高性价比的方式运行这些分布式 AI 任务。同时，确保代理在复杂、多步骤任务执行过程中的数据与操作安全，是其核心能力之一。

Tom Leighton 主要从基础设施层面分析 AI 代理的支撑需求，刘烨则从安全防御角度阐述 AI 驱动攻击的应对方式。Akamai 北亚区技术总监刘烨针对 AI 驱动的安全威胁指出，Anthropic 的漏洞扫描 AI 在提升黑客效率的同时，也极大地缩短了漏洞从被发现到被利用的时间窗口（即“空窗期”）。传统的周期性补丁模式面临极限挑战。“无论漏洞是否已知、是否有补丁，Akamai 的安全能力（如爬虫管理、API 安全、DDoS 防护）都能够在攻击发生时提供实时拦截。我们的安全模型依赖全球网络规模和实时威胁数据，这是应对大规模、自动化 AI 攻击的关键。”

Akamai北亚区技术总监刘烨

行业分析

基于上述技术逻辑，行业层面可以延伸出两个观察：

第一，AI 代理的“大脑与手分离”设计，并不意味着基础设施层会被取代。相反，代理任务的分布式执行特性——无论是运行在用户侧、数据中心还是边缘——天然需要广泛覆盖、低延迟的计算节点支撑。多云、多代理并存的现实环境，决定了拥有全球边缘网络规模与运营经验的专业厂商具有持续存在的价值。

第二，漏洞时间窗口被压缩至极致，意味着依赖补丁的传统安全模式正在失效。无论企业最终采用哪家厂商的 AI 代理，运行时实时拦截能力都将从“可选增强”变为“刚性需求”。运行时实时拦截与身份安全、零信任等机制协同工作，并结合全球威胁情报对代理行为进行持续监测，共同构成应对 AI 代理风险的完整防线。