通信行业：AI安全筑牢红线，全球算力长期向上

（以下内容从中国银河《通信行业：AI安全筑牢红线，全球算力长期向上》研报附件原文摘录）
核心观点
事件：美国总统与人工智能公司首席执行官签署自愿安全协议。
智能体安全红线触发，驱动AI安全向自主可控国产链加速转移。近期OpenAI等机构在多模态Agent沙盒隔离测试中遭遇安全预警，暴露了高阶生成式AI在自主权提升后所伴随的越权、提示词注入及记忆污染等系统性漏洞。随着网络安全防护对象从传统IT架构升级至大模型资产，AI安全姿态管理（AI-SPM）已成为企业侧部署的刚性需求。地缘政治错综复杂的背景下，海外开源模型供应链的信任壁垒进一步加剧，合规性与数据主权要求国内党政、金融、能源等关键信息基础设施必须构建完全自主可控的安全底座。这为国内网络安全头部厂商提供了结构性切入历史机遇。预期后续国家安全漏洞数据库等官方管理机制将进一步收紧AI漏洞上报与合规审计，具备大模型安全合规检测、数据脱敏、零信任动态隔离能力的核心标的将迎来估值与业绩的深度修复。
算力开支具备强韧性，短期安全治理扰动不改AI训练长期向上趋势。市场担忧安全监管收紧或沙盒中断事件可能导致全球及国内大模型研发节奏放缓，进而压制算力基础设施的需求。我们认为高阶AI安全问题的暴露恰恰证实了模型正在向通用人工智能的深水区演进，安全对齐（Alignment）技术的研发同样依赖于庞大的算力支撑。当前主流科技巨头与云厂商的资本开支方向明确，AI训练的持续性与确定性依然极强。从长周期视角来看，ScalingLaw在多模态与推理端的效能尚未触及天花板，模型参数量的指数级增长以及智能体长序列推理对算力的消耗，确立了算力需求的长期向上通道。短期的安全治理与合规性审查属于产业发展过程中的必要对齐，非但不会逆转算力扩张趋势，反而将拉长算力基建的投资周期。
安全与算力双轨并进，国产算力集群与安全架构加速融合。在安全与发展并重的政策导向下，国内AI产业正呈现出算力国产化与安全内生化双轨交织的特征。一方面，国内头部大模型厂商正加速向国产算力集群迁移，万卡乃至十万卡国内算力主导的训练体系已进入实质性攻坚阶段；另一方面，这些国产算力集群在物理层、数据层及模型层的原生安全防护需求呈爆发式增长。AI安全不再是传统的外挂式补丁，而是深度内嵌入大模型训练与微调周期的全生命周期组件。我们认为国内AI投资结构中安全预算的占比将显著提升，国产算力产业链与国产安全供应链的深度融合，将共同筑牢国内数字经济的核心屏障。
投资建议：短期合规与沙盒扰动不改产业长牛趋势，我们坚定看好AI安全国产链的战略性崛起以及AI算力训练的持续高景气。
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风险提示：人工智能发展不及预期的风险，AI安全进展不及预期的风险，地缘政治对产业影响的风险等。