AI 的前两个产品市场契合是编码和客户支持，第三个正落在安全上。行业用 Black October 形容新漏洞集中爆发：针对银行、证书颁发机构和核心开源库的攻击达到空前水平。数据很直接：针对金融企业的勒索软件去年上升 30%，今年第一季度又涨 76%；被攻破的中间证书可让攻击者伪装成任意网站或服务；一次五天行动从 2,186 个组织窃走 78,330 个机密。

安全本身已是一个巨大的市场，去年达 $175b，年增 13%，而这是在安全行业开始消耗 token 之前的数据。AI 既能进攻也能防守，前提是有人为 token 付费。为了看清预算会流向哪里，作者调查了 75 位企业安全从业者，请他们划分除端点安全以外的安全预算，结果分成五类。

第一类是 SOC，安全运营中心，负责分析企业网络所有传感器产生的警报。攻击响应时间从几个月压到几分钟后，AI SOC 开始自动化警报分流。第二类是 SIEM，即安全信息与事件管理数据库；AI 能用自然语言查询这些数据，让分析师几秒拿到答案，而不是开工单等人写查询。第三类是渗透测试，AI 以远低于人工红队的成本持续探测每个端点、尝试入侵。第四类是威胁情报，AI 关联不同来源的攻击者动态，因为新攻击活动的数量已经超过人工整理能力。第五类是漏洞管理，AI 负责判断哪些漏洞真正可达、可利用，因为扫描器报出的问题永远多于团队能修补的数量。

这五类都会消耗大量 token。OpenAI 总裁 Greg Brockman 的结论是：安全支出应当远超软件支出；在攻击者能并行发力的时代，每家公司都需要 AI 安全。