计算机行业跟踪报告：AI安全与企业级治理需求升温

计算机行业市场行情与估值表现

上周，沪深300下跌0.06%，创业板指上涨1.52%，申万计算机行业指数上涨1.58%，分别跑赢沪深300和创业板指1.64和0.05个百分点，在申万各一级行业中排名第10位。从年初至今的累计表现来看，2026年初至9月18日，沪深300下跌2.65%，创业板指上涨5.29%，申万计算机行业指数下跌17.01%，分别跑输沪深300和创业板指14.36和22.30个百分点，在申万各一级行业中排名第26位。

在估值层面，申万计算机行业2026年9月18日PE-TTM为116.12倍，低于2023-2025年历史PE-TTM的均值158.59倍，行业整体估值水平处于历史中枢下方。

AI安全走向全生命周期治理体系

近期国内外监管机构和头部厂商的安全部署呈现较强一致性，AI安全正由单点的模型内容治理逐步走向覆盖数据安全、模型安全、身份权限、工具调用、运行时监测和安全评测的全生命周期治理体系。具体动态包括：智谱MaaS平台宣布将上线“数据内容不留存”机制，用户申请开通后，常规模型调用的输入和输出内容仅用于完成当次请求，不再在平台侧静态保存；OpenAI发布模型失配行为报告框架，将模型训练、评估、测试及部署过程中出现的规避监督及安全措施失效等现象纳入持续跟踪、调查和披露机制，并同步披露首批6项案例，推动模型安全从发布前评测进一步向持续监测和事件披露延伸；Anthropic则从高风险能力访问和第三方评估两个方向加强安全治理。

在企业级应用落地中，数据不留存、敏感信息识别与脱敏等能力，有助于降低企业将内部文档、代码及业务数据接入模型时的安全隐私顾虑。随着模型获得更高的任务执行与工具调用权限，最小权限控制、操作审计、异常拦截和人工复核将成为其进入金融、政务及研发等高价值场景的重要前提。同时，模型行为披露、持续监测和第三方评估逐步完善，有望推动企业客户由关注模型性能与价格，进一步延伸至安全能力的可验证性和全生命周期治理水平。建议关注智能体安全、数据安全及AI赋能攻防产品的落地机会。

人工智能重塑网络安全治理格局

9月14日至20日，2026年国家网络安全宣传周在全国范围统一开展，紧扣智能时代网络安全新形势、新任务，集中展示网络安全领域的发展成果。人工智能的高速发展，正推动网络安全形势发生深刻变化。AI驱动的网络攻击呈现出智能化、自动化、隐蔽化特征，深刻重塑网络安全保障体系和治理格局，成为影响国家网络安全的关键变量。

随着大模型能力不断突破，漏洞挖掘从人工分析逐步转向自动化，传统以被动防护为主的模式难以为继。人工智能技术可以赋能漏洞挖掘、威胁检测等环节，帮助安全人员从海量数据中更快发现异常，网络安全防御的人力和时间成本均大幅降低。当前，技术变革已传导至产业端，网络安全企业将大模型、智能体嵌入原有产品和服务，提升风险发现、研判和处置效率。例如绿盟科技集团的新一代智能渗透测试系统AI-PTS 2.0，以AI模拟黑客攻击视角，通过以攻促防、风险前置的方式增强安全产品的防御能力。未来网络安全需从“边界防御”走向“韧性安全”，以算力对抗算力、以AI对抗AI，构建持续进化的主动防御体系。

国际数据公司（IDC）预测，中国网络安全市场规模将从2023年的110亿美元增长至2028年的171亿美元，5年复合增长率达到9.2%。过去更多关注服务器、终端和网络边界，现在攻击对象进一步向智能应用、数据以及模型和智能体延伸，数据流动、权限调用、智能体执行等都可能成为新的风险点。围绕数据调用、权限管控、行为监测等环节，网络安全企业正加快布局智能体安全产品和解决方案。奇安信集团的企业级智能体安全解决方案，让多个安全控制点协同工作，把资产、会话、模型调用、工具调用和网络行为关联起来，实现对企业智能体的统一发现、监测、管控、风险分析等。蚂蚁集团推出的ASL智能体安全可信互联协议，聚焦智能体之间的交互合作，为其提供共同的安全规则。

智能体的安全运行不仅取决于模型自身，更依赖其身后的AI供应链。今年5月，国家网信办等部门联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》，提出加强供应链安全，制定智能体开发、部署、应用、维护等全周期安全规范，探索建立智能体供应链安全信息共享和预警机制。AI供应链覆盖数据、模型、软件、算力、平台、工具、服务7类相互依赖的资产，任何一类资产的来源都可能改变最终模型的安全、合规和业务表现。

大模型产品迭代与轻量化决策创新

9月18日，新一代原生全模态模型Qwen3.8-Omni-Flash正式上线。该模型的核心目标是提升其在真实生产力场景中的Agent能力，推动全模态模型从“理解全模态内容”进一步走向“规划任务、调用工具并完成创作”。在具备编程、文本知识工作和GUI操作等通用Agentic能力的基础上，Qwen3.8-Omni-Flash进一步拓展了以音视频为核心的Agentic应用，在视频剪辑、音乐视频创作、影视制作与解说等工作流中取得了显著效果。该模型支持1M长序列，在累计30项评测上，相比上一代平均得分提升超过26%。在音视频Agent、Coding和长程任务方面，模型在WildClawBench-MM上大幅提升36.5分，在AgenticVBench上提升22.3分。同时，Qwen3.8-Omni-Flash的API每小时音频输入价格降幅超过98%，每小时音视频输入价格降幅超过93%。

在轻量化决策模型方面，TypeSafe AI发布了结构化决策模型Jev。不同于以ChatGPT为代表的大语言模型，Jev不生成对话、文章或代码，而是面向软件自动化场景，直接返回可以被程序调用的结构化判断及相应概率。“System One”的名称来自心理学家丹尼尔·卡尼曼提出的概念，指快速、直觉式的判断。开发者可以向Jev输入一段非结构化信息或程序状态，并预先设定问题与候选答案。模型目前支持Choice、Score和Noul三种问题类型，分别用于从给定选项中作出选择、按照设定标准评分，以及判断某个陈述成立的概率。Jev的产品思路并非替代通用大模型，而是针对软件自动化中的高频、低时延决策环节提供更轻量的模型能力，可用于客服工单分流、智能体工具选择及机器人动作决策等场景。若能够在真实业务中实现稳定调用，有望降低智能体在工具路由、状态判断及规则执行环节的响应时间和单位成本。建议关注具备高频自动化决策需求的智能体编排及具身智能软件方向。

中长期投资主线展望

中长期视角下，继续聚焦AI产业、数据产业两大投资主线。AI产业方面，主要关注国内AI大模型的技术升级和产品迭代、头部AI大模型厂商的生态建设、智能驾驶、具身智能等新型智能终端及智能体的应用落地进程，以及人工智能治理的生态建设。数据产业方面，主要关注数据基础设施建设、高质量数据集等数据要素资源的开发利用、数据要素的价值释放及应用落地以及数据隐私安全。