# 雇進來的那個對手：聽 George Kurtz 談 AI 代理怎麼改寫資安這門生意

來源：Realpha 讀市場（blog.getrealpha.com）
原文與圖表：https://blog.getrealpha.com/blog/compound-2026-10-26-how-crowdstrike-could-double-arr-by-2030-with-geor/

> 《The Compound and Friends》2026-10-26 集聽後心得。CrowdStrike 共同創辦人兼執行長 George Kurtz 談 8 月季度營收 14.7 億美元、新增年度常續性收入 3.33 億美元年增 51%，與 100 億美元目標提前到 2030 財年；整理代理式攻擊為何在半年內翻了三倍、守門與放行為何是兩種生意、以及年初那次 25% 回檔錯在哪一步。教育性質的閱讀筆記，不含投資建議，不討論個股買賣。

Published: 2026-10-27
Locale: zh-TW
Tags: 資安, AI 代理, 供應鏈風險, 商業模式, podcast 心得


![深夜的醫院機房長廊，一道機櫃門半開漏出一線光，走道往深處一路縮小到盡頭的門](/covers/compound-2026-10-26-how-crowdstrike-could-double-arr-by-2030-with-geor-cover.png)

> 巇者，罅也。罅者，澗也。澗者，成大隙也。巇始有朕，可抵而塞。
>
> —— 《鬼谷子・抵巇》（戰國）

2026 年 10 月 26 日的《The Compound and Friends》請來 CrowdStrike 共同創辦人兼執行長 George Kurtz（喬治・柯茲），主持人 Josh Brown 先給他看一張圖：CrowdStrike 今年漲了 119.8%，到十月中是標普 500 成分股裡第十五強。節目裡他報的數字是 8 月那一季營收 14.7 億美元、年增 26%，新增的年度常續性收入 3.33 億美元、年增 51%，兩季都是公司史上最好；九月的投資人說明會把 100 億美元年度常續性收入的目標從 2031 財年往前挪一年到 2030 財年，2035 財年那個 200 億美元的數字也還掛著。他的主張是 AI 沒有發明新的攻擊門類，它把原本被判定為低風險的小破口串成一條可用的路，而且又快又便宜。這套說法成立的前提，是企業部署 AI 代理的速度持續快過它們治理這些代理的速度；二月的反例就在同一個題目上——Anthropic 推出 Claude Code Security 的時候，市場先賭資安會被做掉，CrowdStrike 當月跌了約兩成五。

## 年初大家怕 AI 讓資安沒戲，為什麼半年就反過來了？

因為恐懼跟訂單指向的是同一件事。

二月的賣壓建立在一個推論上：AI 既然能把漏洞找出來，那防守這門生意就會縮。

![中間一個事實方塊往右分出上下兩條岔路，上岔是虛線通往「不用人防了」並標著股價跌兩成五，下岔是粗實線通往「更需要防」並標著新增年度常續性收入年增五成一，兩條終點高度不同。](/figures/one-fact-two-conclusions.svg)

三月底又外流了一個還沒發表的 Mythos 模型，它找得出人類漏看幾十年的程式瑕疵，資安股再跌一次。Kurtz 說那陣子市場上的恐慌講法是「AI 要把世界弄壞」，但拆到資安這一層，它做的事是在它學過的東西上面把一堆各自低風險的瑕疵串起來，而且串得很快。他用了一句我記到現在的話：說到底，它沒辦法從一台電腦傳送到另一台電腦。所以他當時的結論是，你要用 AI，就得先有能看住它的東西。

六月他把那一段叫做 mythos moment，說恐懼翻面成了需求。客戶那邊問的問題換了：我們不知道公司裡有哪些 AI 代理在跑、是誰給它的身分、它碰了哪些資料、往網路上哪裡去，所以我們想部署 AI 也不敢快。八月的使用者大會上 CrowdStrike 推了 Falcon Guardian，把端點偵測與回應那一套搬到 AI 代理身上——代理何時被啟動、生出哪些子代理、在系統上下載或呼叫了哪些工具，整條都記。Kurtz 說最新的對手就在你的薪資名單上——那個你自己啟動、拿著權限、為了把任務做完會順手偷走你電腦上憑證的代理。他說這一塊的規模有機會超過原來的端點生意，理由很簡單：以後要保護的代理數量會比人多。

## 攻擊端到底變了什麼？

門檻塌了。

他做了三十幾年資安，講了一張老圖：pyramid of pain，痛苦金字塔。底層人最多但最不精，是出於政治動機去砸網站的那些人；中間是以牟利為目的的網路犯罪集團，人少一些、手法好一些；頂端是國家級，數量最少、能力最強。他說現在頂點換了名字，叫 agent state，代理級，而整座金字塔被壓平了——他們觀察到同一個不精的攻擊者，用代理打出跟國家級一樣高階的攻擊。

![左邊是三層金字塔，底層寬而能力低、頂端窄而能力最強；右邊同樣的面積被壓成一條又寬又高的扁平長條，代表人人都站上了原來的頂端高度。](/figures/pyramid-of-pain-flattened.svg)

這一週 CrowdStrike 發表的研究點出四個以前沒被記錄過的攻擊組織在真實攻擊裡用上 AI 代理，今年下半年的代理式入侵是上半年的三倍，七月到八月翻一倍、八月到九月又翻一倍，而外面公開可取得的 AI skills 超過 800 個。

手法這段是整集最有訊息量的地方。國家級的做法叫 ensemble of models，把攻擊拆成好幾段分給不同模型，每一段看起來都像資安專家的正常工作，所以沒有一個模型知道終點在哪；上面再掛一個執行者把所有回來的東西拼起來，而那個執行者用的是守門規則被拿掉的開放權重模型，它不見得聰明，但它不會拒絕。Josh 聽到這裡接了個比喻：這就像小丑搶銀行，每個戴面具的人只知道自己那一份工作，看不見在調度他們的那隻手。

![左邊一個起點分出四條線到四個互不相連的小方塊，每塊標著像正常工作的動作，四條線再匯聚到右側一個沒有守門的執行者方塊，最後指向一個完整攻擊。](/figures/ensemble-of-models-split-work.svg)

成本呢？Kurtz 說任何人有一段提示詞和一點代幣就能做，執行一次攻擊花不了幾塊美金。

阿根廷那個案子最具體。一個講西班牙語的攻擊者用 AI 代理打進 15 家醫療機構，其中一家醫院裡，代理被交代去偷憑證，第一條路被擋掉之後它自己找了另一條進去，大約二十分鐘後拿到能解開所有關鍵系統的憑證，中間沒有人在旁邊指揮。這個能力叫 goal seeking，目標導向：只要成本和時間還允許，它就一直試下去，找不到路就自己寫程式、自己找漏洞。所以他說防守方的修補節奏得從看日曆改成看手錶。

![一條路徑從起點往右，第一條岔路撞上一面擋板打叉，路徑自己折回往下繞出第二條，約二十分鐘後抵達關鍵系統憑證，全程沒有人在旁指揮。](/figures/goal-seeking-reroutes-itself.svg)

供應鏈那一段的規模更大。一個講俄語的團體讓 AI 代理在某家軟體公司的程式裡找到弱點，順著進了雲端基礎設施、拿到管理員層級的權限，連帶摸到大約 700 家公司的資料庫，因為這些公司本來就互相接著。他自己對這幾年的總結是最狠的一句：我們把三十年的資安控制倒過來做了——原本的規則是不執行不可信的程式碼、把所有人擋在外面，現在是給 AI 代理很高的權限，再讓它從網路上下載任何套件而且不檢查。開放原始碼的套件被攻擊者下毒，代理就把毒跑起來。

![左格一面完整的牆把外來的程式碼箭頭全部擋在外面；右格同一面牆破了個大洞，箭頭直接穿進去落到一個拿著高權限的代理手上。](/figures/thirty-years-of-controls-inverted.svg)

## 自己就會做模型的 AI 實驗室，為什麼還要買別人的資安？

Kurtz 說前沿實驗室已經是他們的客戶，其中一家簽的是千萬美元級的合約。他給了三個理由。

第一個是時點。資安要在事情發生的當下攔下來，控制得寫進執行路徑裡；而模型那一套的本質是事後評估，等你算完，事情已經過去了。

![一條水平執行路徑上立著一道閘門，位置在事件發生點之前；同一條路徑的末端之外另有一個評估方塊，與事件之間隔著一段已經過去的距離。](/figures/control-in-path-vs-evaluation-after.svg)

第二個是資料。這些攻擊組織是誰、十幾年來怎麼動，紀錄在誰手上，那些紀錄餵的是誰的模型。第三個他用了政教分離來形容：你拿自己可能出軌的那套東西去保護它自己，要怎麼跟稽核和監管機關解釋？他自己下的判語是這就失去意義了，Josh 跟著重複了一次。三個理由裡我最在意第三個，因為它是制度性的，不會因為對方的模型變強而消失。

另一條線是往下走到晶片。與 Nvidia 的合作擴大之後，CrowdStrike 用的是晶片裡那層改不掉的東西去看記憶體和執行過程，軟體層動不了那些紀錄；Intel、AMD 那邊也在做同樣的事。Kurtz 提到他們拿 Nemotron 建了自家的模型與一套叫 safe mind 的外殼，再去保護 Nvidia 的容器與資料處理器。這段的意義在於它把「資安是一層軟體」改寫成「資安是硬體裡的一個強制點」，而強制點比軟體難被換掉。

## 把 100 億美元的目標提前一年，靠什麼撐？

白地的算術，加上一個叫 Falcon Flex 的買法。

Kurtz 說他們在某次投資人日把現有客戶身上的白地和可及市場攤開算過，結論是這條路不需要什麼壯舉就走得到。Falcon Flex 的設計是客戶先承諾一筆金額，之後在模組之間自由換用，承諾越多折扣越大；轉過去的客戶平均年度常續性收入增加超過四成。客戶為什麼要這樣買？因為攻擊者專門找廠商之間、產品之間的接縫，他叫那個東西 underlap，資料從一個工具交到另一個工具的那一刻就是弱點，所以客戶想收攏到一個平台、一個代理架構、一套資料架構上，而不是一堆併購拼起來看似能合作的科學怪人。

![左邊三塊各自的工具之間留著兩道縫隙，資料在交棒的那一刻從縫隙掉下去；右邊同樣的功能是一整塊沒有縫的平台，資料橫向一路走到底。](/figures/underlap-the-seam-between-tools.svg)

Kurtz 說 Flex 這個名字是他們取的，現在別家也跟著叫 Flex，像面紙被叫成可麗舒。這套買法對 CrowdStrike 的回報是另一半：他們因此拿到客戶未來三到五年的需求計畫，知道對方什麼時候要汰掉哪套舊系統、什麼時候會把承諾額度用掉。

支撐後面幾年的是八月成立的 Cyber Super Intelligence Lab，負責人之一來自 Nvidia。他們同時養一個攻擊模型和一個防守模型，讓兩邊在一個數位孿生的虛擬環境裡反覆對打。這件事能不能轉成產品還要看，但它是這集裡唯一一個看得見的「三年後的東西」。

哪裡會破，他點的是執行：客戶基礎夠黏、產品有了，剩下的是要繼續快速創新。我想補兩個他沒講的。一是 Flex 把成長前置成了承諾，而承諾要兌現得靠客戶把舊系統汰換掉；景氣一轉差，那張需求計畫會往後延，營收不會立刻崩，但新增的年度常續性收入會先鈍掉——那正是市場現在盯的那個數字。二是今年這個漲幅已經把成長放進價格裡了，所以在這種價位上看錯節奏的代價，跟看錯故事一樣貴。

## 那我自己能怎麼用這集的東西？

二月如果你手上有資安股，你看到的是跌兩成五，加上一個聽起來很硬的理由：新工具能自動找出漏洞，那還需要人來防嗎。這種時刻的難處在於故事講得通、價格也配合，兩邊互相證明。

我自己的拆法是先分雜音跟結構，而分法只有一個問題：這件事改變了客戶的行為，還是只改變了故事。二月那時候這個問題可以問得很具體——有沒有客戶因此砍資安預算、有沒有人退訂、新增的年度常續性收入掉了嗎。至少新增年度常續性收入那一欄後來的答案是反向的。這不代表每次都該站在恐慌的另一邊。做法是把判斷掛在一組會被下一季報表回答的欄位上，別掛在哪個敘事比較順口。

第二層是找那個同時解釋得通兩種敘事的機制。「AI 能找出更多漏洞」這句話可以推出「不用人防了」，也可以推出「更需要防」，差別在找到之後誰去修、修不修得完。Kurtz 最後那段把這條推理走完了：漏洞被找出來的量更多、速度更快、被利用的速度也更快，那個時間窗只會壓縮，而營運上人補不過來，所以他的結論是只能用代理去防代理。

![上排兩條時間棒顯示從被找到到被利用的距離一年比一年短，下排修補所需的長度幾乎沒變，兩者之間的陰影暴露窗因此愈來愈寬。](/figures/exposure-window-compresses.svg)

這條推理我覺得站得住，因為它的每一步都是可觀測的量，不靠對誰的信心。至於它會不會錯，錯點也清楚：如果修補這件事被自動化到比漏洞長出來的速度快，整條推理就倒了。

第三層是對答案。我二月那陣子沒有把判斷寫下來，所以後來講得準也只是運氣——這是我在這集裡最不舒服的地方。能補的做法是現在寫：寫下你覺得哪個欄位會驗證你的看法，再寫一個會讓你承認看錯的數字。他們十二月一日前後會再報一季，那是離現在最近的一次對答案機會。

## 可以參考的資料

- 《The Compound and Friends》2026-10-26 集，嘉賓 George Kurtz（CrowdStrike 共同創辦人兼執行長）
- CrowdStrike 本週發表的威脅研究：四個先前未被記錄的攻擊組織在真實攻擊中使用 AI 代理
- CrowdStrike 2026 年 8 月季度財報與 9 月投資人說明會（年度常續性收入目標、Falcon Flex 數據）
- Falcon Guardian 與 AI 偵測回應（2026 年 8 月使用者大會發表）
- CrowdStrike 與 Nvidia 的合作擴大（晶片層防護、Nemotron、容器與資料處理器）
- Cyber Super Intelligence Lab（2026 年 8 月成立）
- 節目中提到的 PHP 漏洞案例（該漏洞已知約六年）

## 帶得走的一件事

一個觀念：被你標成「機率不高、先放著」的已知破口，不會各自慢慢過期，它們會在環境的成本結構改變的那一天一起到期。

![一條水平虛線是值得動手的成本門檻，左半邊一群已知破口的點全都落在線下而被擱置；右半邊門檻下降到十分之一，同一群點原地不動卻全部浮到線上。](/figures/known-gaps-expire-together.svg)

節目最後 Kurtz 丟出來的例子就是這個：上週那個 PHP 漏洞，本身被知道了約六年，沒修的理由很簡單：當時判斷沒有人會去利用它，優先序就被壓到最低。AI 把這個判斷推翻了——它證明那個漏洞可以被利用。他說世界上還有一大堆大家都知道壞掉、但因為同樣理由沒修的東西。

我試過的一個做法，今天就能做完：拿一張紙，寫下三件你已經知道壞掉、卻一直被歸在「發生機率不高，先放著」那一格的事——家裡那個拖了兩年的健檢項目、一直沒備份的某個資料夾、某段你知道有裂痕但沒去講的關係都算。然後只對每一件問同一個問題：如果做這件事的成本掉到十分之一，它還是低機率嗎？會有一兩件的答案變了，挑那一件，這週處理掉。