计算机行业热点 | AI安全与企业级治理需求升温

上周申万计算机行业指数上涨1.58%，跑赢沪深300和创业板指，在申万各一级行业中排名第10位。2026年国家网络安全宣传周聚焦人工智能对网络攻防及安全治理的影响，智谱MaaS平台宣布上线数据内容不留存机制，OpenAI发布模型失配行为报告框架，Anthropic从高风险能力访问和第三方评估加强安全治理。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。

2026年国家网络安全宣传周于9月14日至20日在全国范围统一开展，紧扣智能时代网络安全新形势。中央网信办副主任王京涛指出，AI驱动的网络攻击呈现智能化、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。

技术变革已传导至产业端。绿盟科技推出新一代智能渗透测试系统AI-PTS2.0，以AI模拟黑客攻击视角，通过以攻促防、风险前置增强安全产品防御能力。奇安信企业级智能体安全解决方案让多个安全控制点协同工作，由智能体安全平台统一管理，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、管控和风险分析。蚂蚁集团推出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。

中关村实验室首席科学家、中国工程院院士云晓春表示，AI供应链覆盖数据、模型、软件、算力、平台、工具、服务七类相互依赖的资产，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。

国际数据公司预测，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，五年复合增长率达9.2%。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。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。

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、音视频转图文摘要和音视频对话等工作流中取得显著效果。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，W模在wBench-MM上大幅提升36.5分，在UniClawBench上取得69.6的高分。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%。

前OpenAI研究员推出的首款“System One”模型Jev引发关注。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。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。多个问题可以在一次调用中针对同一份状态并行、独立地处理。TypeSafeAI宣称，在适合快速判断的任务中，Jev能够达到与部分现有大模型相近的判断水平，同时速度和效率提高两个数量级，并且不会产生幻觉。该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。

9月20日，智谱MaaS平台宣布近期将上线数据内容不留存功能，为企业和开发者用户提供更严格的数据隐私保护。任何用户均可以申请开通，生效后平台不会对用户的输入和输出进行静态存储，数据仅用于完成当次模型调用。BatchAPI、FileAPI等需要在平台侧持久化保存任务或文件的功能不在覆盖范围内，法律法规要求留存、为核查涉嫌违规或滥用行为的情况，平台可能按有关要求留存相关数据30天及以上。

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。2026年初至9月18日，申万计算机行业指数累计下跌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。

从估值情况来看，申万计算机行业2026年9月18日PE-TTM为116.12倍，低于2023至2025年历史PE-TTM的均值158.59倍。

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。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。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同样值得关注。中长期视角下，继续聚焦AI产业、数据产业两大投资主线。

风险提示：中美科技摩擦；地缘政治风险；产业生态建设不及预期；应用落地不及预期；数据隐私安全风险；市场竞争加剧。