逐段要点整理
下面按本期音频的实际推进顺序，逐段整理两位出场者讲到的主要论点、数据、案例与金句。本期出场两人：主持大卫·乔治（a16z 普通合伙人，负责成长投资）、嘉宾凯文·曼迪亚（Armadin 创始人兼 CEO，Mandiant 创始人）。本期节目页与 RSS 都没有给出官方章节表，官方同名视频在本刊截稿时也尚未上线；下面的时间点为音频中的实际播出位置。13
01:09 开场：三十年之后，他为什么回来
- 他在节目里给这个决定的解释很直接：这不完全是他做的决定。「我不确定这个决定是我做的，这么说听起来有点怪。」先见的是另外三位创始人——大卫·斯莱特、特拉维斯·兰纳姆，和本来他就认识的埃文·佩尼亚。「他们才是创始人。」
- 他形容这三个人用的是很重的话：特拉维斯是「一代一遇的天才」，斯莱特是「天生的异类」，佩尼亚在自己那件事上极其出色。听完他们要做的事，他的反应是：我想成为这件事的一部分。
- 他给出的理由只有一句：「我在安全这行干了三十年，而整件事恰恰就是关于这次变化的，我不想在 AI 这次换挡里坐在场边。」
- 他补了一句自嘲：他不会在五十多岁、正在做投资的时候再创办一家公司，「不是因为我是个创业者，我喜欢创办公司」——「是我见到了这支团队，然后想：这件事我们必须做。」
03:56 两幕：红队已经上场，蓝队还没上
- 他把公司的结构讲成两幕。第一幕是 Armadin 红队：用前沿模型做进攻，去测你有没有可被利用的风险——这是今天在卖的东西。
- 第二幕是 Armadin 蓝队：把风险信息接进端点、防火墙这些防守面，以速度生成补偿性控制。他用的词是「止血带」和「现场包扎」：先把血止住，那不是医院。
- 他的整体比喻是一道力场：「我们在造的，是你在 AI 时代防住 AI 攻击所需要的那道力场。」他给这套逻辑的表述是「好人造的 AI 进攻，训练好人造的 AI 防守，两样都必须有」。
- 他也说得很坦白：第二幕目前还是方向。他在节目里承认，公开材料里还没有交付客户的证据。
05:29 AI 攻击今天是什么样
- 他给了一个很具体的量级：他在真实世界里还没见过 Armadin 已经造出来的那种东西——「25,000 个智能体协同工作，一起做非常非常聪明的事，还不会拐进那些离奇的钓鱼弯路」。
- 认出 AI 攻击不难。他给的特征是：人的入侵是 A 点到 B 点到 C 点；AI 会闯进 A 点、横向到 B 点，然后回头再试着闯进 A 点。「我知道这是无人机蜂群，但你本可以协调得更好一点。」
- 他给规模和速度各配了一个说法：人类一次只能找到一条进入网络的路径，因为资源有限、必须取舍；而「AI 在一微秒里做的事，七十个人也做不完，他们根本做不到」。
- 他把这个时代的门槛说成匿名性：「当别人知道你的名字时，犯罪是很难做的。」他的时间表是——现在还在 AI 主导攻击的第一局，因为模型的成本与可获得性对犯罪群体还不方便。
08:31 国家级攻击：从狙击子弹到无人机蜂群
- 他的分法是：国家为了情报和安全去入侵时，用的大概是一发狙击子弹——限制目标、深打少数极其具体的地方，比如 30 家国防承包商或者 .mil。他说多数情况下「你不是在扫射祈祷」。
- 有了 AI，他把它换成无人机蜂群：更粗糙、动静更大，但更有效、也更全面。「现在 AI 在进攻侧不是一种隐蔽行动。」
- 他由此推出一串国家要想的问题：任务是什么、要不要换一种方式使用网络域、什么时候蜂群什么时候狙击、平衡点取决于风险与目标。
- 归因会变难：在防守侧，「我们会说，我们正在被这些模型攻击，但我们不确定背后是谁」。他真正的落点是：能力更弱、过去更不成功的攻击者，会显得成功得多——「它是那个拉平差距的东西」。
11:25 超级攻击怎么工作
- 做法像测绘：朝你扔一支智能体的蜂群，把你的网络画出来——每个服务、每条路由、每个系统、所有资产。一次下来，「我们可能会得到关于你网络的数 TB 元数据」。
- 有了那份元数据，就能像量脉搏一样做轮询：应用改了吗、路由变了吗、有没有新机器进到目标区域。然后「我们攻击的就不是清单，而是变化本身」。
- 他明确说了不可能一直在打：一是成本上做不起，二是没必要。要挑时候——威胁变了（新模型出来、有新情报）、你的网络变了、或者明天要开董事会。
- 他举了真实的例子：周末某个流行产品出了一个零日，他们立刻用那份「心跳」去轮询——谁有这个问题。产品的目标是：从一个通用漏洞编号，到「它到底能不能被利用」，抢在坏人前面。理由是漏洞并不等值。
14:37 匿名扫描、品类重定义，与渗透测试为什么过时
- 他先讲了防守方永远面对的背景噪声：外面总有犯罪分子的随机扫描，他们手里有一个自认为有效的漏洞利用，就满世界扫。「所以你不如也拥有一股更好的力量，由好人造的，持续不断地压着你。」
- 主持人大卫把这件事接到一次品类重定义上：CrowdStrike 当年把「杀毒软件」重新定义成了 EDR。凯文的回应是，Armadin 会像杀毒软件一样普遍，「因为你必须有那道 AI 力场」。
- 他对渗透测试的判断很直接：「它一直只是在扫描已知的东西，它并不能证明你是不是真的可被利用，所以它总是造出一大堆无关紧要的清单。」他点了老牌工具的名字，说那更像是卫生检查——我外面有什么、暴露了哪些服务、有没有对应的漏洞编号。
- 他的对照是：AI 的攻击能在定制应用里找出逻辑缺陷而不是代码缺陷，而且会一直穷尽所有路径。「所以我认为它会逐步取代渗透测试。」
16:03 九十多个零日，黑盒、没有源码
- 他给的数字是：「从 2026 年今年一月起，Armadin 在客户现场找到了九十多个零日，全都在生产环境里。」他强调这些不是小公司，「这是财富 500 强」。
- 关键的限定是他自己加的：没有源码可看，不是靠登录进去才摸到的，而是从互联网上、黑盒地打出来的。「我们不是靠看源码找到这些零日的。」
- 他拿这件事对照了另一个做法：能读源码的工具出来之后，大家冲去扫自己的代码、找到成千上万个问题——「那是噪声」。而他们的路径是从外面打进来，通常在四十八小时内打给客户的安全负责人；对方会直接进入事件响应模式。
- 他区分了红队与渗透测试：渗透测试是卫生步骤；而红队，「如果做得到，所有人都会一直对一切做」。过去是成本上做不起、人力上也做不起，现在有了智能体才做得到。
19:15 蓝队：以速度生成补偿性控制
- 他给蓝队的目标是两句：不能只是出现一下说「嘿，你有漏洞，回头见」；「每一个 CISO 的北极星都应该是有效的自主响应」。
- 具体做法是把可被利用风险的信息接进防守面——端点 EDR、防火墙——以速度生成补偿性控制，让人在被别人发现攻击之前就已经被保护住。
- 他自己说第一代可能很粗糙：「我宁愿用一个糟糕的补丁挡住坏人进来，也不要发生一次入侵。」理由是「你永远不会想让一个来路不明的人对你的网络拥有任意访问权」。
- 他点了合作的防守平台：CrowdStrike、Palo Alto，以及「Fortinet 和其他所有人」。他用的比方还是医疗：这是战场上的现场包扎，先把血止住，医院是下一步。
21:39 SOC 的未来：检测与响应的回路里不能再有人
- 他的判断很硬：预防会由 AI 主导，检测和响应也会由 AI 来做。「如果你的检测与响应回路里有人，你就会太慢。」他给的因果是窗口在收窄——每个阶段的窗口都在收窄，以至于「我们实际上不再做很多检测和响应」。
- 他形容自己的智能体一旦在内部站稳、有了感知的命令与控制，扩散速度是惊人的：「你一次只做一件事，这东西一次做一千件事。」
- 他也留了另一半：系统要互相兜底、假设某处会失效——「就像哪怕 Armadin 造出了力场，迟早有人会绕过它。」所以要有一张网，而那张网后面不能指望有人。
- 他说这一切都会变，但「我没法告诉你，有谁已经确定它会怎么变」：CISO 们正在审视自己的员工队伍、人头数和流程，现在说它会落到哪里太早。
25:00 两边都在赶时间；Mythos 那一刻；Hugging Face 教了什么
- 他把当下描述成一种双向的赶时间：进攻方（他举了伊朗、俄罗斯）有一种「趁技术还在位，现在就拿下」的急迫；防守方拼命把每个窗口都补上。「公平地说，双方的这种绝望都是对的。」
- 他的判断是：AI 时代有近期的痛，而且它尤其有利于进攻方；但长期收益在防守这边——被 AI 进攻训练出来的、自主的 AI 防御，会比人类盯着数据包做得更好、更尽责。
- 他看到的现场是全员上阵：「我们最老练的那些公司里，有一家告诉我们，他们把很大一部分工程师和研究组织的人抽出来，专门去加固自己的墙。」警钟是最近几个月才响的，他认为 Mythos 那一刻是最大的推手——它把「AI 进攻正在朝你来」变成了众所周知的事。
- 关于 Hugging Face 事件，他的结论是：「在每一次技术模态转换里，我们都会低估对手的能力。而这一次，我们低估的是模型的能力。」他读过复盘，认为本可以加护栏、加确定性的东西拦住；他也理解为什么没有——「当你在一场竞赛里，你连自己的创新都慢不下来」。
28:38 给会攻击的智能体上笼子
- 他说得很直接：「别搞错，Armadin 造出了我们所有人都在担心的那只野兽。我们造了一个会攻击的模型。我们造了很多个。」那套系统攻击生产网络，「闯进去的成功率非常高」。
- 防护是分层做的：hypervisor、主机层面的锁死、它对代理有感知、被动的分类器看每一条提示词。有意思的细节是：大多数被拦下的智能体其实是因为在浪费钱，不是因为安全。
- 他给的两条原则是：假设每一层安全都会失效，所以要有确定性的规则；以及「要保护在特定领域里行动的智能体，确实需要那个领域的专业知识」。
- 他也讲了两边的极端：「得把那只野兽关进笼子里。但我会说，也别关得太死，稍微放一点出来，找到那条线。」因为做得太确定、禁得太多，就用不上它的创造力。
30:11 二十四条杀伤链，与开源、闭源的差别
- 他们整理了 24 条杀伤链，都是人类在真实受害目标上、或者他们的操作员在测网络时真正做过的。
- 结果：「我们没有一个模型能走完整条杀伤链中超过八条。」也就是二十四分之八。
- 更让他意外的是：他们既测了开源权重的模型，也测了最前沿的闭源模型——全都只到八条。差别最后只落在两个变量上：闭源更快，而成本上不一样；让开源模型跑更久，它们到了同一个地方。
- 他对 METR 那份材料的评价也放在这一段：那些人是 AI 的人，「但我不确定他们做过很多调查」——他把结论落回到「安全领域的专业知识必须和 AI 的人一起工作」。
31:40 该记什么日志；那支红队；零日的那个转弯
- 他抛给模型公司的问题很具体：等这些东西脱轨时，你得能说清楚发生了什么、什么时候发生的，而且「不该像要花两周取证才搞得清楚」。他自己的做法是记录智能体做的每一件事：源 IP 地址、日期时间、做了什么。
- 他把这件事接到更早的经验上：当年云兴起时，他们得先学会「一次云入侵长什么样」；现在得学会「一次 AI 入侵长什么样」。
- 关于团队，他给了一个数字：十五年进攻、十五年红队，「字面上红队过财富 100 强里的 99 家」。他还补了一句：没拿到的那一家，他们从来没雇过我，而我很喜欢他们的产品。
- 那九十多个零日里，大多数仍然由人找到——但那是人在用 AI 做掉 90% 以上的苦活。然后是那句转折：「最后几个零日，是技术找到的。所以我们已经完成了这个转弯。」
36:08 建公司：四个不同，和 Wiz 那把尺
- 他把自己两次创业的区别归成四条：钱（Mandiant 自筹资金、一开始就盈利；这一次必须提前融资）、速度、品牌、以及把市场进入能力提前建起来。
- 关于速度，他给的说法是：「我感觉我们有一股时速 80 英里的顺风，但我们没有 Salesforce 那样的销售体系，没有市场进入团队，也没国际化。」而且要备好第二幕、规划第三幕，「免得被逼进角落」。
- 他找的参照是 Wiz：从第一次发布起 18 个月做到年经常性收入超过一亿美元，「我们要试着超过它」。同时他很清楚：消费级 AI 那种流星式收入曲线，「在企业级安全销售里没法复制」。
- 他也讲了管理上的取舍：不能用勇气、直觉和胆识去赢，得把打法流程化、几乎工业化；CEO 的工作是把混乱对员工隐藏起来；因为技术变太快，「销售必须每周都被培训」。
46:04 收尾：差异化只剩客户
- 他给这个时代的判断是：几乎每一个行业都会变，而在网络安全里，未来两年每一套技术栈都会不一样——东西会被拆掉、换成新的、全部翻新。这是「网络安全里一生一次的顺风」。
- 另一层背景是：今天有比以往任何时候都多的创始人和创业公司，也都拿得到钱，所以不会再有一个「Mandiant 那样空着的位子」。
- 他的收尾是一句很朴素的话：「除了你的客户群体在夸你，没有别的东西能让你有区别。」拿到客户、让客户满意、重复——「我刚刚把我所有的商业秘密都交出去了，它们一点都不新鲜。」
逐句全文翻译
以下按节目原始顺序，逐句翻译整集对话。底稿是本期整集音频的完整转写：这一期官方同名视频在本刊截稿时尚未上线，没有官方字幕可用。3
只保留中文译文，不保留英文原文；对话部分保留说话人标签：片头／大卫／凯文。不压缩、不摘要、不删减。
口径：本期节目页与 RSS 都没有给出官方章节表，下面按音频的实际推进顺序排列。整集转写的声部分离把两位说话人分得很干净（主持人一簇、嘉宾一簇）；几处极短的交叠处仍可能偏一个回合，已按内容锚点校正。片头是本期金句剪辑，单独标注。
片头：如果你在这件事上没有防守，那你面对的是一支很强的进攻。你想成为 2000 年那支巴尔的摩乌鸦队的防守组。你会希望你的训练进攻真的能推着你走。这就是 Armadin 要做的事——我们就是那支全明星进攻组，一直朝你来，让你用我们的打法去训练你的防守。你建起了 Mandiant，非常成功。你为什么决定重新回到场上？我在安全这行干了三十年，而整件事恰恰就是关于这次变化的，我不想在 AI 这次换挡里坐在场边。AI 在一微秒里做的事，七十个人也做不完，他们根本做不到，这没法比。这是安全行业从来没见过的一场海啸。什么「让模型慢下来」「我们不想要网络风险」——太晚了。开源模型已经足够好了。Armadin 从今年一月起，已经在客户现场找到了九十多个零日，全都发生在生产环境里。这不是什么小公司，这是财富 500 强。国家级攻击和今天的 AI 相比有什么不同、有什么相同，以及你觉得 AI 在几年后会走到哪一步。在防守这一侧，我们会说，我们正在被这些模型攻击，但我们不确定背后是谁。是一个国家吗？
大卫：是一个人也说不定？这是……凯文·曼迪亚在网络安全这行做了三十年。他对这次 AI 转折的看法很简单：我过去做过的一切都死了，剩下的全是新的。这一期，大卫·乔治和凯文坐在一起——他是 Armadin 的创始人兼 CEO，也是 Mandiant 的创始人——聊当网络攻击从人的速度变成机器的速度之后会发生什么。凯文解释了为什么 AI 让攻击方立刻占了便宜：从同时试探上千条路径，到让技术并不高的攻击者变得出奇地能干。他还论证了唯一可行的回应：防守也必须变得自主。我们还聊到 Armadin 怎么用 AI 持续攻击客户的网络、这支团队今年找出九十多个零日学到了什么，以及凯文为什么认为未来两年几乎每一层安全栈都可能被重做。凯文，谢谢你来。
凯文：不，谢谢你。
大卫：好，那你创办了 Mandiant，显然非常成功，中间有很多章节，最后它落在了 Google 里面。你为什么决定重新回到场上？
凯文：这是个好问题。我不确定这个决定是我做的，这么说听起来有点怪。但我见了大卫·斯莱特、特拉维斯·兰纳姆，还有另外那位创始人，埃文·佩尼亚我本来就认识。我可以说，是他们创办了这家公司，他们才是创始人。我见到他们的时候，他们已经有想法了，他们向我讲了他们想做的事，而我在他们身上看到了天赋。特拉维斯是个一代一遇的天才。大卫·斯莱特——我是褒义地说——是个天生的异类。这两个人真的非常非常强。埃文·佩尼亚在他做的事情上极其出色。当你见到这样一支团队、和他们聊的时候，我一边听他们在做什么，一边心里想的是：我想成为这件事的一部分。我在安全这行干了三十年，而整件事恰恰就是关于这次变化的，我不想在 AI 这次换挡里坐在场边。说得真好。
大卫：我过去做过的一切都死了，剩下的全是新的。
凯文：但见到那支团队、看到他们正在创办公司，我意识到，我跟这些人非常合得来，可以一起把这件事加速：Armadin 正在建的东西，是每一家公司现在都需要的。而我想，有哪支团队能把它建出来？我想我能回答「现在」这两个字。你在安全这行干了三十年，总会认识一些人。那我们就去找那些人，告诉他们：我们把你需要的东西建出来了。所以我几乎可以说是一种被逼着去做这件事的感觉。我知道这听起来怪，但我不会在五十多岁的时候再去创办一家公司，我当时在做投资。不是因为「我是个创业者，我喜欢创办公司」——不是这个。也不是「我不是做 VC 的料，我只是个做运营的人」——也不是这个。是我见到了这支团队，然后想：这件事我们必须做。真的就是这样。
大卫：对，而且整个 AI 的这次变化正在发生。
凯文：绝对在发生。
大卫：那就是催化剂，对吧？
凯文：对。
大卫：那给我们讲讲 Armadin 是做什么的。
凯文：Armadin 用前沿模型和 AI 做进攻——去测试你有没有可被利用的风险。这就是我们今天做的事，我们把它叫作「Armadin 红队」。但我们创办这家公司的时候，特拉维斯、大卫·斯莱特和埃文都知道，网络安全的未来会这样：好人必须造出一门进攻性的网络火炮，把它打向网络，来确认这些网络扛得住攻击，因为攻击一定会来。但我们也知道，它会变成好人造的、用来训练的 AI 进攻，对好人造的 AI 防守。而这两样你都必须有。所以我们的第一幕，是必须成为全世界最擅长找出可被利用风险的人。如果我们比坏人——不管是国家、罪犯还是捣乱的人——早五分钟，那就够了。我们也清楚我们的第二幕：Armadin 蓝队，我们得把它拦下来——补偿性控制、止血带。那就是 Armadin 要做的事。我们在造的，是你在 AI 时代防住 AI 攻击所需要的那道力场。
大卫：对。给我们讲讲今天 AI 攻击的能力到底是什么性质，以及你觉得它会往哪走。
凯文：好。首先它们的性质是——我们现在处在一个很奇怪的窗口里：我们看得见它们，但还没有到你预期的那种水平。在真实世界里，我还没见过 Armadin 已经造出来的那种东西：25,000 个智能体协同工作，一起做非常非常聪明的事，还不会陷入那些离奇的钓鱼弯路。因为当你应对一次 AI 攻击的时候，你很快就能看出它是 AI——至少我能，因为我思考过很多进攻。我过去应对过很多由人主导的攻击。人会沿着 A 点到 B 点、再到 C 点这样一步步入侵。AI 会做一些小动作，有四五个不同之处，其中之一是：它会先闯进 A 点，然后横向移动到 B 点，接着你会发现，它又在试着闯进 A 点。你懂我的意思吧？就像——我知道这是无人机蜂群，但你本可以协调和思考得更好一点。今天它就是这个水平。它会变得更好、更干净。但差别首先在于，AI 能做的规模是碾压人类的，甚至超乎人的理解。所以这里有一个规模问题：人类一次只能找到一条进入网络的路径。
大卫：对，他们必须有所取舍，因为他们得把有限的资源投入一条最直接的路径，对吧？
凯文：对。所以规模是一个难题。速度更是离谱——AI 在一微秒里做的事，七十个人也做不完。他们根本做不到，这没法比。所以过去一直缺的是 AI 的创造力或有效性。但就我们做的事而言，我们不需要最花哨的模型。我们不是要让模型会说 400 种语言之类的。Armadin 在进攻侧做的是找漏洞、找可被利用的风险。那是代码，是一种结构化的语言、结构化的过程。因为它结构化，AI 会非常擅长。对吧？所以我真的认为它今天已经在这里了。什么「我们让模型慢下来」「我们不想要网络风险」——太晚了。开源模型已经足够好了，这些东西现在就在发生。问题只在于，一旦 GPU 可以匿名获得，你会看到多得多的犯罪性攻击。
大卫：哦，有意思。
凯文：对吧？你懂我的意思。
大卫：当然。
凯文：但只要还不能匿名攻击——而当着别人知道你是谁的时候做犯罪是很难的。
大卫：当然。
凯文：如果你能匿名犯罪——这是我给罪犯们的建议：如果你能匿名犯罪，那比穿着印了你名字的球衣去干要聪明得多。所以，攻击的差别，以及我们现在看到的东西是：我们正处在 AI 主导的攻击即将到来的前夜，还只是第一局。我认为这单纯是因为模型的成本和可获得性，对犯罪群体来说还没有像未来那样方便。
大卫：对，完全是这样。好，那你——你在安全行业做了三十年，见过相当多的国家级攻击，对吧？
凯文：每一天。每一天。
大卫：那就聊聊国家级攻击和今天的 AI 之间的不同与相同。我用国家级攻击这个词，只是想说它是最高级、也是最成功的那一类攻击。然后再说说你认为 AI 在几年后会到哪一步。所以一切都会变得很快，对吧？但我可以告诉你——
凯文：在我看，打进攻的国家从来没有……当你为了间谍目的、为了安全原因去入侵时，你用的大概是一发狙击子弹。多数情况下你不是在扫射祈祷。现代国家的进攻方会限制目标，他们会深入打非常具体的东西，比如 30 家国防承包商、或者 .mil。当他们认真打那个目标时，你可以把它想成那发狙击子弹。有了 AI，我觉得它更像一支无人机蜂群，在网络域里会变得有点不一样。而且我认为连现代国家也在想：我们的规则该是什么？如果我们要打这家公司，我们是蜂群压上去、把 token 烧在上面吗？因为 AI 会做很多人类不会做的事。所以它会稍微粗糙一点、动静大一点，但它更有效。
大卫：也更全面，对吧？
凯文：你说对了。它很可能更有效。所以现在一个国家要想清楚的事情太多了，而随着 AI 这次换挡，他们整套学说都会变。比如 AI 怎么改变我们的任务？我们是不是要换一种方式使用网络域？有时候用无人机蜂群，有时候用狙击？两者怎么平衡？这取决于风险、目标，取决于我们想多隐蔽？因为现在 AI 在进攻侧不是一种隐蔽行动——
大卫：除非你做了大量后训练，不然你还得有人在回路里盯着，看我们是不是在做聪明的事。因为你只要来一句「嘿，这是提示词，去黑 abc.com」——
凯文：它不会用隐蔽而聪明的方式去做。而且我认为，就算你要求它这么做，它也不会。所以它得真的被训练过、真的被人影响过。但更普遍地说，你会看到的是：能力更弱的攻击者、技术更差、过去更不成功的那些人，会显得成功得多。它是那个拉平差距的东西，对吧？
大卫：对，因为量堆起来了。
凯文：对。当你开始用模型的时候，时间一长，在防守侧我们会说：我们正在被这些模型攻击，但我们不确定背后是谁。
大卫：是不是一个国家？是不是一个人？我们会有些线索，但归因会变得有点困难。所以这个绕圈子的回答是说，在 AI 时代，它确实把远高得多的专业能力民主化了……去攻击受害者的网络。
凯文：对。
大卫：好，那这就顺回 Armadin 了。你说过防守需要有一支强大的进攻，对吧？
凯文：对。
大卫：最好的防守……
凯文：你总得用什么东西训练你的防守，而且它必须是持续的。
大卫：对，对。那产品是怎么工作的？你怎么达到这样一个精巧程度——能像你描述的那样找出并修复这些漏洞？它们比一条普通的提示词要精巧得多。
凯文：好，这里信息很多。我可以就这个聊四十五分钟。但首先，我可以告诉你这个：这件事你没有防守，你手上只有一支强大的进攻可以拿来对抗。你懂我的意思吧？就像——哪怕用体育来打比方，如果你想成为 2000 年那支巴尔的摩乌鸦队的防守组，你会希望你的训练进攻真的能推着你走。你懂吧？这样你才知道自己有多强。这就是 Armadin 要做的事。我们就是那支全明星进攻组，朝你来，让你用我们的打法训练你的防守。这会很重要。而且你真的没法让一个人留在回路里，去做战术层面的自主防御。你必须做得快。你得用最快的速度给伤口扎上止血带。所以回到我们刚才说的——你要能持续地做，而这就是复杂之处。我们做一件叫「超级攻击」的事。大卫，那不过是个花哨的说法：我们朝你扔一支智能体的无人机蜂群，把你的网络画出来——每一个服务、每一条路由、每一个系统、所有资产。这次超级攻击下来，我们可能会得到关于你网络的数 TB 元数据。做得极快。它会把你看个通透。这样我们就能拿到一份几乎等于元数据孪生的东西，看到我们能看到的。如果我们进到里面，也做同样的事：把一切都画出来。这就是你网络上的攻击者视角。有了那份元数据，我们就能几乎像量脉搏一样给你做轮询——变了吗？变了吗？一直在往前看：某个应用改了吗、某条路由变了吗、某个服务更新了吗、有没有新机器被放进目标区域？这样我们就能低成本地轮询变化，然后攻击变化本身。在 AI 时代，你真正想要的是模型持续不断地压着你，但你不可能一直都在做，因为第一，成本太高；第二，也没必要。你要么在威胁变化的时候做——嘿，新模型出来了，有新情报了；要么在第二，你的网络变化的时候做，因为你想测一下那个变化；第三，你可能就是单纯想测一下——明天要开董事会，我们看看自己怎么样。你懂我的意思吧？给自己做一次审计，看看我们处在什么位置。那就是我们周末刚做过的：某个流行产品出了一个零日，我们立刻就有了那个心跳——直接轮询谁有这个问题。Armadin 的目标是：从一个通用漏洞、也就是一个 CVE 出发，在坏人之前判断出它到底能不能被利用。并不是所有漏洞都能让人稳定地控制你的系统。所以并不是所有漏洞都一样，对吧？我们要确认的是：嘿，这个是你真该担心的，还是它并不会给你远程命令执行。长话短说：那次超级攻击、那份元数据，让我们能轮询变化，在你的网络变化时攻击你。这就是你能做到的最好的持续防御，而我们在这件事上会越来越好。轮询的成本也会降下来。在小型网络上，它花不了多少钱；但在一个一直在变化、又非常大的网络上，你得相当频繁地轮询，才能保证自己没有暴露窗口。
大卫：当然。
凯文：对，当然。
大卫：这其实很好地解释了为什么这种持续的方式很重要。对。这很有趣。就像，你知道，你和我——其实你已经是在跟它对抗了。在外面某处，犯罪分子总会有那种随机扫描，他们大概都还没用上 AI。他们手里有一个自认为有效的漏洞利用，然后就满世界扫，扫到了就冲着可被利用的风险来。所以你其实已经在承受——
凯文：来自一股看不见的、不怀好意的力量对你网络的压力。你懂我的意思吧？所以你不如也拥有一股更好的力量，由好人造的，持续不断地压着你。
大卫：对，有意思。所以你会说，Armadin 在——我不知道——一年前，大概会被归进渗透测试这个类别。你和我跟 CrowdStrike 的乔治有共同的渊源和交情。对吧。而他们很有名地把那个类别从「杀毒软件」重新定义成了 EDR。当然，他们做到了。对，当然。那次品类重定义背后是基础设施的大变化和产品的变化——你知道的——让他们能造出一个比防病毒大得多的产品类别。聊聊渗透测试吧。渗透测试在历史上的定位是什么，为什么它不是未来？
凯文：好，有几件事。我的意思是，你那时候必须做，对吧？它有点像第一代杀毒软件。你必须买杀毒软件。而我认为看 Armadin 的时候——我们会像杀毒软件一样普遍，因为你必须有那道 AI 力场：AI 进攻训练 AI 防守。你必须做，而且你能做。那你为什么不做？所以你看——在我看来，渗透测试一直只是在扫描已知的东西，它并不能证明你是不是真的可被利用。所以它总是造出一大堆无关紧要的清单。我们在 Armadin 想做的做法是：我们真的能把漏洞利用执行出来，我们会验证，所以没有误报。我们能拿到远程代码执行，或者把数据从机器上取走。而很多渗透测试做的事，不过是打到你的基础设施上——它用的不是一种会记忆、会理解你基础设施的、像 AI 智能体那样的思考型学习技术。所以它做不了定制应用。至少老一代的渗透测试——Tenable、Rapid7、Qualys 那些——更像是一种卫生检查。对吧。就是我外面有什么、暴露了哪些服务、这些服务有没有对应的 CVE、或者有没有不可利用的漏洞。当你用基于 AI 的攻击时，它会在定制应用里找出逻辑缺陷，而不只是代码缺陷。它会一直在所有路径上穷尽。我能告诉你的就是：从 2026 年今年一月起，Armadin 在客户现场找到了九十多个零日，全都在生产环境里。顺便说一句，你的客户群体是这样——
大卫：他们很高兴是我们先找到，而不是别人。而且他们会说，这可不是什么小公司，这是财富 500 强。
凯文：对，我这么说不是在制造恐惧、不确定和怀疑。区别在于，我们把模型训练过、后训练过，用的是真正的红队人员，是真正能写出漏洞利用的人。这一点很重要。所以当我们扫描网络时，我们手上没有源代码可以看。我们不是靠看源码找到这些零日的，也不是因为我们能登进一个应用、于是有了访问权限、才摸到别的东西。我们是从互联网上、黑盒地找到了九十多个零日，而这些是主流软件公司的产品。他们心怀感激。所以大家都在说：哇，Mythos 出来了，你可以扫描源码找漏洞，然后你找到成千上万个。那是噪声。对。我们是从外面进来，然后打给 CISO，通常四十八小时内：嘿，我们在你的 DMZ 里拿到了远程代码执行。通常从那里我们就能进去，他们也会同意我们的判断。好的一点是我们在往下走；修的那一侧难一点、久一点，但那些公司会直接进入事件响应模式。他们把它当成一次事件来响应。那不是渗透测试，那像是真的对手冲着你来了。而红队和渗透测试的差别在于——在我看来渗透测试是卫生步骤。我认为时间一长，如果做得到，所有人都会一直对一切做红队。对吧。它过去是成本上做不起、人力上也做不起。有了 AI、有一个智能体来做——或者像我们这样，有很多不同类型的智能体各司其职——你现在就能做这件事了。所以我认为它会逐渐取代渗透测试。
大卫：对。那只是红队冲你来的时候会做的事里很小的一部分。对。所以你前面提到，那显然就是 Armadin 红队。你提到了 Armadin 蓝队。聊聊 Armadin 蓝队吧。
凯文：Armadin 蓝队是这样的——我们不能，大卫，只是出现一下然后说「嘿，你有漏洞，回头见」。对吧。对。而且，每一个 CISO 的北极星都应该是「有效的自主响应」。我们得把它建出来。我们一直都知道，你不能只说：我们想成为全世界最擅长找出可被利用风险的人。那是目标一。但目标二，是成为全世界最擅长对此做点什么的人。那就意味着 Armadin 蓝队。Armadin 蓝队会拿关于可被利用风险的信息——然后和防守面合作——端点 EDR 也好、防火墙也好——以速度生成补偿性控制。对。这样，如果我们在别人用模型发现一次攻击的五分钟前发现了它，你已经被保护住了。这些保护措施在最开始的时候可能是粗糙的，对吧？未来几个月是这样。一年之后，它们就会是理所当然的存在。因为整个网络域推进的速度，逼得你不得不自主防御，不管好坏。我宁愿用一个糟糕的补丁挡住坏人进来，也不要发生一次入侵。对吧。你懂我的意思吧？所以你得在两件事里挑轻的那个，而其中一个要好处理得多。你永远不会想让一个来路不明的人对你的网络拥有任意访问权。
大卫：对，对。所以你要尽一切办法阻止这件事。我想说第一代是这样的：我们正在和 CrowdStrike 一起做，他们知道这套东西必须存在；我们也在和 Palo Alto 一起做，他们知道它必须存在。他们都想往 AI 时代走，也一样要走向自主防御。所以我们要去告诉那些防御平台——Fortinet 和其他所有人——你可以怎么应对它。我把它比作战场上的现场包扎：有人中枪了，你先给他包上，但那不是医院。
凯文：对，对，对。
大卫：那是一种「好，我们先把血止住」，但接下来你可能还得用更多时间和人力、甚至未来用上更根本的方法去做别的事。
凯文：所以你会看到它发生。哪怕你是一个 CISO，哪怕你不主动要，你也会看到自主防御发生。对。因为你已经投过资的那些防御平台会把它带进来。
大卫：对。你前面提到，网络这类别之间的边界正在变模糊。我记得你还开玩笑说，你过去那三十年的经验，是已经作废了，还是仍然管用，之类的话。SOC 的未来是什么？然后这些类别的边界——网络里的这些类别——会怎么融合、怎么变？
凯文：如果我是个 CISO，我真的相信我的北极星是「有效的自主安全」。你想让你最好的人保持投入。你想把对你组织有效的流程自动化。但你绝对要回答的是：在 AI 时代，什么活得下来、什么活不下来。对吧。我认为我们还在把这个过程走完。我认为 SOC 里有一些完整的流程——会直接消失。不管因为什么，我们眼下正在自动化。对。时间一长，我可以这样告诉你：如果你的检测与响应回路里有人，你就会太慢。对。你懂我的意思吧？这不会运转得好。你有预防、检测、响应。预防会由 AI 主导，检测和响应也会由 AI 来做。而网络安全的目标从来都是——如果你有——你想要的是预防。当然，对。你不想靠检测和响应。所以我看到的是每个阶段的窗口都在不断收窄，收窄到我们实际上不再做很多检测和响应，因为做它的那个窗口——一切都发生得太快了。
大卫：你说到点子上了。
凯文：有点太快了。但你某种程度上还是得有那层洋葱皮：系统为系统兜底，并假设某处会失效。对吧。就像哪怕 Armadin 造出了力场，迟早有人会绕过它。有人会在我们找到之前先写出一个漏洞利用——在我们还没评估过的某个平台或应用上，某种方式、某种办法。它还没在客户现场上过生产，所以我们没看过它，而别人先找到了。当那种事发生时，你会希望在它后面有一张网，说：我们检测到了对系统的未授权访问或非法访问。那些网，你不能指望那里有个人。对。我的意思是，就只能是——因为我们在 Armadin 已经做过了：当我们闯进去、有了一个智能的、有感知的内部命令与控制之后，它的扩散速度是惊人的。你知道，我记得作为一个人，你在键盘上敲：我想用这个口令从这里横向移到那里——你太慢了，你一次只做一件事。这东西一次做一千件事。它无处不在。而你会想：哇，好，完事了。所以那每一步——
大卫：流程的每一步都必须自动化。不能有人在回路里。
凯文：对。这就像——我没有什么好的类比。就像气球爆了，你懂吗？
大卫：对，对。
凯文：它一进去，就像……你的整套防御装置就这么爆了。所以你必须把预防做对。然后对检测与响应立刻上锁，随便你用什么方式。而这些阶段之间永远有灰色地带，因为人们会说：如果你自动地、快速地检测并响应，那本身就是预防。是的。所以这一切都会变。每一家都在审视它，每一个厂商都在审视自己在转向 AI 时的角色。嗯——所以它全都会变。但我没法告诉你，有谁已经确定它会怎么变。他们在审视自己的员工队伍，在审视自己的人头数，在审视自己的流程——我指的是那些 CISO。他们在问：在现代这个时代，我该长成什么样？但现在就说它会落到哪里，太早了。对。所以太早了，还看不出他们会是什么样、他们的防御装置会是什么样。
大卫：也许——你有一批财富 500 强的客户。你还跟另外一批关系很近，但还不是客户。他们今天的脆弱程度大概是什么状态？
凯文：在快速缩小。你知道，每个人都在担心。而且说实话，两个方向上都有一种赶时间的绝望。如果你是伊朗或俄罗斯的进攻方，你有一种「就现在拿下来」的绝望。对，趁你的技术还在位就拿下。你说得对。而如果你在防守方，你会拼命想把每一个窗口都补上。公平地说，双方的这种绝望都是对的。因为我们在这个 AI 时代有近期的痛——而它尤其有利于进攻方。对吧？这没关系。这就是它的性质。但双方都认识到，这是为了长期的收益。对。也就是说，被 AI 进攻训练出来的 AI 防御、而且是自主的那种，会比人类盯着数据包做得更好、更尽责。所以我们正在走过的，就是这个暴露窗口期——姑且这么叫——在这段时间里，防守方的每一个人都有风险，他们全都在赶工。我现在在每一家公司都看到了极其有力的努力，而且我不知道有哪一家大型 1A 级企业没有在主动扫描暴露面、并实时地做点什么。有意思的是，大卫，这就像——到处都是团队作战。CIO、CISO、产品团队、业务线，全都在说：好，我们发现了问题。那几乎像一间作战室：我们得去把它修好。你懂吧？而这些团队的构成面相当宽。所以，没有办法让接下来这一年变得好看。这是最好的说法。你懂我的意思吧？现在外面就像一场鸡尾酒会，一场数字鸡尾酒会。所有人都在赛跑。对，对。我们最老练的那些公司里，有一家告诉我们，他们把很大一部分工程师和研究组织的人抽出来，专门去加固自己的墙。
大卫：对。
凯文：那是一种全员上阵。而且，警钟是最近才开始响的，就在过去这几个月里。我认为 Mythos 是最大的那一次。我的意思是，我们在 Mythos 之前很久就看到它来了，但从营销的角度说，Mythos 那一刻让所有人都意识到：好，威胁变了。很多人说，Mythos 出来了，去在我们自己的软件里找漏洞。如果你在做软件安全，你必须那么做。所以所有厂商都冲出去做了。但我对 Mythos 的回应是：它只是把「AI 进攻正在朝你来」这件事变得众所周知了。而我认为那正是加速它的东西。你知道，那几乎是一个正式的印章：它来了。对。
大卫：那 Hugging Face 那次事件呢？我很想听你聊聊从那件事里学到的东西。
凯文：那件事我想了很多。我的意思是，我确信在 OpenAI 那边，或者在那些做模型的实验室那边，他们会想：哦，我们本来可以做这个做那个，那就不会发生了。你懂我的意思吧？所以他们已经想明白了。以我的经验，在每一次技术模态转换里，我们都会低估对手的能力。而这一次，我们低估的是模型的能力，因为——你知道——当你事后认真去读，就会想：啊，他们本可以拦住那个。对，对。他们本可以在上面加护栏、加一些确定性的东西。他们现在意识到了。但我认为，当你在一场竞赛里时——它几乎像登月竞赛，对吧？AI 这场竞赛——你有研发人员，他们在做模型，做到连那些 CEO 都会说：我们慢不下来，让政府来帮我们慢下来吧。你懂吧？那意味着你连自己的创新都控制不了。我对这件事有看法，但我们可以另找时间聊。
大卫：所以当你有——我明白——研发人员在追逐那种创新。而要把他们和真正有经验的安全人员打包在一起，是很难的。
凯文：那种有本事把那个东西关进笼子里的人。对。而要把这两边撮合到一起很难，因为安全的人对 AI 的理解没那么深，AI 的人又意识不到。我们在自己的模型里做的一件事——别搞错，Armadin 造出了我们所有人都在担心的那只野兽。我们造了一个会攻击的模型。我们造了很多个。我们有一套系统去攻击生产网络，而且闯进去的成功率非常高。那它安全吗？我们的人出于本能就知道：我们显然得有一个安全的——得有一个 hypervisor，得把这东西保护起来、在主机层面锁死，还得有一个代理，而且它知道这个代理、它对代理是有感知的。这没问题。但我们的人后来做了一件事，连我都说：干得漂亮。他们被动地、不声不响地去看每一条提示词：我们喜欢它吗？不喜欢？而大多数时候，如果我们杀掉一个智能体，大概跟安全一点关系都没有，而是那个智能体在浪费钱。
大卫：对。
凯文：你懂我的意思吧？所以，杀掉它。它跑去做一件我们已经做过、或者不想做的无用功了。但当时有那么多层校验，在确认这个智能体在做对的事。另一件事是：假设你每一层安全都会失效。
大卫：对。
凯文：你必须有确定性的规则去屏蔽某些活动。但我读那些事件报告真正学到的，是：要保护在特定领域里行动的智能体，确实需要那个领域的专业知识。
大卫：你懂我的意思吧？对，这是一支团队的事。所以我明白。就像，如果你没有网络的背景，我明白你会怎么去做——
凯文：你会去测某个东西，然后说：哦，这个我没想到。对。而你本来必须得有一支有经验的团队去看那些评测长什么样，才能说：你知道么，它会做这个、它会做那个。所以这就是为什么 Armadin 把写漏洞利用的人、红队的人和 AI 的人凑在一起，因为我们的评测大多数时候是红队的人做的。你懂我的意思吧？他们才是懂这些东西的人。我们整理了 24 条杀伤链，都是人类在真实世界里做过的——
大卫：对。
凯文：在不同的受害目标上、以及我们有经验的操作员在测网络时做过的。而我们没有一个模型能走完整条杀伤链中超过八条的量。
大卫：那是 24 条里的 8 条。
凯文：对，就是二十四分之八。顺便说一句，这里有个奇怪的地方：我们测了开源权重的模型，也测了最先进的闭源模型，它们全都找到了八条。
大卫：真的？
凯文：对。所以关键就是速度和成本。当然，对。闭源模型更快找到可被利用风险，但那个差距在缩小。不过我们让开源模型跑得更久，它们到了同一个地方。就是这样。所以在网络这个领域里，闭源与开源之间的差别，大概不像其他领域那么大。
大卫：而且它在被压缩。
凯文：对。
大卫：我会说，这跟「能力差距至少在缩小」这件事某种程度上是一致的。但它们的表现基本一样，这很有意思。
凯文：从我的角度看，看团队画出来的那些图，所有线最后都落在同一个地方。
大卫：你去看的时候，马上就是时间——
凯文：成本，然后姑且叫有效性或创造力吧。它们在所有操作结束时，都到了收益递减的地方，最后落在同一个位置。但成本上不一样。
大卫：对，成本上不一样。对，这说得通。对，说得通。那也许这是一个不错的转折，聊聊你们在用什么样的模型，以及你觉得那些实验室公司在未来扮演什么角色？
凯文：好——我甚至不确定我把你上一个问题回答完了，除了那句：安全领域的专业知识，以后必须和 AI 的人一起工作。因为我确实读了 METR 那份东西，我的反应是：嗯，这些人是 AI 的人，但我不确定他们做过很多调查。他们没有那个领域的专业知识。对。这会发生。再说一次，这是模态转换——因为这里有一个例子：当云开始兴起的时候，我当时在跑很多事件响应。我们在 Mandiant 是靠应对入侵吃饭的，而我们得学会「一次云入侵长什么样」。对。我们现在得学会「一次 AI 入侵长什么样」。那里面有多少数据是 Anthropic、是那些被拿来发动攻击的模型公司手上的？你希望他们记下什么日志？他们又会怎么改变行为，好有更好的审计轨迹、更好的取证能力？所以这项技术还处在早期，我们显然都得成熟起来，成熟到我们有问责能力：当这些东西脱轨时，你能说清楚发生了什么、什么时候发生的。而且它不该需要——这话我不太想说——花两周取证才搞得清楚。
大卫：对。
凯文：比如我们会记录我们智能体做的每一件事：源 IP 地址、日期时间和它做了什么。所以你得能倒回去、把这些事重放出来。我认为他们是吃了苦头才学到这些。而且他们今天很可能比三个月前强得多——OpenAI、Anthropic，在测试这些东西方面。其他有实验室的人也在看着这个说：好，我们这儿得收紧一点。我理解他们当时很意外，因为他们低估了它。我们在人类对手身上也干过同样的事。这是最奇怪的一件事：在我整个职业生涯里，所有人都会低估你所面对的顶尖那一层。对吧。因为你不用每天见到它。对。你懂吧，而你也不想害怕床底下的妖怪——所以你不想制造恐惧；但你仍然应该尊重自己在造的那些技术，并且用一种有意义的防护去测试它们。得把那只野兽关进笼子里，大卫。你懂我的意思吧？你是得这么做。而我会说：也别关得太死，稍微放一点出来，找到那条线。因为如果你做得太确定、禁得太多，你大概就利用不到它的创造力了。所以这是一个灰色地带。对。而那个灰色地带的问题就在于——这就是为什么没有人会说你百分之百确定我们会得到预期的结果。对。就是这样。
大卫：对。
凯文：这是一场我们自己也有的拉锯。但我们至今没出过问题，因为我们可以把一个人放进回路，或者我们有分类器会说：这个得由人决定，我们不知道刚才到底发生了什么。你懂我的意思吧？对，对，对。所以如果你把进来的一切都检查一遍——每一条发给实验室的提示词、每一条回来的内容——而回来的东西里有我们完全看不懂的，那就暂停、升级、由人来判断。
大卫：Armadin 里面那些了不起的安全操作员长什么样？
凯文：很多经验。十五年在进攻侧，十五年做红队。我想在我们这些人的职业生涯里，我们红队过的公司，字面上是财富 100 强里的 99 家。哇。我们没拿到其中一家，而且我知道是哪家。他们从来没雇过我，而我很喜欢他们的产品。所以哪天，也许我会被他们雇上——我们怎么把他们拿下？我们去找那些人。
大卫：对。
凯文：一直在跟他们聊。一直没成。没关系。他们可能很好。不过，你知道，他们非常有经验。而且他们都……你知道，当我看我们那九十多个零日的时候，大多数是由人找到的。对。但那是人在找，因为我们用 AI 去做 90% 以上的苦活——也就是渗透测试，做完了，自动化了；Web 应用的渗透测试，用创造性、能表达的方式做，做完了，在 98、99 分位上自动化了。但我们仍然把人放上去。而这里开始变得有意思了，大卫：最后几个零日，是技术找到的。真的？对。哦，哇。所以我们已经完成了这个转弯。
大卫：对。你知道，而且大多数人——
凯文：已经完成了这个转弯。如果你在进攻侧用 AI，你的 AI 智能体就在找零日。对。
大卫：我想换个话题，聊聊你创办公司的理念和心态。你知道，它们是不一样的。对，这里有几件事。我第一家创办公司是在 2004 年，我当时不会说自己是个创业者。我在 2004 年 2 月创办了 Mandiant。
凯文：它是自筹资金、而且是盈利的。我们成功了，但回头看，你在当时几乎什么都没学到。然后你回头看说：哦，我当时确实学到了——通常是因为痛。但我现在回看 Mandiant，2004 年的时候我们有一个前提，当时其实没人相信，因为我们第一版网站上写着：安全入侵是不可避免的。没人相信。我甚至都不知道我自己信了多少。顺便说一句，那是个相当不错的标语。我稍微记错了一点。我们最早的标题是：你不能只依赖预防措施。那太无聊了。它跟「安全入侵是不可避免的」是一回事。对。你知道——
大卫：不能只依赖防御。给安全换个更好的说法吧。
凯文：对，我记错了，因为我不是做营销的。但总之，安全入侵是不可避免。而那个前提是：让我们响应每一次真正重要的入侵。这样我们就能在「怎么防止它再次发生」上拿到先手情报。所以最早的模式——情报也好、整个网络安全也好——是杀毒软件。你知道，它就像是：我们去找恶意软件，我们有它的特征码。而如果我们漏了——杀毒软件就得找到那个恶意软件并提交给我们，这样我们才能变得更好。那是个糟糕的模式。我妈是不会在她的笔记本上找到恶意软件的。
大卫：你懂我的意思吧？
凯文：那只会把她的笔记本吃干。所以那个模式不好。所以我们决定换一个更好的模式，因为我当时在响应入侵。我之所以在响应，是因为杀毒软件太容易被绕过。所以我们就想，好吧，把 AV 那些东西都学一遍——我们把 AV 当第二层，因为它太差了。那也就是乔治现在手上那摊东西。所以：把 AV 当第二层。当然你还是得有 AV。我嘴上骂它，但现实是，你还是需要它，或者需要能替代它的东西。所以第二层防御是必需的。所以 AV 是可想象的那条线。然后你用某种能学习、能思考的东西把那条可想象的线往外推。那就是我们想做的事。而我看 Armadin，它其实就是情报的第三波。比如说，我们为什么要等一个受害者、再从他身上学？这很荒唐。你得先找出你自己的问题。别等着——你知道——国防承包商 A 被攻陷了，然后赶紧把情报分享出去，确保它再也不会发生。那个模式仍然需要存在，用来应对那些无论如何都能打进来、能骗过你的东西。但我们现在有了那个模式，而它就是不够好。所以回到你的问题：Mandiant 是自筹资金的。这样的公司现在不多了——我不知道现在还有多少自筹资金的公司，大卫。
大卫：嗯，速度——速度要求你必须快。那就是区别。
凯文：对。你看，我们创办 Armadin，理念是不一样的。我创办 Mandiant 的时候，是：嘿，这是我们谋生的方式，让我们赚够钱，能靠它谋生。就这样。所以我们雇最好的人，我们的理念是：我们付你的钱比竞争对手多，但你要比别人更拼。所以我们一直觉得自己是「人更少、干得更狠，但人是更好的」。对，我认为我们以拥有出色的人才闻名，而那些人才一直发扬光大。大概一年前，有人给我发了条短信，说：祝贺你，RSA 主舞台的主题演讲里，有 43% 是 Mandiant 出来的人。拜托。那就是我收到的短信。我从没核实过，但那人挺准的。如果那是真的，我就收下这个数字。我认为它大概是真的。这些年我们通过很多人才，触达了很广的地方。而且，你看 Foundstone。看乔治·库尔茨。2000 年我和他在 Foundstone 一起工作。你知道，他从 Foundstone 里孵化出了很多——很多成功的公司和人才。Mandiant 也是一样。但差别在于：第一，必须有钱。
大卫：对。
凯文：第二，不是……是增长率的问题，要现在就拿下市场。比如看 Armadin 的机会，我感觉我们有一股时速 80 英里的顺风，但我们没有 Salesforce 那样的销售体系，没有市场进入团队，也没国际化。这一切都必须要发生。而在今天的经济里，要穿过针眼、赢过那些巨头，唯一的办法是把市场进入这件事和刚好在对的时间点上的、对的技术配起来。而且你最好已经准备好了你的第二幕。
大卫：准备好。
凯文：再准备好它后面的第三幕，因为你不想被逼进角落。所以 Armadin 有第二幕，我们规划好了第三幕。但我们正在建市场进入能力，而这需要资金，而你必须提前把它建起来。消费级 AI 公司造出了那种流星般的收入增长。我认为那在企业级安全销售里没法复制。对。但是——
大卫：你就是看到那种压缩。
凯文：Wiz 从第一次发布起，18 个月做到年经常性收入超过一亿美元，对吧？我们要试着超过它。而这就是你必须做的事，尤其是当你被需要、有必要存在、必须存在的时候。而那并不容易。所以你得拿到资金，你得一直想：你怎么快速增长？你不能让车上的轮子开始晃——也就是说，你怎么能在跑那么快的同时维持流程？在 Mandiant 那种节奏下，我们是自筹资金、有盈利、没有竞争对手，因为没人相信那个前提，我们就没有晃。我们只是有很好的领导力和纪律，我们做得到。以这种速度增长，你必须马上招进能撑得起规模的领导者，他们懂制度化的流程。你没法靠勇气、直觉和胆识赢。你得把 Armadin 的方式流程化、几乎工业化。
大卫：对。
凯文：你懂我的意思吧？而那正是我在试图搞清楚的：我们怎么做到这一点，而且在这么做的时候还觉得踏实？这里有几个复杂之处。第一，你得快速增长。第二，在 AI 时代，过去是——研发的速度让你在一月的销售启动会上培训完销售，就可以了。
大卫：对，就是这样。
凯文：所以我正在琢磨：等等——
大卫：我们每两周就变一次。那现在让一支销售队伍保持最新，是什么形态？而这里的挑战是——我想，我跟每一位 CEO 聊过，他们都在问：AI 怎么改变我们的生意？
凯文：我们都会把那个想清楚。但它怎么改变我们的人力？当我看 AI 对销售的影响时，企业级安全销售的现实是：人还是从人那里买东西。对。你现在还是需要那套一模一样的市场进入结构。而且事实上它甚至更被强化了，因为技术变得太快，你不能把「我们怎么变了、现在到哪一步了」这个负担丢给客户去搞清楚。所以我们必须造出一个流程、制度化的流程，让销售每周都被培训：我们现在在哪？我们做得怎么样？而这些流程会带你赢。你还必须在安全这一侧有可信度，对吧？对，就是这样。你得非常强。而且顺便说一句，任何我参与的公司里，都没有替代品——我们从来不把目标定成「做我们领域里的第二名」，那听起来很有趣。目标是在你做的事上成为全世界最好。我们招人的时候——我记得有过一个问题：有人问，那你怎么知道自己是最好的？我说：当你是最好的时候，你知道。你知道，你必须是最好的，才能——如果你还得问那个问题——
大卫：你大概就不是。
凯文：就像我很确定——你知道，勒布朗·詹姆斯的职业生涯里有一个时刻，他知道：我得更加努力才能保住最好的位置，对吧？而我希望 Armadin 的我们有那种感觉。体育类比全都成立。汤姆·布雷迪从没走上球场时想：嗯，我是这儿第二好的四分卫。从来没有。但要做到，需要更努力、更好的人，而且你得不断去测：我们是最好的吗？我们是最好的吗？而你会很快从客户那里知道，如果你得做得更好。对。所以那个反馈回路、客户直接连到工程师，也非常关键。所以长话短说：速度变了，你得融资，你得快速把流程规模化。所有这些流程，一直都要。我不能忍受的是混乱。一个 CEO 的工作，绝对是把公司的混乱对员工隐藏起来。就这样。你得确保他们不会觉得：我们这么松散，我们完全不知道。错。你只需说：这是流程。如果流程对你来说太复杂，那这就是你要去找的那个人。你需要知道的只是一个名字。我就是这么看的。我们怎么快速增长而不让人觉得混乱？我们怎么靠更好的产品、配得上地快速增长？我们怎么快速改变？我不知道 IP 能持续多久。所以就像你得造一台法拉利引擎，然后说：你知道么，我们今天在做的事，六个月后别人也在做。对，对，对。所以接下来的六个月里，你靠什么做出区别？是市场进入。
大卫：市场进入、信任。
凯文：而且拿到客户、让他们满意。你说对了。品牌本身也得建起来。你必须成为一个「品质认证印章」那样的品牌。所以，我刚给你的是一个乱糟糟的回答，但愿 AI 能很快把它总结一下。所以，四个差别是：融资、速度——品牌很重要、市场进入能力的建立。你今天必须比两年前快得多地把它们建起来。而且它之所以成立，最大的原因是：在安全市场里，这是一场没见过的大海啸，对吧？CrowdStrike，以及它周围的其他玩家，他们重定义了品类——他们不得不创造那个品类。Wiz 的情况下，它能长得那么快，部分原因是它像是——哦，砰——像一吨砖头一样砸中你，是一种迫切的需求。所以每个人都觉得自己得买这个，或者类似的东西。但我认为他们创新的速度也非常快。你会早早拿到那个光环——你知道——你得拿到光环。而我个人认为，你拿到光环、拿到商业秘密，靠的是拿到对的客户、并让他们欣喜若狂。对。你知道，比如，如果有个地方叫——我不知道——苏西纸杯蛋糕店，冒犯地说，在网络安全上让他们满意，并不能给你光环。
大卫：对。
凯文：但货币中心银行能。最好的零售能。航空公司能。你能拿到。
大卫：对，当然。
凯文：所以这就是为什么 Armadin 把 1A 级企业当成第一重点。绝对。去解决最难的问题。对。而我认为 Wiz 就是这么做的。
大卫：对，他们做得很好。
凯文：我们自己投的公司里也有一家。
大卫：对，我们很喜欢他们那些人。
凯文：好，你还想聊什么，安迪？嗯，我也还没回答完你关于差别的那个问题。它是这样的：今天有比以往任何时候都多的创始人。对。有比以往任何时候都多的创业公司，而且它们现在都能拿到钱。所以无论你选择做什么，你都会有竞争。不会再有一个 Mandiant 那样的情况：安全入侵是不可避免的，而且它是对的，而且那里没有别人。对。那不会再发生了。所以每个人都在一个拥挤的市场里。所以我认为每个创始人都必须认识到：你必须做出差异化，而且可能就在现在——因为营销上的噪声比以往任何时候都大——唯一的差异化办法就是拿到客户、让客户满意、重复。
大卫：对。
凯文：除了你的客户群体在夸你，没有别的东西能让你有区别。对。所以你最好去做这件事。就是这样。所以我刚刚把我所有的商业秘密都交出去了。它们一点都不新鲜。说真的、老实地讲，它就是商业里一直以来的那件事。
大卫：对，只是它现在在超空间里。你只需要做得更快。而那种速度要求你——
凯文：永远不要忘了你该聚焦什么：拿到客户、让客户满意、重复。就这样。你必须做到这个。然后围绕它的一切，都是为了让你把这件事做得非常好：培训、销售赋能、营销、你招的人、你的招聘流程、团队协作，你知道。而且我们做出区别的方式之一，是我们所有工程师都在同一个房间里。对。我们非常信这个。你知道？我认为管理分布式团队，比站起来问问题、有二十个人在房间里回答，要复杂得多。至少是速度的问题。
大卫：对。
凯文：所以，现在是个创办公司的好时候，因为几乎每一个——嗯，每一个行业都会变。对。而在网络安全里，未来两年每一个技术栈都会不一样。对。人们的东西会被拆掉，换成新技术。一切都要翻新。所以能参与其中既好玩又令人兴奋。这是网络安全里一生一次的顺风。
大卫：对。嗯，你看，我们对你正在建的东西非常兴奋，也很高兴能成为伙伴。谢谢你来到这里。
凯文：很好玩。
大卫：感谢收听这一期 a16z 播客。如果你喜欢这一期，请点赞、评论、订阅，给我们一个评分或评价，并把它分享给你的朋友和家人。想听更多，请去 YouTube、Apple Podcasts 和 Spotify。在 X 上关注我们 @a16z，并订阅我们的 substack：a16z.substack.com。再次感谢收听，我们下一期见。提醒一下，这里的内容仅供参考，不应被视为法律、商业、税务或投资建议，也不应用于评估任何投资或证券，且不面向任何 a16z 基金的投资者或潜在投资者。请注意，a16z 及其关联方可能也持有本播客中讨论的公司的投资。更多细节，包括我们投资清单的链接，请见 a16z.com/disclosures。
以上为整集逐句译文，共 17374 字。出处：官方整集音频（49:09）。3
References
- 1The a16z Show 官方单集页（E1220，2026-10-06，49:09）
a16z.simplecast.com
- 2Armadin 官方新闻稿：B 轮 2.555 亿美元、投后超 25 亿美元
prnewswire.com
- 3官方整集音频（RSS enclosure，49:09）
mgln.ai
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