随着人工智能迅速渗透到企业一线，安全行业的焦点也在发生变化。如今，已不仅仅是简单地备份数据，而是如何“信任”AI创造的复杂运营环境，以及能否快速从中恢复，这正成为核心竞争力。
备份与灾难恢复专业公司Veeam在最近举行的“VeeamON”活动中，将这一变化推到了前台。Veeam首席执行官阿南德·埃斯瓦兰提出了AI信任基础设施变得重要的三个背景。他指出，企业对AI代理的采用已比预期更为广泛；AI基础设施的投资规模预计到2028年将达到3万亿美元，约合4496万亿韩元；然而，相比之下，支撑这一切的信任基础设施尚未充分建立。
行业分析师戴夫·维兰特指出：“令人印象深刻的是，81%的企业已经在运行代理程序。”“其中近一半可能自身都没有充分意识到这一点。”他接着评价道：“每人配备82个代理的环境正在到来，而AI实际上正在瓦解原有的信任边界。”
Veeam，从备份企业扩展为“AI信任层”服务商
此次活动揭示的最大变化是，Veeam不再满足于仅仅做一家传统的备份公司。该公司正基于数据安全和恢复能力，拓展其业务领域，成为全面负责“AI韧性”的平台企业。
Veeam尤其专注于构建“信任层”，将AI所用数据的敏感性、访问权限、合规性及隐私保护整合为一个体系。作为这一战略的成果，公司收购了数据安全企业，并在此基础上发布了集数据安全、治理、合规、隐私和恢复于一体的“Veeam DataAI Command Platform”。
这与AI时代核心问题不在于单纯的模型性能，而在于“学习了什么、访问了哪些数据、出现问题后如何恢复”的判断一脉相承。换言之，AI韧性正在被重新定义：它不再是网络安全的子概念，而是支撑企业整体运营的基础设施。
AI打破部门壁垒，安全与治理也面临整合压力
Veeam方面认为，AI正在打破企业内部的“孤岛”，即各部门数据和系统的割裂结构。过去，安全、运营和数据管理可以各自为政，但由于AI需要跨组织整体数据运作，这种分离正变得越来越行不通。
正因如此，企业已无法再将AI和安全分开看待。基于不可信数据产生的AI结果会放大决策错误，反之，不受控的AI则会扩大安全漏洞。这意味着，决定AI应用成败的关键，已从“如何善用AI”转向“AI有多值得信赖”。
市场调研公司ZK Research的宙斯·克拉瓦拉指出，虽然AI承诺了专业知识的“民主化”，但在现实中，用户仍然需要具备验证结果的领域知识。因为很难完全信任AI给出的答案。这正是需要AI信任层的原因所在。
网络韧性也在向AI驱动进化
相关生态系统中，合作也在持续扩大。ExaGrid和Everpure等基础设施企业与Veeam携手，强化基于AI的异常检测和备份环境保护功能。它们通过神经网络分析备份数据的行为模式，自动检测可疑活动并向管理员发出警报。
这表明备份系统已不仅仅是存储库，而是成为攻击发生时保护企业的“最后一道防线”。尤其是在勒索软件和数据窃取攻击加速的背景下，确保可恢复性和数据完整性，比以往任何时候都具有更重要的战略意义。
攻击者同样在利用AI，使威胁的速度和规模变得更大。Veeam旗下的Coveware的雷·乌梅里分析认为，虽然传统的网络勒索策略本身没有太大变化，但AI使其变得更加快速和精密。攻击门槛的降低，使得企业应对的复杂性大大增加。
AI投资扩大之际，企业应检查“控制力”而非“速度”
企业IT部门在AI基础设施投资扩大和预算有限之间，面临着提高效率的压力。因此，从自建设备为主向基于云的运营模式转变的趋势也在加速。不过，无论数据位于本地还是云端，保护责任最终仍由客户企业承担，这一点没有改变。
Veeam与行业专家认为，虽然许多企业正在快速扩展AI应用，但实则对自身数据位于何处、暴露于何种风险之下，往往缺乏充分了解。应对审计和满足合规性所需的证据获取，在许多情况下也仍有欠缺。
最终，此次VeeamON传达的信息很明确：AI时代的竞争力不再取决于单纯的应用速度，而在于可信的数据、可恢复的系统以及实现这一切统一管理的“AI韧性”。随着AI日益成为企业运营的核心，信任基础设施已非可选项，而是必备要素。
TP AI注意事项 本文基于TokenPost.ai的语言模型进行摘要。文中可能遗漏主要内容或与事实存在差异。