报告概述

全球人工智能基础设施安全市场规模预计将从 2024 年的86.3 亿美元增至 2034 年的797.3 亿美元左右，在预测期内复合年增长率为32.2% 2025 年至 2034 年。2024 年，北美占据主导市场地位，占据38.5%以上份额，收入33.2 亿美元。

人工智能基础设施安全重点保护支持人工智能系统的硬件、软件和数据环境。它可以保护人工智能模型、训练数据、API 和整个人工智能管道免受未经授权的访问、网络攻击和数据泄露等威胁。安全措施包括强加密、访问控制、持续监控以及遵守相关法规，以确保数据完整性和操作可靠性

人工智能基础设施安全的主要驱动因素包括人工智能在各行业采用的快速扩展，这增加了攻击面，使人工智能系统成为复杂网络攻击的主要目标。人工智能模型和数据管道日益复杂，还需要量身定制的安全性，以防止数据中毒、模型盗窃或未经授权的操纵。

人工智能基础设施安全市场是由人工智能技术在企业中的快速采用所推动的，这增加了保护复杂人工智能系统和敏感数据免受复杂网络威胁的需求。随着企业将人工智能集成到关键运营中，对保护人工智能模型、数据管道和 API 的高级安全解决方案的需求不断增长。

例如，2025 年 11 月，Google LLC 启动了全面的人工智能基础设施安全创新，并在 2025 年投资750 亿美元用于人工智能计算基础设施。他们推出了 Google Unified Securityy，集成跨云攻击面的威胁检测和响应，以及由 Gemini 支持的 AI 安全代理，以实现自动化安全操作。 Google 还宣布收购 Wiz，以增强多云网络安全能力。

关键要点

• 按安全类型划分，硬件安全领先，占 51.8%，这是由于需要保护 AI 芯片、加速器和数据中心硬件免遭篡改和未经授权的访问。
• 按部署模式划分，本地解决方案以63.8%，反映了企业在保护人工智能工作负载方面对本地化控制、数据主权和合规性的偏好。
• 从最终用户来看，云服务提供商 (CSP) 占比49.3%，需要大规模的人工智能基础设施部署，需要稳健、持续的安全措施。
• 北美占据38.5%，有先进的人工智能数据中心、严格的监管支持
• 美国市场规模达到29.9 亿美元，并且正在以 22.8% 的复合年增长率不断扩张，突显出在保护下一代人工智能计算环境方面的投资不断增长。

人工智能驱动的网络风险情况

威胁情况

• 到 2025 年，人工智能驱动的攻击占所有违规行为的 16%，最常见的策略中，网络钓鱼占 37%，深度造假占 35%。
• 敏感数据暴露非常普遍，因为 99% 的组织拥有副驾驶和未经批准的人工智能工具可访问的数据。
• 治理仍然薄弱，63% 的违规组织缺乏正式的人工智能治理政策。
• 意外的人工智能代理行为很常见，80% 的公司报告未经授权的数据访问或共享。 23% 的人经历过人工智能系统提取凭证的事件。
• 影子人工智能是一种新兴事物g 威胁，20% 的组织报告了未经批准的人工智能使用造成的违规行为，平均增加了 670,000 美元的违规成本。

防御和准备

• 安全人工智能的采用正在增加，目前有 51% 的企业使用人工智能进行防御。这些组织往往会降低总体违规成本。
• 人工智能驱动的安全性提高了速度，帮助组织在 2024 年检测和遏制违规行为的时间缩短了 108 天。每次事件平均节省了 176 万美元。
• 通过人工智能提高检测效率，因为当人工智能技术成为安全堆栈的一部分时，可以更快地识别 63% 的安全违规行为。

差距和差距挑战

• 人才短缺阻碍了进步，因为 83% 的高管认为缺乏技术人员是确保人工智能系统安全的主要障碍。
• 组织信心仍然很低，只有 20% 的公司感到准备好确保生成式人工智能模型的安全。
• 治理的采用是有限的，因为只有 44% 的组织实施了 AI 代理治理策略，尽管 92% 的组织承认其重要性。

生成式 AI 的作用

生成式 AI 在 AI 基础设施安全中的作用变得越来越重要，因为它增强了威胁检测和响应。通过创建从大量数据中学习的详细模型，生成式人工智能可以帮助安全团队识别通常表明网络威胁的异常模式。这种能力使组织能够更早地发现攻击并更快地做出反应，从而减少损害和停机时间。

研究表明，使用生成式人工智能可以将检测准确性提高约30％，帮助团队更有效地管理日益增加的网络风险。该技术还可以通过自动发现复杂的云和网络环境中的弱点并提出修复建议来加速漏洞管理。

生成式 AI ada快速发现新威胁，减少持续人工监督的需要。它还有助于模拟潜在的攻击，从而帮助组织做好应对未来尚未发生的风险的准备。随着时间的推移，这种持续的学习过程会增强基础设施的安全性，使防御系统更加强大和智能。

投资和商业效益

人工智能基础设施安全的投资机会主要集中在数据中心、云平台、边缘计算和托管安全服务。人工智能工作负载的复杂性催生了对支持安全处理和存储的增强型基础设施的需求。

投资者对为人工智能量身定制的可扩展安全解决方案特别感兴趣，帮助组织遵守不断变化的法规并主动管理新风险。公私伙伴关系和网络安全意识计划也有助于扩大市场机会，促进构建创新和协作的环境。​

采用人工智能基础设施安全的业务优势包括提高威胁检测准确性、更快的事件响应、运营效率以及通过减少手动监控工作来节省成本。组织获得改进的风险管理和抵御攻击的能力，保护关键资产和客户信任。

监管环境强调遵守 GDPR 和 HIPAA 等数据保护法，这些法律要求设计安全性和持续审计。具有访问控制、模型版本控制和事件计划的强大治理框架支持可持续的人工智能部署，同时应对新出现的威胁。

美国市场规模

美国的人工智能基础设施安全市场正在大幅增长，目前价值29.9亿美元，预计该市场的复合年增长率为22.8%。这一增长是由日益增加的网络威胁需要先进的人工智能驱动的安全解决方案来保护复杂的基础设施。

组织正在采用人工智能安全技术来保护敏感数据和人工智能工作负载，特别是在金融、医疗保健和政府等行业，这些行业的合规性和数据保护至关重要。此外，云计算和人工智能部署的快速扩展需要本地和云环境中强大的基础设施安全性。

对基于硬件的安全性、边缘人工智能和实时威胁检测的投资正在加速市场增长。政府的激励措施和企业对人工智能风险意识的提高也导致了美国对人工智能基础设施安全解决方案的需求激增。

例如，2025 年 10 月，Palo Alto Networks, Inc. 推出了 Prisma® AIRS™ 2.0，将人工智能驱动的安全性集成到整个人工智能应用程序生命周期中，提供针对即时注入等威胁的实时防御通过将人工智能模型检查和持续的红队结合起来，为金融、医疗保健和政府部门的企业解决问题、工具滥用和“影子人工智能”。

2024 年，北美在全球人工智能基础设施安全市场中占据主导地位，占据了超过38.5%的份额，收入33.2 亿美元。这种主导地位是由政府通过投资和举措提供的大力支持推动的，这些投资和举措鼓励在关键行业采用人工智能技术。

该地区的领导地位还得益于领先的人工智能基础设施创新的主要科技公司的存在以及人工智能专利申请的高比率，这推动了持续的进步和部署。此外，北美强大的技术生态系统，加上严格的数据隐私法规，迫使企业采用先进的人工智能安全解决方案。

人工智能在各领域的应用不断扩大医疗保健、金融和公共安全进一步增加了对安全人工智能基础设施的需求，从而巩固了该地区的领先市场地位，并加速人工智能基础设施安全服务和产品的增长。

例如，2025 年 10 月，NVIDIA 公司与美国能源部主要研究实验室合作，部署采用尖端安全功能设计的先进人工智能计算系统，以保护敏感的科学数据和国家研究资产，从而加速了人工智能基础设施的安全。

安全类型分析

2024年，硬件安全细分市场占据主导市场地位，占据全球人工智能基础设施安全市场51.8%份额。这种重要性来自于硬件组件（例如 GPU、CPU 和专用处理器）在加速 AI 工作负载同时确保强大安全性方面发挥的关键作用。

这些设备旨在旨在通过集成安全执行环境和加密模块来提供基础保护，从而在处理过程中保护人工智能模型和敏感数据。人工智能硬件安全市场受到芯片设计进步和高性能人工智能计算需求的推动。

供应商越来越多地将人工智能功能直接嵌入到防火墙硬件和其他安全设备中，以实现实时威胁检测、低延迟处理和准确的异常识别。这种方法通过减少对纯软件防御的依赖来提高整体系统的弹性，这种防御可能落后于复杂的网络威胁。

例如，2025 年 10 月，NVIDIA 公司和 Palo Alto Networks 将 Prisma AIRS 平台与 NVIDIA BlueField 集成，直接在 DPU 上提供实时零信任保护。该解决方案增强了整个人工智能生命周期的安全性，同时保持了性能，凸显了硬件在人工智能领域日益增长的作用。     

部署模式分析

2024 年，本地部署部分占据了市场主导地位，占据了全球人工智能基础设施安全市场63.8%的份额。许多组织优先考虑这种模式，因为它能够提供对数据隐私和安全性的高度控制，特别是在医疗保健和金融等具有严格监管要求的行业。

本地基础设施物理上位于本地，还可以最大限度地减少处理人工智能工作负载的延迟，这对于实时应用程序至关重要。尽管云越来越受欢迎，但本地模型因其定制和治理优势而受到青睐。它允许企业根据特定的运营需求定制安全协议，并保持对其基础设施的直接监督。

例如，2025 年 10 月，微软公司宣布了计划计划在两年内将其全球人工智能数据中心容量翻一番，重点是本地人工智能基础设施的扩展。这项巨额投资反映了对人工智能工作负载进行物理控制对于需要低延迟和严格数据治理的组织的重要性，尤其是在受监管的行业中。

最终用户分析

2024 年，云服务提供商 (CSP) 细分市场占据了市场主导地位，占据了全球人工智能基础设施安全49.3%的份额市场。通信服务提供商处于采用人工智能基础设施安全技术的最前沿，因为它们支持快速扩大的客户群，需要安全和可扩展的人工智能计算服务。

这些提供商专注于集成先进的硬件和软件安全解决方案，以保护多租户环境并管理不断增长的数据量。云服务领域受益于规模经济，使 CSP 能够大力投资尖端人工智能安全基础设施，例如硬件加速防火墙和人工智能增强型威胁监控工具。

例如，2025 年 6 月，Amazon Web Services, Inc. 通过 AWS Security Hub 和 Amazon GuardDuty 中的新功能增强了其云安全服务，重点关注云 AI 工作负载的容器安全和高级威胁检测。这些增强功能满足了为云客户管理分布式人工智能基础设施的通信服务提供商日益增长的安全要求。

新兴趋势

2025 年人工智能基础设施安全的主导趋势是采用统一的安全平台，将端点检测、网络监控和云安全集成到单个系统中。这一转变旨在降低复杂性、提高可见性并实现更快的事件响应。

行业观察表明，采用集成平台的组织报告称，故障率降低了 25%对安全事件的平均响应时间，提高了有效减轻损害的能力。除此之外，人们越来越依赖使用机器学习模型进行人工智能驱动的威胁检测，这些模型不断学习新的攻击技术。

这些模型提高了检测率，同时降低了误报，而误报可能会耗尽网络安全资源。此外，随着组织为未来的量子计算威胁做好准备，量子安全密码学的发展势头强劲。这些趋势的结合预示着更加自动化、精确和适应性更强的安全格局正在不断发展，以应对复杂且快速变化的网络风险。

增长因素

影响关键基础设施的网络威胁的复杂性和数量不断扩大，有力推动了人工智能基础设施安全的增长。随着数字化转型的加速，连接设备和端点的数量不断增加，创造了更多潜在的漏洞能力。这推动了对先进人工智能驱动的安全解决方案的需求增长了35%，这些解决方案能够在有限的人工监督下管理复杂的环境。

此外，云计算和边缘技术的兴起迫使组织投资于针对分布式和混合环境定制的人工智能安全功能。这些环境需要实时适应不断变化的攻击面的无缝保护。数据显示，在云环境中部署人工智能安全解决方案的公司在威胁管理方面的运营效率提高了20%，增强了这一增长因素背后的动力。

主要细分市场

按安全类型划分

• 硬件安全
  • 安全处理器（CPU/GPU/TPU）
  • 硬件安全模块（HSM）
  • 可信平台模块（TPM）
  • 其他
  • 软件安全
• 应用程序安全
  • Secure 软件开发生命周期 (SDLC)
  • 其他
• 网络安全
  • 加密（传输中）
  • 入侵检测/防御系统 (IDS/IPS)
  • 零信任网络访问 (ZTNA)
  • 其他

按部署模式

• 本地
• 云
• 混合

最终用户

• 企业
  • BFSI（银行、金融服务和保险）
  • 医疗保健与生命科学
  • IT与电信
  • 零售与电子商务
  • 汽车与制造
  • 政府与国防
  • 其他
• 云服务提供商(CSP)
• 其他

区域分析和覆盖

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他国家/地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁美洲美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

驱动因素

企业人工智能采用率不断提高

企业人工智能采用率的快速增长正在推动对人工智能基础设施安全的需求。随着银行、医疗保健和制造等行业的企业集成人工智能来运行关键操作，它们面临着更复杂的安全风险，需要高级保护。对人工智能技术的日益依赖增加了攻击面，使得安全解决方案对于保护敏感信息和维持信任至关重要。

例如，2025 年 11 月，亚马逊网络服务 (AWS) 宣布投资 500 亿美元，为美国政府机构扩展人工智能和高性能计算基础设施。该计划通过添加专为敏感工作负载设计的专用芯片和云服务来增强安全的人工智能系统。该举措反映出对受保护的人工智能基础设施的需求不断增长，这些基础设施可以支持先进的政府运作，同时保持国家数据的严格安全。

限制

高成本和复杂性

部署和维护人工智能基础设施安全解决方案的高成本限制了市场增长。实施先进的安全技术需要对硬件、软件和熟练人员进行大量的初始投资。许多传统企业发现这些成本过高，尤其是预算有限的中小企业。遗留系统的复杂集成挑战和可扩展性问题增加了费用并降低了采用率。

此外，确保跨混合和多云环境的安全性涉及持续的运营成本。不断更新以跟上不断变化的威胁的要求增加了财务负担。这些因素使企业变得谨慎，推迟购买决定或选择不太全面的安全措施。人工智能基础设施的复杂性加上费用问题仍然是广泛安全的主要市场障碍解决方案的采用。

例如，2025 年 10 月，微软发布了 2025 年数字防御报告，强调了保护人工智能系统的复杂性和成本不断上升。该报告指出，新的人工智能驱动的威胁需要持续更新、更强有力的治理和大量资源。这表明，许多企业都在努力平衡快速的人工智能创新与严格的风险管理需求，使网络安全成为需要持续投资的主要业务优先事项。

机遇

新兴市场的扩张

新兴市场为人工智能基础设施安全解决方案提供了巨大的增长机会。亚太地区、拉丁美洲、中东和非洲等地区正在迅速数字化，在政府举措和私营部门投资的推动下，人工智能的采用不断增加。

不断扩大的云基础设施、智能制造、金融科技创新和不断增强的网络安全意识正在推动人工智能的发展。推动了这些地区对强大人工智能安全的需求。这些市场还受益于旨在加强国家网络安全框架的公私伙伴关系。随着监管要求的发展，对合规人工智能安全解决方案的需求不断增加。

供应商可以通过提供可扩展的基于云的托管安全服务来利用这些发展，以满足具有不同能力的企业的需求。这些地区数字化转型和人工智能用例的激增正在推动人工智能基础设施安全市场以高于成熟市场的速度增长。

例如，2025 年 9 月，CrowdStrike 推出了代理安全平台，以加强整个企业环境中的人工智能安全。通过与领先的人工智能和云提供商合作，该平台提供针对人工智能驱动的运营量身定制的统一情报和响应能力。此次发布反映了对可扩展的人工智能安全解决方案和支持不断增长的需求不断扩大的人工智能基础设施安全格局带来了新的增长机遇。

挑战

不断变化的人工智能安全威胁

针对人工智能系统的网络威胁快速发展，对基础设施安全构成了重大挑战。攻击者正在开发复杂的技术，例如模型提取、数据中毒和利用人工智能漏洞的对抗性攻击。这些新威胁需要安全工具的不断创新，以有效检测和降低风险。

传统的网络安全方法往往不足以应对特定于人工智能的攻击，因此需要不断研究和开发人工智能驱动的安全解决方案。此外，缺乏熟悉人工智能技术的熟练网络安全专家使威胁响应工作变得复杂。组织必须在创新与风险管理之间取得平衡，在不影响人工智能性能的情况下确保安全。

监管合规性要求和互操作性不同人工智能平台之间的可靠性进一步增加了复杂性。这种动态的威胁态势需要主动监控、实时威胁情报共享和协作防御策略来有效保护人工智能基础设施。

例如，2025 年 6 月，Palo Alto Networks 发布了《2025 年生成式 AI 状态》报告，展示了生成式 AI 如何扩展了威胁格局。报告指出，容易遭受数据泄露、影子人工智能和越狱攻击的高风险人工智能应用程序急剧增加。这些威胁被描述为需要持续创新和适应性安全措施，给组织和基础设施安全提供商带来了重大挑战。

关键参与者分析

作为市场领先参与者之一，Amazon Web Services, Inc. (AWS) 于 2025 年 11 月与 SentinelOne 合作，推进 AWS 云上的 AI 原生安全。 SentinelOne 宣布新的集成并发布ketplace 工具专注于保护生成式 AI 工作流程和 AI 基础设施。这些解决方案提供实时可见性和策略执行，特别是解决影子 AI 和提示注入等风险，同时支持安全的 AI 采用。

市场上的主要参与者

• NVIDIA Corporation
• Palo Alto Networks, Inc.
• CrowdStrike Holdings, Inc.
• Microsoft Corporation
• Amazon Web Services, Inc.
• Google LLC
• 国际商业机器公司 (IBM)
• 英特尔公司
• Fortinet, Inc.
• Check Point Software Technologies Ltd.
• Broadcom Inc.
• 思科系统公司
• McAfee Corp.
• 趋势科技公司
• Tenable Holdings, Inc.
• 其他

最新进展

• 2025 年 11 月推出了新的人工智能驱动的安全工具，例如 Falcon for XIoT 和 Charlotte Agentic SOAR，以及与 CoreWeave 合作，加强安全的 AI 云基础。这些进步主要集中在自动化方面，以改善威胁检测和响应，从而巩固了公司在人工智能驱动的网络安全领域的地位。
• 2025 年 4 月，Google LLC 推出了新的人工智能基础设施安全功能，同时在年度人工智能计算方面投资了750 亿美元。该公司推出了 Google Unified Security，以集成跨云环境的检测和响应，并部署了由 Gemini 支持的 AI 安全代理以实现自动化操作。它还收购了 Wiz，以加强多云网络安全。