某中心警告企业：不利用机器数据，AI战略就不完整

某中心高管认为，产品公司与模型公司之间的界限正在消失，能够利用当前AI忽略的55%企业数据增长的公司将在竞争中脱颖而出。

模型即产品的必然趋势

问：为什么说每个产品公司都必须成为模型公司？

高管A： 未来模型公司与产品公司没有区别。优秀的产品公司就是模型公司。模型与产品之间形成闭环：要改进产品，就必须改进模型，而不仅仅是调整用户界面。

那些仅仅在模型之上构建薄层界面的公司时日无多。真正的护城河是驱动产品行为的模型。这需要同时擅长两件事：在拥有优质数据的领域构建优秀模型，以及通过迭代循环构建由这些模型驱动的优秀产品体验。

高管B： 当业务向智能体转移时，这一点变得更加关键。智能体将由这些模型控制。企业的护城河实际上就是模型对必要变化的响应能力。

利用机器数据增长是关键

问：55%的数据增长是机器数据，但当前模型并未在此训练，为什么这是巨大机遇？

高管A： 到目前为止，模型主要训练来自互联网的公开人类生成数据。但可爬取的公开数据已经耗尽。下一步只能转向企业内部数据。

55%的数据增长是机器数据，但模型并未在机器数据上训练。每家公司都说"我的数据是我的护城河"，但大多数公司没有有效的方法将这些数据组织成管道，用于AI训练并发挥其全部潜力。

想象当智能体24/7工作，每个人拥有100个智能体时，将产生多少日志数据。某机构的Greg Brockman表示，如果假设每个人都有一个GPU，那么离实际需求还差三个数量级；需要100亿个GPU。如果不有效利用机器数据训练模型，就无法充分发挥AI的潜力。

高管B： 大多数模型都在公开数据上训练。企业内部数据主要是机器数据。我们正在解锁这些机器数据，为每家企业提供起始模型，就像一个入门工具包。企业将基于此模型，在其专有数据上构建应用和微调智能体。

硬件公司的优势

问：为什么在软件和AI时代硬件反而是优势？

高管A： 很多人轻视硬件，但我认为硬件是巨大资产。如果懂得如何构建优秀硬件、软件和AI模型，并将它们整合，奇迹就会发生。

通过将日志中的机器数据与我们的时间序列模型关联，我们可以预测系统故障。例如，交换机或路由器一度温度变化可能预示三天内系统故障，这是以前无法关联的。识别变化、重新路由流量以防止问题，就能解决问题。在中断和基础设施稳定性方面变得更具预测性。

某中心是AI的关键基础设施公司。这彻底改变了我们为基础设施提供的稳定性水平。制造业是每日数据量最大的行业之一，结合智能AI和累积元数据，完全改变了制造业或资产密集型行业的竞争本质。

对开源的坚定承诺

问：为什么将安全模型开源，这不会丧失竞争优势吗？

高管B： 攻击者已经能够获取开源模型。下一步是让尽可能多的防御者拥有更强的防御模型。这就是我们在RSAC 2025发布开源模型Foundation-Sec-8B的原因。

开源项目资金已经停滞，开源社区资源流失，需要可持续的协作资金来源。提供这些模型是企业责任，也让社区能从防御角度开始使用AI。

我们将广泛使用的开源防病毒工具ClamAV与托管超过200万个模型的某平台集成。每个模型都经过恶意软件扫描。必须确保AI供应链得到适当保护，我们正站在这一前沿。

高管A： 我们不仅开源了安全模型，还在某平台上发布了时间序列数据模型。这些模型关联时间序列和安全事件数据，能够发现非常有趣的结果。

客户反馈与未来计划

问：产品发布后客户反应如何？

高管A： 客户分为三类：完全兴奋型、"我会尝试"型，以及怀疑验证型。怀疑型客户群体比三年前小了很多，随着这组客户减少，我们的财务业绩和市场认知都有了显著改善。

我们只讨论六个月内的事情，创新速度如此之快，最大的挑战是让客户跟上我们的创新步伐。

问：如何迁移以硬件为中心的客户群而不造成太大干扰？

高管A： 不从"硬件与软件"的角度思考，而是从客户现状出发。我们提供全新防火墙产品线、多云防御、Hypershield技术和革命性智能交换机，全部由同一安全云控制平台管理。

我们告诉客户可以按照自己的节奏：从防火墙开始，转向多云防御，添加Hypershield执行点，最后加入智能交换机。因为我们拥有真正的平台优势，客户无需增加复杂性。

访谈以讨论即将在圣地亚哥举行的合作伙伴峰会结束，某中心计划发布重要的合作伙伴激活公告。正如高管A所说：“需要持续一致的努力来推动整个经销商体系运转。”
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