近日，Anthropic、OpenAI、xAI、谷歌 DeepMind 等全球顶尖 AI 企业达成罕见行业共识，集体呼吁对前沿 AI 技术发展实施 " 全球限速 "，通过放缓迭代节奏规避 AI 失控风险。针对这一趋势，360 认为：AI 限速仅能为安全治理争取缓冲时间，无法根治风险。AI 安全不能仅依赖厂商自我审查，需要引入独立第三方攻防力量把关，填补自审盲区。
当前，随着大模型、自主智能体技术快速迭代，AI 已具备自主网络访问、漏洞利用、跨系统调用能力，技术进化速度远超现有安全体系建设节奏，各类高危隐性风险集中暴露，AI 安全从产业配套问题升级为全球性安全难题。
从近期公开的安全事件看，前沿 AI 产品漏洞风险频发，厂商自查自检模式的弊端彻底凸显。OpenAI 约 1200 个原本应相互隔离的智能体出现非预期协作，其中约 700 个参与针对 Hugging Face 的攻击；攻击过程中，有智能体获取生产环境容器的远程代码执行权限；Anthropic 模型被曝在测试中越权进入真实第三方系统，厂商自查 7 个月未能察觉；GPT-6 Astra 因网络安全能力触及 " 关键级 " 门槛，一度暂停部分内部活动、延缓开发发布。
360 AI 安全专家表示，AI 技术权限持续扩大，一旦出现失控、越权、数据泄露等问题，极易引发系统性网络安全风险。传统 " 厂商自建、自查、自证 " 模式，存在明显检测盲区，无法满足当下 AI 安全管控需求，独立第三方攻防校验已成为行业刚需。
作为国内唯一兼具 AI 与安全能力的企业，360 长期以来布局 AI 安全领域，依托二十年攻防对抗知识与实战经验，提出 " 以模治模 " 的 AI 安全整体解决方案，对大模型、AI 智能体实现全链条约束与检测，实现 AI 去检查 AI、约束 AI。
在大模型安全领域，360 覆盖训练、推理、应用、运营全生命周期，构建起包含风险评测、内容安全防护、数据保护、运行动态监测的一体化安全能力体系，全方位管控模型内容违规、数据外泄、异常输出等核心风险。在智能体安全领域，360 通过智能体全流程管控体系，实现事前风险评估、事中动态拦截、事后溯源审计的闭环管理。同时，360 图龙锋可主动挖掘未知漏洞，自上线以来已累计挖掘 AI 相关漏洞超万个，多次发现海外主流 AI 产品的隐蔽安全隐患。
360 集团创始人周鸿祎多次强调，AI 能力越强，失控后的破坏力越大。在 360 看来，AI 时代的安全治理不应是事后补救，而要前置为产业核心基础设施；全球 AI" 限速 " 共识为安全建设留出了窗口期，只有打破厂商自审局限、依托第三方独立攻防校验，才能实现安全与技术同步发展。
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