資安 CEO 談 agent 與平台策略

134 · 資安 CEO 談 agent 與平台策略

58:21YouTube 上架 2025-10-02Nikesh Arora（Palo Alto Networks CEO）

No Priors | With Palo Alto Networks CEO & Former Chief Business Officer of Google Nikesh Arora

Nikesh Arora 從 Google 搜尋的轉型談到 agent 對 app 與廣告模式的衝擊，再談 AI 讓攻擊變快、資安為何走向平台，以及自己的併購與管理做法。

134 講了什麼

agent 的衝擊比生成式 AI 大Nikesh 認為過去三四十年的產品都在做 UI，一旦 agent 直接代辦交易，哪些 app 還需要存在、誰坐在最上層都要重新問；最脆弱的是使用者對 UI 沒什麼忠誠度、只是交易後端薄薄一層前端的服務。
企業要的是精準，不是大概消費者能容忍答案不完美，企業不行，尤其是 agent 真的動手的時候。Nikesh 說現在沒有人放手讓 LLM 自主做事，所以按「工作單位」收費還言之過早。
套殼撐不久，要靠專屬資料與 system of record模型都會很聰明，但進了企業還得學這家公司的做法；只在模型外面加一層功能的公司，最大風險是模型自己長出那些能力。
AI 把攻擊時間壓到幾十分鐘Nikesh 說七年前剛上任時，從找到目標到偷出資料平均要三到四天，現在最快看過 23 分鐘，而企業的平均應變時間還是以天計。
資安要走平台Nikesh 把這個產業形容成一個問題配一個單點產品長出來的，客戶手上工具多到整合不了。Palo Alto 的做法是先用 sensor 蓋住各個控制點，再把資料整合起來分析。
人力與管理Nikesh 認為最容易被取代的是大量做重複工作的人，客服與行政尤其明顯，銷售與產品開發則不會明顯減員。管理上，把併購當成產品研發，每兩週見 50 位員工確認策略有沒有傳到底層。

從哪一段開始看19 段

00:03搜尋的未來主持人開場介紹來賓後問搜尋會不會被威脅。Nikesh 說生成式 AI 是「民主化智慧」，Google 有分發、產品與 AI 能力，真正的問題是連結加廣告的模式怎麼轉。
04:44agent 與 UINikesh 認為 agent 的挑戰比生成式 AI 大：產品經理過去是「glorified UI managers」，若手機上一半的 app 都在幫人完成交易，改由 agent 代辦，問題就變成誰坐在最上層。
06:16從 lead 到交易直接回應廣告多半是 lead generation，完成交易比 lead 值錢，所以商業模式可能轉向 agent 直接成交。轉型期 app 會被重寫，最脆弱的是對 UI 忠誠度低的服務，例如訂機票、訂餐廳。
08:09消費者與企業的容錯主持人提到 OpenAI 想驗證消費者訂閱與按工作單位收費。Nikesh 回應：消費者容得下不完美的答案，企業不行，現在沒人給 LLM 自主權；企業端可能變成「AI as a service」，像 Cursor 這類 AI app 會慢慢接手更多工作。
12:06模型公司會往垂直擴張嗎主持人拿 Microsoft 疊上 Office、Google 往垂直搜尋擴張當例子問。Nikesh 說程式開發是第一個，因為開發者能拿 75% 的程式碼自己補剩下的 25%，之後會往測試等環節延伸。
14:07模型趨同與套殼Nikesh 用「請最聰明的 PhD 進公司還是要教」比喻模型：企業得用專屬領域資料訓練。只做套殼的公司最怕模型擴張，能活下來的要結合 system of record。
16:58企業實際怎麼採用法務、應付帳款這類通用的重複工作，Nikesh 叫團隊別自己蓋、用租的比較便宜。客戶最在意資料會不會被拿去訓練別人的模型，所以他們花一半時間談安全並測試。
20:36資安裡的 AI 機會主持人問新創做 SOC、pentesting 的方向。Nikesh 說 sensor 擋已知的壞，多數入侵來自未知的壞，而各產品過了自己那一關資料就丟了，所以他們要把企業資料整合起來再分析。
25:14碎片化與平台主持人提到一位資安主管手上有 118 個身分管理工具。Nikesh 說資安是最年輕的產業，一個問題一個點解法，能力會商品化，平台會慢慢吃掉單點功能，AI 資安又是一個新的 20%。
27:32AI 帶來的新威脅攻擊者可用 agent 在不到一小時內找洞並偷資料，七年前要三到四天，最快紀錄已是 23 分鐘。Nikesh 說持續做的 pentesting 就是 Palo Alto 本來該做的事，不會外包給第三方。
29:51社交工程與身分談到 deepfake、語音攻擊與憑證被盜。Nikesh 認為多數雙因素驗證會失效，改從異常行為判斷，給的權限要是 just-in-time，併購身分公司就是為了這件事。
32:59平台策略的起點Nikesh 說 Larry 多年前告訴過自己，科技公司忘了產品就會衰退。剛到 Palo Alto 時的洞察是：營收不到十億美元的企業軟體公司，銷售、行銷與客服占成本的 50% 到 65%，靠已建立的信任擴大客戶採購範圍才是槓桿。
35:35AI 對銷售與行政Nikesh 認為 AI agent 說服 CIO 不會比真人快，銷售團隊不覺得被威脅，SDR 一層只是邊際效率。最可能被取代的是行政，例如 200 人做文件，其次是舊程式碼的技術債。
40:34客服與產品品質Nikesh 說客服存在是因為產品不夠好，Palo Alto 把客服移到產品團隊旁邊，預期未來兩到五年整個產業可拿掉 80% 到 90%；也舉了 coding agent 找出漏洞、把 500 行縮成 75 行的例子，並說沒有好人把關就會出壞結果。
44:25領導與溝通Nikesh 偏愛成長中的市場，認為領導者要定方向、講清楚為什麼、擋掉阻力。讀到 Jensen 的做法後把幕僚會議從 8 人擴到 25 人，並每兩週見 50 位員工，發現隔四五層的人常不知道公司為何這樣做。
48:35把併購當研發Nikesh 說已買了 27 家公司，最大一筆還在等核准；不叫它併購，而叫產品開發與研究，等於靠創投圈做 R&D。只買第一或第二名，並常讓被收購公司的領導人接手整個業務。
51:26野心與三個平台Nikesh 說野心不必刻意灌輸。資安還沒成形，CRM 或 ERP 沒人裝兩套，資安卻到處都是單點，所以公司把產品整成三個平台，客戶導入約要兩到三年。
54:17最擔心的事Nikesh 最常想的是 AI 往哪走：業界對 agent 的定義都不一致，所以有一組人每天花兩小時讀資料、討論，以便知道該怎麼設計產品。
56:37對社會的看法Nikesh 說自己對 AI 樂觀，認為每個技術都是雙面刃，但世界上好人比壞人多，壞事難免會發生，人最後會找到解法。

值得記的話5 句

I think the most vulnerable people are where there is poor loyalty to the UI.我覺得最脆弱的，是使用者對 UI 沒什麼忠誠度的那些服務07:18
But in the enterprise world, there is not that tolerance for an inaccurate outcome.企業世界不容忍不準確的結果10:03
The fastest we've seen right now is 23 minutes.我們目前看過最快的是 23 分鐘；指攻擊者從入侵到把資料偷出去28:18
customer support exists because we build bad products.客服之所以存在，是因為我們把產品做爛了40:34
I don't call it M&A. I call it product development and research我不叫它併購，我叫它產品開發與研究48:35

名詞與人物12 個

Palo Alto Networks: Nikesh 擔任 CEO 的資安公司，這集談它的平台策略與併購。
agentic: 指 AI 不只回答，而是代人執行任務；Nikesh 認為這比生成式 AI 的影響大。
MCP: Nikesh 提到取代傳統 API 的 client-server 互動方式，企業正在討論要不要採用。
AI as a service: Nikesh 設想的企業端模式：像 SaaS 一樣用 AI 完成整段流程，而不是單賣模型。
system of record: 公司記錄關鍵資料的系統，例如 HR 紀錄；Nikesh 認為模型不會取代它。
sensor: 裝在 endpoint、edge 等位置的偵測與阻擋點，既擋已知威脅也收集資料。
unknown bad: 還沒被辨識的威脅；Nikesh 說多數資安事件都來自這一類。
just-in-time rights: 不給永久權限，只在需要時給、並依異常行為調整的存取方式。
pentesting: 滲透測試，由外部或自動化工具持續攻擊自己的防線來找弱點。
AI firewall: Palo Alto 為了讓企業內的 AI 實例隔離、避免資料外洩而做的產品。
Protect.ai: 被 Palo Alto 併入平台的公司，做模型評估與持續的 red teaming。
distributed R&D: 主持人對 Nikesh 把併購當研發的說法，指創投支持的新創等於替大公司做研發。

提到但沒有展開

節目裡提到 Larry 十五年前在 Google 就談過，搜尋要回答使用者的意圖，而不是回答使用者打的字；Nikesh 也提到 YouTube 曾經很久沒人知道怎麼賺錢，現在規模比多數串流業者都大。
Nikesh 說錄音當天早上才問過 CFO，什麼時候要把現在由人做的一大塊工作，換成至少提升五成效率的 agentic 分析或應用。

在 YouTube 看原片 ↗

Palo Alto Networks