文章总结： 本文分析了Token调用量激增（2026年3月日均突破140万亿）带来的AI安全挑战，包括Token滥用盗刷、AI驱动攻击升级、超七成智能体存在漏洞及合规要求趋严。指出当前市场存在结构性供给缺口，并介绍了中国电信天翼安全推出的天翼智安2.0体系，以1+1+X架构构建智能体全生命周期安全防线，强调安全成为产业高质量发展的核心竞争力。 综合评分： 82 文章分类： AI安全,安全建设,解决方案,网络安全,数据安全

天翼洞察 | 140万亿Token背后，谁在守护AI的安全底线？

中国电信安全

2026年7月30日 18:24 浙江

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2026年3月，全国Token日均调用量突破140万亿。这个数字意味着什么？意味着平均每秒钟有超过16亿次AI调用正在发生，每一次调用背后，都牵动着数据流转、模型推理和权限校验。

但很少有人注意到另一个数字——据Gartner统计，2025年AI赋能型网络攻击同比增长327%，超七成AI智能体自身存在安全漏洞。

一边是Token调用量两年暴涨千倍，一边是安全威胁以同样的速度渗透蔓延。增长曲线与风险曲线正在同步攀升，而中间的安全防线，远没有跟上节奏。

真实缩影：一家科技公司内部数据库权限配置不当，导致海量日志数据在公网暴露，其中包含用户聊天记录及内部系统敏感信息。一个AI智能体无需人类指挥，就自主完成了从漏洞利用到数据库加密的全套勒索攻击……

这些问题不是偶发故障，而是智能体时代安全体系缺位的必然结果。

说到底，智能体上线容易、安全把关难；Token调用量猛增、黑产盗刷也在猛增。AI智能体能不能安全上线、靠不靠得住、出了事能不能追责——这是整个AI产业从”内容生成”迈入”智能体执行”时代面临的共性难题，也是挡在每一家企业面前的现实考题。

在拆解天翼安全的破局思路前，先来盘点 Token 产业高速增长催生的各类安全新挑战。

安全威胁全域渗透，已成为制约Token产业发展的核心瓶颈

我国Token调用量正在以指数级速度重塑智能经济的运行逻辑。从2024年初日均约1000亿，到2025年底跃升至100万亿，再到2026年3月突破140万亿，两年增长超千倍。IDC预测，2026年中国公有云大模型调用量将突破40000万亿，同比增长超过20倍。然而，伴随产业爆发式增长，安全威胁正以同样的速度全域渗透，集中暴露为四个层面的风险：

1

Token滥用与盗刷：黑产正在蚕食智能经济的”流通货币”

黑色产业链已形成从恶意注册、身份盗用到Token批量套现的完整链路，不仅造成直接经济损失，更挤占正常业务算力配额。

2

AI驱动的攻击升级：传统安全防线面对智能化攻击正在失守

Gartner 2025年报告显示，AI赋能型网络攻击同比增幅达327%。攻击者利用大模型生成高度个性化的钓鱼邮件，内容措辞、语气甚至发件时间都经过精确模拟，传统规则引擎几乎无法识别。

3

数据与模型安全风险：超七成智能体自身存在安全漏洞

行业统计显示，超70%的AI智能体自身存在安全漏洞，数据隐私泄漏、模型窃取、供应链风险交织。具体表现为五个方面：

智能体资产看不清

企业内部运行着多少智能体、调用了哪些模型、访问了哪些数据，管理者往往无法全面掌握。

身份权限管不住

智能体获得过度授权后可跨系统访问敏感数据，缺乏最小权限约束。

调用链路不透明

智能体与外部模型、数据源之间的交互路径缺乏端到端监控。

数据泄露难防范

训练数据和推理结果中可能包含隐私信息，缺乏脱敏与隔离机制。

行为失控难追溯

智能体执行异常操作后，无法还原完整的行为链路用于定责与整改。

4

合规要求日益严格：数据不出域已成关键行业的刚性红线

政务、金融等行业对数据不出域、可审计、可追溯的要求不断提高，而主流AI服务多为云端部署，与属地化合规要求存在冲突。类似的合规与效率矛盾，在金融风控、医疗诊断等场景中同样普遍存在。

政策锚定：安全从”可选项”升级为产业高质量发展的核心竞争力

安全威胁的加剧，在政策层面亦得到系统性回应。2026年5月，《人工智能计量体系和能力建设指引（2026版）》印发，明确 AI 性能 “可测量、可比较、可追溯” 核心要求，着力破解算法“黑箱”、决策可解释性不足等难题，全面抬高AI 产业质量与安全门槛。

在2026年中国发展高层论坛上，国家数据局正式明确Token中文标准名称为“词元”，并指出：行业需摒弃粗放发展模式，构建可持续商业模式，而安全增值服务既能满足重点行业合规要求，又可对冲基础词元业务低毛利短板。

从产业趋势来看，集约化运营逐步取代分散采购模式成为行业主流，加之全栈国产化安全基座升级为关键领域“准入刚需”，安全能力也正从基础配套转变为企业核心竞争力。

现有方案难以支撑，企业级Token安全市场存在结构性供给缺口

当前企业级Token全生命周期安全市场存在明显的结构性空白，不同路径的方案各有侧重，难以满足不同规模企业的多元化需求。

1

纯云端SaaS方案：灵活便捷，但合规适配存在短板

云端 SaaS 部署简便，但数据需上云，难以满足政企数据不出域合规要求。虽然部分厂商已提供私有化部署选项，但往往意味着更高的采购成本与更长的交付周期，对中小企业而言门槛仍然偏高。

2

开源自建方案：灵活可控，但持续运营能力不足

部分技术能力较强的企业选择基于开源框架自建安全体系，短期内在灵活性上有优势，但难以持续更新防护规则，且运维人力成本随业务规模持续增加。

3

第三方专业方案：专注深入，但与Token服务融合度有限

第三方综合性安全厂商通常仅提供专业安全方案，普遍存在适配性差、部署周期长、难以与 Token 服务深度融合等短板。

4

运营商”网安一体”方案：安全原生嵌入网络层，兼顾合规性与经济性

运营商依托全域网络资源与属地化服务能力，可将安全能力原生嵌入网络层，实现端到端的全链路安全防护，从根源上规避数据出域风险。同时，安全服务依托运营商自有网络基础设施，在长周期运营视角下具备更优的综合表现，兼具合规性、经济性与易用性，是云厂商短期内难以复制的核心能力。

天翼智安2.0：以”1+1+X”体系构建智能体全生命周期安全防线

围绕上述行业痛点与政策要求，天翼安全率先行动，持续强化人工智能安全治理，形成了“1+1+X”的天翼智安AgentSec2.0安全体系——即一套Agent MSS智能体安全运营体系、一个AgentSec One智能体安全平台、以及面向多行业的X类安全产品和场景化解决方案，构建“可发现、可信任、可控制、可追溯、可运营”的智能体安全体系。

让安全成为智能体时代产业高质量发展的核心竞争力

作为建设网络强国、科技强国、数字中国和维护网信安全的“国家队”和“主力军”，中国电信是首家落地Token配套安全增值服务的运营商。

未来，中国电信天翼安全科技有限公司将坚持以“安全 for AI、AI for 安全”双轮驱动，持续完善安全产品矩阵，系统构建企业级AI安全治理体系，积极参与国家AI治理框架与规则制定，构建安全能力开放生态，让安全成为智能体时代产业高质量发展的核心底座。

排版：张子悦

编辑：陈师慧

校对：李雪

执行主编：田金英

主编：冯晓冬

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