黃仁勳點名「AI應用下一步在資安」！台廠產業鏈一次看

AI的下一波關鍵應用是什麼？輝達執行長黃仁勳在高盛科技會議指出，隨著AI程式開發能力提升，「資安」將成為AI新一波重點應用，AI不僅能夠協助檢測程式漏洞、修補弱點，進一步也可用於防禦惡意攻擊，帶動全天候資安服務與運算的需求。

口袋證券表示，黃仁勳的一番談話再度把市場焦點拉回國內資安產業。現階段，台灣從企業委外監控、雲端資安，到程式檢測與資安設備，已形成完整的廠商藍圖，在企業導入AI後，資安管理主要新增兩大重點：

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1. 利用AI協助防禦：企業每天產生大量登入紀錄、網路流量與異常警報，資安團隊需要判斷哪些只是正常操作，哪些可能涉及入侵。AI可以協助整理警報、比對事件關聯，並提供調查與處置建議，縮短人工分析時間。
2. 保護企業正在使用的AI：當員工把內部文件交給AI分析，或讓AI代理連接資料庫、操作企業系統，資料外洩、權限濫用與惡意指令等問題，也必須納入管理。邁達特公開的資安服務內容，便已涵蓋AI安全設計審查、資料外洩防護與身分存取管理。邁達特服務說明

口袋證券指出，AI 資安涵蓋的範圍相當廣，從辨識攻擊、管理資料，到控管軟體與系統權限，都有不同的產品與服務需求。

全天候監控與事件應變為核心業務

口袋證券提到，企業需要有人持續監看系統狀態，並在事件發生時協助調查、圍堵與復原。資安監控中心，也就是SOC，便是這類服務的重要基礎。

• 安碁資訊（6690）：提供 SOC 資安委外監控、弱點檢測、滲透測試及事件鑑識等服務，業務與企業日常資安維運直接相關。

在 AI 應用方面，旗下宏碁雲架構推出「安答 Anda」，運用自研 CyberSage 模型與資安維運知識，協助事件分析及處理。其布局重點，是把 AI 導入持續運作的維運流程，提升分析效率與服務能力。

• 中華資安（7765）：提供 SOC 監控、MDR 威脅偵測應變、紅隊演練、滲透測試及事件鑑識，也涵蓋雲端與工廠 OT 場域的資安服務。

面對企業導入 AI，其服務項目已包含 AI 應用系統安全檢測與 AI 資安健診，對應企業在模型、應用程式及資料使用上的防護需求。

系統整合成顯學為能否落地關鍵

口袋證券說明，企業往往同時使用不同品牌的防火牆、雲端平台、端點防護與資料管理工具。如何串接這些系統，讓警報、權限與處置流程協同運作，是資訊服務業者的重要工作。

• 精誠（6214）：提供資安產品、技術整合與維運服務。2026 年台灣資安大會上，精誠攜手智慧資安科技、達友科技及凱信資訊，展示 AI SOC、零信任、威脅情資與應用安全等方案。

其中，精誠的自研零信任推斷技術，以及旗下公司的 AI SOC 與資料安全服務，反映其布局已涵蓋多項企業資安需求。

• 零壹（3029）：以企業資訊產品代理、技術支援及解決方案整合為主要角色，業務涵蓋 IT 基礎架構、雲端、資安與 AI 應用。

在資安領域，零壹整合國際品牌與技術團隊，提供 AI 資安、零信任、雲端及供應鏈防護方案。其商業角色，是協助產品透過通路與技術服務落地，連接國際技術與企業實際使用環境。

• 邁達特（6112）：業務涵蓋資訊產品代理、雲端與技術服務，並推出整合風險評估、威脅監控、事件應變的一站式資安服務。

公司提供 7×24 小時資安代管支援，企業可依自身人力選擇全代管、協同代管或事件支援，對應缺乏完整資安團隊的實務需求。

軟體開發的程式碼與應用安全也需跟上

口袋證券說明，AI協助寫程式後，企業仍須檢查程式碼是否存在弱點、引用的開源套件是否安全，以及應用程式能否妥善保護資料。這也讓軟體開發流程中的資安工具受到關注。

• 叡揚（6752）：業務包括企業應用軟體、雲端服務及資安治理。資安產品涵蓋原始碼分析、應用程式弱點檢測、開源軟體風險管理與 App 防護，並提供 Mend. io 等相關解決方案。

這類服務與軟體開發流程密切相關，可協助企業在開發、測試與上線過程中，持續處理安全問題。

• 資通（2471）：以金融軟體、企業應用及系統整合為業務基礎，資安產品包括 Fortify 原始碼檢測、端點安全管理、uPKI 憑證驗證及資安教育平台。

其布局涵蓋軟體弱點、使用者與憑證驗證，以及員工資安意識等環節，與企業日常系統使用及資料保護需求相連；延伸到硬體端，還有資安設備平台供應商。

• 立端（6245）：公司提供網路運算設備的設計、工程與製造服務，產品應用包括網路安全及工業通訊等領域。

這類業者參與的是資安設備的硬體平台供應，營運與客戶設備專案、產品規格及出貨需求相關，商業模式與委外監控服務有所差異。

口袋證券說明，台灣資安產業鏈包含專業監控、產品代理、系統整合、軟體檢測與硬體供應，各公司的資安業務占比與收入來源並不相同。黃仁勳所說的「資安全天候需求」，正於台灣發酵落地。而AI的導入，讓業者有機會把部分重複分析工作自動化。不過，服務效率能否轉化為獲利改善，仍取決於導入成本、分析品質與客戶採用情況。

（封面示意圖／AI生成）