链式反应

文 | 杨越欣

编辑 | 阿至

封面来源 | 企业供图

今年6月，OpenAI承认，GPT-5.6 Sol模型和另一款能力更强的预发布模型联合进行内部评估时失控，突破隔离测试环境，侵入Hugging Face系统；

7月30日，Anthropic自曝复查141006次评测运行后，发现3起AI入侵真实公司的事件；

10月15日，印度官方首次通报，多个正在测试中的AI模型多次在未被察觉的情况下，侵入印度多家企业的电脑实时系统并读取存储其中的保密记录……

从更宏观的现实来看，CrowdStrike《2026全球威胁报告》显示，2025年AI赋能攻击者的活动量同比增长89%，从初始访问到横向移动的平均突破时间降至29分钟，最快纪录27秒，较上一年加速65%。

“过去需要专业团队完成的渗透测试，现在一个不懂网络安全的人借助AI工具就能做。”AI+先发安全公司「链式反应」创始人柯煜表示，网络安全行业正面临一种结构性困境：

一边AI使网络攻击变得廉价且可批量发生，一边安全厂商仍普遍是销售主导获客、项目制交付、高度定制化的传统业务模式，成本高且难以标准化，攻防两侧成本结构不对称，进一步加剧了网络安全公司盈利困难的普遍局面。

今年8月，柯煜离开某大厂紫军团队，注册成立链式反应，切入先发安全赛道创业，为企业提供更低门槛的主动防御能力。

36氪获悉，链式反应已完成数百万元种子轮融资，投资方为微步在线与靖安科技相关方，资金主要用于研发投入、市场团队建设及基础设施搭建。其中，微步在线是一家以威胁情报和AI安全运营为技术内核的安全厂商，在威胁情报数据和生产系统上有长期积累，链式反应的先发能力可以与其业务形成技术互补。

柯煜出生于1998年，是一位连续创业者，曾做过奇安信和长亭科技的白帽黑客。在开源还不是业内主流模式的2021年，他建立了开源安全社区ChainReactors，其中面向红队的高性能自动化扫描引擎「gogo」，在GitHub上获得约2000Stars和200Forks，积累了一批具备二次开发能力的核心用户。

打造端到端的 先发安全开源产品

不同于传统防御产品在遭受攻击后再“亡羊补牢”的做法，链式反应长期维护先发安全开源项目，通过主动模拟攻击者的行为，发现系统漏洞等弱点，帮助企业提前完善系统安全。

“市面上多数安全 AI 产品的交互方式是聊天机器人（chatbot），最后一公里仍然要靠专业安全工程师来判断。”柯煜表示，多数产品的做法是“人在回路”：模型负责生成建议，工程师负责拍板。链式反应产品的架构的核心是一套端到端的Agent（智能体）工程体系，不预设角色、也不预设工作流，而是让模型在共享状态空间中自主搜索攻击路径。“用户只需输入目标、等待结果，全程不需要具备安全工程能力。”

在腾讯云TCH智能渗透挑战赛（TCH2）610支队伍中，Cairn以54/54道题唯一全解（AK）的成绩排名第三；在行业权威基准TSecBench上曾霸榜数月，榜单第2到10名多基于其开源项目二开或借鉴；同时，在刚刚结束的TCH3中获得前20中的四席。

10月，链式反应推出SaaS化AI自动化渗透系统「CYBER·AI黑客」，正式版本覆盖黑客攻击的完整生命周期（从信息收集到后渗透全链路）。

“我们在保留Cairn核心设计思想的同时，对核心架构进行了全面的重构”，柯煜表示，CYBER是目前业内首个AI Native的自动化渗透系统，主打端到端全自动交付，低误报、长链路、可解释、可观测。

CYBER·AI黑客为36氪进行进攻性安全测试的工作界面

基于对开源生态的信仰，柯煜决定开源和商业化并行，“开源版本的核心能力能达到商业化产品80%的效果，商业版本以所有用户都能接受的价格提供最顶级的攻击能力，主要专注于用户体验、易用性、托管以及高级对抗能力。”这种开放承诺等于把公司的护城河押注在技术的持续迭代速度上，能否在未来商业化的压力下守住，还需要市场持续观察。

对此柯煜也有清醒的认知：“虽然现在我们在技术上有几个月的领先优势，但AI行业的迭代太快，技术是我们的命脉，只能一直往前跑，停下来，就等于被自己淘汰。”

以ToKen计费， 靠开源获客

商业模式是这家公司目前最不确定、尤其值得观察的部分。柯煜介绍，链式反应正在尝试推出以Token计费的新一代产品，从而跳出项目制交付的传统业务模式。具体来说，客户自己从模型厂商购买Token，再接入链式反应的平台获得先发安全能力服务，平台根据Token使用量收取同等或略高的费用。

“这是我们在尝试过私有化买断和私有化订阅这两种传统模式后，正在进行的实验，能不能跑通还不确定。”柯煜表示，Token计费在理论上把边际交付成本压到接近零，使得“一年预算只有几万块”的中小客户也有可能成为可服务的对象。

“试用客户中有一些成立仅几个月、但已经遭遇过攻击的小公司，这类需求在传统安全销售体系中几乎没有被认真对待过。”柯煜介绍，100家试用企业用户调研中，约七成表示愿意接受这种付费形式，但目前具体产品定价尚未确定，未来有可能对标Kimi、智谱等模型厂商的定价。同时他也坦承，这一模式下Token消耗随测试深度上升的成本结构、规模化和多行业验证还是未知数。

一位网络安全从业者告诉我们：“中国市场一直以来面临的问题是，销售表现高度依赖圈子关系，技术能力和带来的订单是不成正比的。”对此链式反应的选择是，放弃搭建传统的销售团队，转而筹建更偏向C端逻辑的市场团队，依靠开源社区PLG、Benchmark成绩和社交媒体内容实现获客。

开源社区ChainReactors

柯煜表示，目前已有客户几乎都是通过ChainReactors进行转化，这也给了他依靠开源社区等公域直接获客的信心，“我们希望不再是给客户卖一个黑盒，而是将真正关心能力、关心技术的客户筛选出来，让客户通过充分的技术调研和市场调研，判断我们的能力是否是他们需要的。”

QYResearch数据显示，2024年中国漏洞评估和渗透测试市场规模约为266.65亿元，但其中包含大量合规驱动的标准化扫描服务，与链式反应所瞄准的实战化、自动化攻击安全场景并不完全重叠。

或许可以说，在尚处于萌芽期的先发安全市场，链式反应提出的以开源生态获取技术信用、Token计费模式和去定制化销售的市场策略，本身也是为安全行业在AI时代下的演变提供了一个可观察样本。

“最近和一些投资机构聊，有人说上一次看网络安全赛道，已经是三年前了。如果这轮AI浪潮来了之后，行业还是没有实质性变化，我们也要接受现实。”柯煜表示，虽然链式反应现阶段聚焦先发安全赛道，但团队并不希望止步于此，而是希望在未来有能力成为一家伴随大模型迭代平行进化的通用性AI企业.

在攻击速度以秒计的AI时代，链式反应能不能靠Token跑通，在一定程度上也决定了它是一家安全公司，还是通用AI公司。