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第四层 · A 股 · 更新 2026·06·17
公司 A 股

奇安信

Qi An Xin · 688561.SH · QAX

688561 SSE/SZSE · A 股
主层
第四层 · AI 基础模型
主子行业
模型工厂
总部
北京,中国
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奇安信

中国网络安全龙头之一,市值约 ¥400 亿,专注网络安全 AI 化的安全垂类大模型。从 360 拆分独立运营。

基本信息

维度 内容
成立 2014 年(前身 360 企业安全)
总部 北京,中国
股票 科创板 688561.SH
市值 ¥400 亿(2026-02)
董事长 齐向东

核心产品

  • QAX-GPT — 安全垂类大模型
  • 天眼 / 椒图 / 神探等 — 政企安全产品矩阵
  • 奇安信集团政企客户 — 党政军 / 央企国企主力

技术亮点 / 护城河

  • 政企客户深度 — 国家级 / 部委级安全合作
  • 威胁情报数据 — 高质量训练语料
  • 国产化先发 — 信创安全核心供应商

AI 时代角色

奇安信是中国安全 AI B 端纯粹路线代表(对照 360集团 的 C+B 双线)。其 QAX-GPT 主打降低安全运营人力成本

与 AI 产业链关系

↑ up::云算力 + 大模型基座 ↓ down::党政军 / 央企国企安全客户 ⚔ competitor::360集团 / 安恒信息 / 深信服 / 启明星辰 微步在线 ∈ belongs_to::4-02-模型工厂

资本运作 / 收购预期

★★★☆☆ — 安全 AI 垂类独特壁垒,但市值较大收购难度高

在 4-03 模型生态与工具链中的角色

  • 潜在主动收购方 ★★★:4-03 子行业报告将奇安信列为 AI 安全潜在主动收购方
  • 目标领域:AI 模型安全 / AI 防火墙
  • 可能标的:国产 AI 安全创业公司 / Lakera(若国际化)/ Patronus AI
  • 战略动机:进军 AI 安全新赛道,开辟第二增长曲线,参考 Cisco 收购 Robust Intelligence 路径
  • 来源4-03 子行业深度

在 3-08 AI 基础设施安全中的角色(2026-05 补充)

奇安信在 3-08-AI基础设施安全 子行业中扮演 "中国网络安全国内首位、AI 实战化代表" 角色。

关键数据(修订)

维度 数据 时间
2025 营收 ¥64 亿+(国内首位) 网安 100 强
2024 净亏损 ¥14.5-16.5 亿 奇安信公告
市值(修订) ~¥220-250 亿 2025 中
终端安全市场份额 8 连冠(国内第一) 综合
数据安全市场份额 国内第一 综合

注:本页此前"市值 ¥400 亿"为 2026-02 旧数据;以 3-08 子行业报告(2026-02 起更新)¥220-250 亿为准。

核心定位

  • 国内网安营收首位:2025 年 ¥64 亿 + 长期保持国内第一
  • 终端安全 8 连冠:EDR / 桌面安全国内第一
  • 数据安全第一:数据分类分级、DLP、数据库审计领先
  • 实战化 AI 安全体系:将 LLM 应用于红蓝对抗、攻击溯源、应急响应等实战场景,区别于"安全 GPT"(深信服)/"恒脑"(安恒)的产品型路径
  • 持续亏损是核心制约:2024 净亏损 ¥14.5-16.5 亿,主动收购能力受限

与 AI 产业链关系(3-08 视角补充)

⚔ competitor::深信服 启明星辰 安恒信息 绿盟科技 Palo Alto Networks CrowdStrike ∈ belongs_to::3-08-AI基础设施安全

资本运作(3-08 视角)

★★★★☆ — 潜在主动收购方:产品最全 + 战略动机强,但亏损制约。方向:云安全 / 身份安全 / 安全运营。

在 5-14 AI 赋能安全应用中的角色(2026-05 补充)

奇安信在 5-14-AI赋能安全应用 子行业中是 "中国安全大模型三强"之一(实战化路线代表)QAX-GPT 安全垂类大模型驱动全场景产品矩阵。

5-14 视角核心产品

  • QAX-GPT — 自研安全垂类大模型,作为智能底座
  • AISOC — 融合安全大模型能力,安全运营和分析效率提升 10 倍以上
  • 加特林 自动化渗透测试系统 — 模拟黑客攻击路径,自动化渗透测试
  • 燔石 系统 — 基于大模型技术的漏洞挖掘与分析
  • 安全任务智能体矩阵 — 覆盖安全运营 / 检测 / 数据安全 / 代码安全 / 安全攻防 / 漏洞挖掘

5-14 与产业链关系

⚔ competitor::深信服 360集团 天融信 亚信安全 CrowdStrike Palo Alto Networks SentinelOne ∈ belongs_to::5-14-AI赋能安全应用