Akcje cyberbezpieczeństwa błędnie „ukrzywdzone” przez AI? Morgan Stanley dostrzega szansę wartą 220 mld dolarów

Narracja o wpływie AI na branżę cyberbezpieczeństwa jest obecnie ponownie analizowana.

W ciągu ostatnich kilku tygodni Anthropic ogłosił wprowadzenie Claude Code Security i poinformował, że model Mythos AI uzyskał maksymalny wynik w autorskim teście benchmarkowym dotyczącym cyberbezpieczeństwa, co wywołało falę paniki na rynku z obawą, że AI zrewolucjonizuje branżę, a akcje spółek z tego sektora straciły łącznie około 25% wartości.

Jednak według najnowszego raportu Morgan Stanley, obecna wyprzedaż odzwierciedla strukturalne błędne postrzeganie zagrożenia ze strony AI przez rynek, a nie faktyczne pogorszenie fundamentów. Inwestorzy nie doceniają wzrostu popytu na rozwiązania defensywne wywołane przez AI, natomiast przeceniają zagrożenie dla obecnych dostawców. W rzeczywistości, dodatkowe możliwości w zakresie bezpieczeństwa stworzone przez AI mogą sięgnąć 220 miliardów dolarów, co jest kilkukrotnie wyższą wartością niż ryzyko utraty około 10% obecnego udziału w rynku – a wartość netto rynku oprogramowania cyberbezpieczeństwa może wzrosnąć o około 10% w stosunku do obecnego poziomu.

Do obecnej fali wyprzedaży przyczyniły się ogłoszenia firm natywnie działających w obszarze AI. Według MarketWatch, Anthropic opublikował narzędzie Claude Code Security, a model Mythos AI uzyskał maksymalny wynik w autorskim teście bezpieczeństwa, co wzbudziło obawy inwestorów, że AI znacznie obniży wartość tradycyjnych rozwiązań cyberbezpieczeństwa i skłoniło wielu do masowej redukcji pozycji.

Morgan Stanley podkreśla, że niektóre firmy natywnie działające w AI rozpoczęły już współpracę z wybranymi podmiotami z branży cyberbezpieczeństwa na etapie przedpremierowym – wśród nich są Palo Alto Networks i CrowdStrike. Celem tych działań jest wspólne ustanowienie „barier bezpieczeństwa” przed oficjalnym wdrożeniem modeli, co samo w sobie sugeruje, że dostawcy AI postrzegają cyberbezpieczeństwo jako niezbędny warunek skalowania modeli, a nie alternatywę.

W odniesieniu do wewnętrznych rozbieżności w sektorze, Morgan Stanley wskazuje, że inwestorzy długoterminowi generalnie pozostają optymistyczni, uznając, że AI obniża koszt ataku oraz zwiększa ich częstotliwość i złożoność, przez co zapotrzebowanie na bezpieczeństwo będzie stale rosnąć po stronie klientów. Z kolei fundusze hedgingowe są bardziej sceptyczne, kwestionując długoterminową zdolność tradycyjnych firm do obrony przed natywną konkurencją AI.

Morgan Stanley uważa, że obecna debata przypomina narracje z początkowych lat migracji do chmury („dostawcy chmury zastąpią sektor bezpieczeństwa”), które ostatecznie okazały się przesadzone.

Z obliczeń Morgan Stanley wynika, że obecny rynek cyberbezpieczeństwa (wraz z usługami) wynosi około 300 miliardów dolarów, co stanowi 6-7% całości budżetu IT.

Największe ryzyko rewolucji koncentruje się na warstwie „bezpieczeństwa prewencyjnego” – zarządzanie lukami, testy bezpieczeństwa aplikacji, zarządzanie konfiguracją chmury itp., które mogą być realizowane asynchronicznie i tolerują opóźnienia, a więc są relatywnie łatwe do przejęcia przez modele AI. Ten segment stanowi około 10% całego rynku.

Jednocześnie AI w szybkim tempie generuje nowy popyt na bezpieczeństwo: masowe wdrożenia modeli AI, agentów i kanałów danych w przedsiębiorstwach tworzą zapotrzebowanie na dodatkowe budżety. Według szacunków Morgan Stanley, wzrost ten wystarczy, by zrekompensować ew. utratę rynku, a wartość rynku netto oprogramowania cyberbezpieczeństwa wzrośnie o około 10% względem obecnego poziomu.

Dane z perspektywy atakującego dodatkowo wzmacniają tę logikę: obecnie 80-90% ataków jest już generowanych przez AI, a koszt ataku zbliża się do zera. Nie osłabia to jednak zasadności wydatków na bezpieczeństwo, lecz wręcz wzmacnia potrzebę natychmiastowego wykrywania, reagowania i ochrony tożsamości.

Morgan Stanley dzieli rynek cyberbezpieczeństwa na trzy warstwy: bezpieczeństwo prewencyjne, bezpieczeństwo punktów kontrolnych/granic oraz bezpieczeństwo w czasie rzeczywistym (runtime security) i podkreśla, że siła rewolucyjnego wpływu AI jest bardzo nierównomiernie rozłożona między te segmenty.

Bezpieczeństwo w czasie rzeczywistym jest szczególnie trudno zastępowalne, ponieważ po wdrożeniu modeli AI do środowiska produkcyjnego zagrożenia takie jak wstrzykiwanie promptów, wycieki danych czy nadużycia modeli muszą być wykrywane i eliminowane natychmiast – jest to niemożliwe do realizacji już na etapie programowania czy szkolenia modeli. Zarówno kontrola punktowa, jak i bezpieczeństwo runtime wymagają niskich opóźnień i deterministycznych reakcji, czego obecne modele AI oparte na probabilistyce nie są w stanie zapewnić. CrowdStrike, Palo Alto Networks, Okta i SailPoint opierają się właśnie na tych elementach, rozbudowując swoje możliwości w obszarach bezpieczeństwa endpointów, sieci i tożsamości na poziom AI, budując dynamiczne „barierki ochronne” dla systemów AI w czasie rzeczywistym.

Nie można też pominąć logiki kosztowej. Morgan Stanley podkreśla, że realizacja zadań wysokoczęstotliwościowych jak filtrowanie poczty czy uwierzytelnianie poprzez duże modele językowe generuje koszty znacznie wyższe niż przy dotychczasowych rozwiązaniach.

Aktualnie platformy bezpieczeństwa poczty i tożsamości są wyceniane na kwoty rzędu kilku dolarów na użytkownika miesięcznie i obsługują od dziesiątek do setek tysięcy zdarzeń – co oznacza marginalny koszt poniżej centa za incydent. Przy identycznej skali, wykorzystanie modeli AI opartych na tokenach rodzi zdecydowanie wyższe wydatki na moc obliczeniową. Morgan Stanley przewiduje, że w najbliższej perspektywie AI będzie pełnić raczej funkcję „wzmacniacza” w środowiskach wrażliwych na koszty i opóźnienia, a nie całkowicie zastępować bieżące architektury.

Powszechne wdrożenie AI nieustannie podnosi strategiczne znaczenie bezpieczeństwa tożsamości. Wraz z szybkim wzrostem liczby API, maszynowych tożsamości i autonomicznych agentów – tzw. „tożsamości nie-ludzkich” (NHI), tradycyjne ramy zarządzania tożsamością skoncentrowane na użytkownikach stają się niewystarczające wobec nowych zagrożeń.

Morgan Stanley zauważa, że systemy napędzane przez AI często działają z szerokimi uprawnieniami i mogą uzyskiwać dostęp do wrażliwych danych w środowiskach rozproszonych, znacząco zwiększając ryzyko nadużycia poświadczeń, eskalacji uprawnień i nieoczekiwanych ścieżek dostępu.

Bezpieczeństwo tożsamości ewoluuje z prostego „uwierzytelniania” w kierunku warstwy ciągłego potwierdzania tożsamości, precyzyjnej kontroli dostępu i pełnego zarządzania cyklem życia w czasie rzeczywistym. Kiedy agenci AI autonomicznie wykonują zapytania do baz danych, uruchamiają procesy czy integrują się z systemami zewnętrznymi, tożsamość staje się głównym mechanizmem egzekucji granic zaufania i kontroli polityki.

Analityk TD Cowen, Shaul Eyal, zwraca uwagę, że każdy agent AI potrzebuje własnych poświadczeń, a Okta i SailPoint pozostają obecnie jedynymi notowanymi na giełdzie, czysto tożsamościowymi firmami cyberbezpieczeństwa, co zapewnia im unikalną pozycję rynkową.

Morgan Stanley wskazuje, że najlepsze firmy cyberbezpieczeństwa w erze AI powinny posiadać trzy kluczowe atuty: wyraźną mapę rozwoju rozwiązań z obszaru bezpieczeństwa agentów i szybkie wprowadzanie produktów AI; elastyczny model rozliczeń oparty na zużyciu (jak Falcon Flex od CrowdStrike), który ułatwia klientom wdrażanie nowych funkcji; oraz propozycję wartości bazującą na bezpieczeństwie w czasie rzeczywistym, własnych danych i efektywności kosztowej.

Według obserwacji budżetowych Morgan Stanley, środki finansowe będą przemieszczać się z rozwiązań punktowych ku zintegrowanym platformom; a w dalszej perspektywie – w związku z nieustannie rosnącym zakresem potencjalnych zagrożeń – cyberbezpieczeństwo stanie się najważniejszym defensywnym segmentem wydatków IT przedsiębiorstw. Badania CIO prowadzone przez Morgan Stanley potwierdzają, że oprogramowanie do cyberbezpieczeństwa jest kategorią IT najmniej narażoną na potencjalne cięcia budżetowe.