2026年，AI正在全球范围内深刻重塑千行百业的IT研发流程。从代码自动补全到智能测试生成，从需求文档自动撰写到接口说明快速输出，AI辅助开发工具已成为研发团队不可或缺的“数字副驾驶”。Google将AI编程助手嵌入全线开发流程，代码提交量提升15%以上；微软（MSFT）借助GitHub Copilot将开发者生产力提升20%—40%；Anthropic的Claude Code等工具更是将“氛围编程”推向了前所未有的高度。
然而，生产力的跃升往往伴随着风险的集中爆发。2026年，AI研发工具的安全与成本问题频繁登上头条——一家未具名科技巨头忘记为员工设置AI使用上限，短短一个月烧掉5亿美元；米哈游一名工程师测试多Agent协作时未设熔断，数十个智能体陷入循环调用，13小时烧掉200万元人民币；工信部网络安全（885459）威胁平台更在7月紧急通报，AI编程工具Claude Code存在严重安全后门隐患，未经用户同意即可向远程服务器回传敏感信息。
可见，AI研发提效的另一面，是成本失控与安全失守的双重暗礁。如何在加速研发全流程AI化的同时，做到成本可控、安全可信？某大型交通装备制造企业联手奇安信（688561）人工智能（885728）公司的最新探索实践，提供了一个可借鉴的样本。
现状与挑战：研发加速AI化，安全与成本双重风险叠加
该交通装备制造企业属于国资委下属知名央企，拥有数百位研发人员，分属集团研发部、各地分公司、下属子公司等多个单位，产品研发覆盖需求导入、解决方案设计、原型设计、前后端开发、算法开发、测试验证到发布等多个环节。2026年初，集团启动研发全流程AI辅助工具引入计划，旨在通过AI提升代码编写、调试效率，压缩重复性劳动，同时加速研发文档的条目化、结构化梳理与生成。
在工具与模型的采购部署上，各研发单位推荐的工具与模型组合多达十余种，涵盖代码开发、文档编写、服务部署等多个场景，集团面临的是一个高度复杂、多源异构的选型格局：
工具层面，国产类包括Trae、豆包、DeepSeek等，国外类包括Claude Code、Codex、OpenCode，插件类包括内置在微软（MSFT）VSCode中的Cline。模型层面，国产类有DeepSeek V4、智谱（HK2513）GLM 5.2、Doubao-Seed-OSS-36B，国外类有Claude Opus-4、Sonnet-4、GPT-5等。其中，AI研究院因大模型研发中涉及知识蒸馏与训练，独需采购Claude Opus-4、Sonnet-4、GPT-5等国外模型，且须通过国内代理公司购买使用。
这一部署方案暴露出几个关键风险：
其一，模型与工具来源复杂，安全边界模糊。研发人员可自行下载免费工具，API Key散落在个人账号与配置文件中。员工与Agent以个人账号、自购Key等方式直连各家大模型——算力自己买、用量没人看、权限没人管。Gartner预测，到2028年超过80%的中国企业将出现员工对生成式AI无管理使用的情况。
其二，对在线模型依赖度高，数据泄露风险突出。集团前期方案以在线调用为主，研发人员将代码片段、设计方案、接口文档等发送至外部模型处理。一旦遭遇Prompt注入攻击或工具后门隐患，内部代码、客户信息等敏感数据可能轻易外泄。
其三，使用者分属多个部门，成本意识参差不齐。数百名研发人员分属多个单位，对AI工具的使用习惯和成本敏感度差异显著，统一管理难度很大。模型收费按Token计费——常规研发人均日均消耗约800万Token，按400人、年工作日250天计算，年总Token消耗高达8000亿。若无配额管控，任何一个部门或个人的滥用都可能引发“一晚上烧掉200万”式的成本灾难。
应对之策：部署AI安全网关，一个入口管住所有AI流量
面对上述挑战，该集团明确了短期策略：采用“大模型+安全网关”在线部署方式，由集团集中统筹采购、部署大模型安全网关，统一购买DeepSeek-V4大模型调用Token额度，整体核算后按各研发单位在岗研发人员基数分摊费用。
在网关产品的选型上，集团经过综合评估，选择了奇安信（688561）AI安全网关（AISG）。该产品定位于“企业AI应用的统一安全管控入口”，位于AI应用与模型、MCP工具及业务系统之间，提供统一接入、成本治理、条件路由、安全防护和全链路可观测能力。
部署的便捷性让项目快速落地成为可能。AI安全网关支持“三步接入，零业务代码改动”——无需改造业务逻辑，分钟级即可将现有AI调用收口到网关统一管控。产品兼容OpenAI、Anthropic等主流模型提供商协议，支持云端与私有化模型接入，仅需修改Base URL并替换vKey即可完成接入。
通过网关签发的虚拟密钥（vKey），员工无需再自购Tokens或管理复杂API Key，即可无缝切换使用多家模型提供商的服务。统一入口不仅实现了密钥的集中托管与一键轮换，杜绝了密钥泄露风险，更为后续的配额、审计与成本策略的落地打下了基础。
正如该公司相关负责人所言：“过去我们关注数据流转的边界安全，但AI在企业内部广泛应用之后，直接面临三个问题——Token使用和成本消耗的失控、数据流向的失控、权限策略的失控，我们需要一个统一的管控与治理平台。AI安全网关的部署，可谓适逢其时。”
效果立竿见影，AI安全网关带来三重价值
AI安全网关部署运行以来，为该集团带来了三重核心价值。
首先是成本可控：从“黑盒”到“明账”，同等需求可节省30%以上。
成本是该集团关注的重要指标之一，通过部署AI安全网关，集团Token消耗从“事后才知道超支”转变为“事前可管控、事中可预警”。
网关实时统计每次模型调用的Token与成本消耗，按部门、用户、应用和Agent精细归因。通过配额管控，可按部门、员工、vKey设置每日/每周/每月Token、请求次数或费用额度，并支持预警、限流和停用。智能路由则根据任务复杂度，在质量要求与模型成本之间动态选择更合适的模型——简单任务走低成本模型，复杂任务才交给高能力模型。此外，语义缓存功能通过复用相似请求结果，减少重复调用，同等需求下可节省30%以上的模型调用成本。
集团依托AI安全网关，建立Token采购、分摊、核销台账，做到费用可追溯、可核查。“谁能用什么、能用多少，企业说了算”——成本治理真正落到了每一次模型调用上。
其次是安全可管，构建从接入到内容的全方位防护体系。
AI安全网关构建了多层安全防线。在接入层，通过统一入口管理模型、MCP Server、工具及企业业务资源的访问权限，为用户、部门、应用和Agent建立独立身份与授权边界。在内容层，网关采用规则引擎+自研安全小模型的双层检测架构：规则引擎优先命中确定性风险，存疑请求才升级至安全小模型做语义判断，检测覆盖Prompt注入、敏感数据泄露和违规内容，并执行告警、脱敏或阻断。
这意味着，研发人员输入的代码片段、设计方案等数据，在发往外部模型前会经过实时安全检查。敏感数据外发可发现、可控制、可追溯——这与此前“员工直连外网模型、数据流向不可知”的局面形成了鲜明对比。
最后是行为可审计，每个部门、每个人、每个Agent都看得清。
全链路可观测性是AI安全网关的另一核心价值。网关统一记录模型调用、会话过程、工具调用和关键执行链路，关联调用主体、目标模型、输入输出、Token消耗与风险事件。每次请求的输入、输出、使用的模型及检测结果都被完整留存，支持多维检索。
集团得以清晰回答三个关键问题：谁在调用AI？调用了什么模型？花了多少钱？当出现异常时，可沿单次Trace快速还原调用过程，为安全调查、合规检查和责任追踪提供完整依据。一人一账号实名绑定进一步确保了每个行为都可追溯到具体个人。
展望未来：混合部署，安全与效益最优平衡
展望未来，该集团计划构建“共用模型本地化+个性模型在线化”的混合部署架构。通过第一阶段在线工具模型的使用数据，评估工具与研发场景的适配性，将使用场景高、利用率高的工具模型统一本地化部署，同时针对知识蒸馏等特定场景所需的个别工具模型保留在线化使用。配套设立专职AI运维管理岗，统筹模型选型部署、参数调优、版本迭代、应用适配改造、故障处置、算力调度等运维工作，实现安全与效益的最优平衡。
从“算力自己买、用量没人看、权限没人管”到“公司统一买单、用量实时可见、权限精细管控”，该集团的实践表明：AI的规模化应用，必须建立在安全、可控、合规的基础之上。只有建立起“统一入口、成本可控、安全可管、行为可审计”的AI使用秩序，企业才能真正将Token从“成本黑洞”转变为驱动研发创新的“生产力引擎”，在AI浪潮中行稳致远。
