Cloudflare 弃用第三方安全工具，用 58 美元 / 月 AI 处理漏洞赏金

Cloudflare 首席安全官 Grant Bourzikas 近日在悉尼透露，公司已用 Anthropic 的 Claude Sonnet 模型自动化处理漏洞赏金报告，每月仅花 58 美元，负责去重并评估报告价值；若改用安全专用模型 Mythos，同样工作每月要花约 20 万美元。他还表示，Cloudflare 已构建 200 多个自主安全代理，几乎弃用全部第三方安全工具，改用部分由 AI 辅助编写的自研应用。

Bourzikas 同时建议其他企业不要效仿，称 Cloudflare 具备自研安全软件的能力，「我们不认为地球上每家银行都该自己开发所有软件」。首席战略官 Stephanie Cohen 则表示，AI 将根本改变厂商与客户的合作模式，并将公司此前裁员 1100 人归因于 AI 带来的自动化变革；她还透露 Cloudflare 正计划充当 AI 公司与出版商之间的中介，通过微支付让 AI 公司付费获取内容。

Theregister

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AI 写代码烧掉 1215 万元，超预算 860%：亚马逊内部事故敲响企业 AI 成本警钟

近日，美国媒体曝光了亚马逊内部一起重大 AI 成本失控事故。一名工程师借助 Anthropic 旗下 Claude Sonnet 模型编写程序，目标是完成电商平台作者信息与商品列表的数据匹配——一项常规的数据处理任务，最终却产生了 180 万美元（约合人民币 1215 万元）的账单，实际支出超出原定预算 860%。

更令人意外的是，该项目最终并未成功落地，而高额算力消耗持续运行长达 5 个月，公司直到财务对账时才察觉异常。这意味着一个无人看管的 AI 程序，在近半年时间里日夜不停地"烧钱"。

代码缺陷叠加监控缺位，微小漏洞吞噬巨额预算

复盘显示，事故的根源并不复杂。AI 生成的程序缺少调用频次限制，模型持续循环发起请求，云算力与大模型调用费用不断累积。与此同时，团队缺少实时成本告警机制，微小代码缺陷长期无人发现，持续吞噬预算。

在亚马逊内部会议上，高管将此次事故定义为"代价惨重的典型案例"，并通报称内部还出现多起同类隐患，有项目意外产生 54 万美元额外开销。接连踩坑后，亚马逊开始紧急搭建风控体系，计划上线自动化防护机制——一旦 AI 相关支出触及阈值，系统将自动限流、中断任务，避免费用无限飙升。同时公司加强规范，要求所有 AI 生成代码必须经过人工完整审核，杜绝未经校验直接上线。

传统代码出错费时间，失控 AI 程序费真金白银

这起事故暴露出一个被多数企业忽视的风险：传统代码错误大多消耗人力时间，而失控的 AI 程序会持续产生 token 费用，一旦缺少预算监控，很容易酿成巨额损失。当前很多企业单纯期待 AI 降本增效，却忽视了算力计费模式带来的全新风险敞口。

从"AI 帮忙写代码"到"AI 偷偷烧钱"，亚马逊的教训并非孤例，而是整个行业正在进入的一个新阶段——当 AI 从辅助工具变为自主执行者，成本管控的颗粒度也必须从"项目级"下沉到"每次调用"。在享受 AI 提效红利之前，先给 AI 装好"刹车"，或许才是企业当下最该补上的一课。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)