AI原生終端安全初創公司Glow Security Inc.今日宣布正式走出隱身模式，完成1.8億美元A輪融資，估值一舉達到12億美元，成為名副其實的獨角獸企業
。
本輪融資由紅杉資本（Sequoia）、Cyberstarts、Greenoaks和Redpoint Ventures聯合領投，Index Ventures、Lux Capital、Swish Ventures和Holly Ventures跟投參與。所募資金將用於擴建Glow旗下專屬研究機構Glow Labs、推出首批產品，並加快市場開拓步伐。
Glow瞄準的是企業安全團隊正面臨的嚴峻挑戰。隨著AI應用、工具和系統在企業終端上的爆炸式增長，網路安全威脅已達到前所未有的程度。企業競相引入AI聊天機器人、智能助手和自主智能體，讓其承擔越來越多的業務工作，卻在不知不覺中將自身暴露於各類風險之中。安全團隊根本無力跟上這一速度，更無法在足夠短的時間內對所有AI工具進行審查。
Glow援引的一項關鍵數據頗具說服力：在不到一年的時間裡，企業設備上的常規AI使用率已從15%飆升至45%以上。
Glow認為，這種爆發式的採用速度正使企業暴露於一類全新的終端風險之下，而大多數企業對此毫無防備。現有終端安全工具從未針對AI場景進行設計，其核心邏輯仍停留在威脅出現後的被動響應。然而，網路攻擊者如今也能使用強大的AI工具，近乎實時地發現系統漏洞並設計攻擊方案。
"AI創造了一個全新的攻擊面，安全團隊才剛剛開始理解它的邊界。"Glow首席運營官艾蜜莉·希斯（Emily Heath）表示，"AI改變了技術進入企業的方式，員工現在能以遠超傳統審批流程所能處理的速度，使用新工具並將智能體、插件和軟體包與公司數據相連接。"
希斯將企業面臨的新風險歸納為三大類：
第一類是"影子AI"風險。員工使用游離於企業治理體系之外的個人或免費AI工具，導致敏感數據的儲存位置和使用方式難以追蹤。
第二類是AI系統配置風險。儘管大多數AI應用配備了權限設置、執行限制和隔離功能等安全控制機制，但企業普遍缺乏跨數千台終端進行統一、規模化管理的手段。
第三類是連接生態系統風險。"現代AI工具很少單獨運行，"希斯指出，"它們會連接插件、軟體包、MCP伺服器及其他服務以擴展訪問範圍和功能，而這一生態系統的演變速度已遠超大多數安全團隊的人工追蹤能力。"
終端安全的新範式
面對如此密集的AI風險，一旦出現問題，大多數企業可能根本不知道發生了什麼。正因如此，亟需一種全新的終端安全運營模式。希斯強調，安全團隊必須從被動應對轉向主動防禦，在威脅被識別和利用之前就將其封堵。
Glow正是為此而生。該公司打造了一套AI原生終端安全平台，專注於主動風險預防。平台通過部署專業化智能體，持續繪製企業終端環境地圖並實時分析風險，賦予安全團隊對企業終端上所有執行行為的完整控制權。
Glow聯合創始人兼首席執行官羅伊·泰格（Roi Tiger）強調，預防歷來是保護終端的最佳方式，只是此前從未真正實現過。"在企業規模下，預防機制往往會阻礙業務正常運行，"他解釋道，"但AI改變了這一切。當我們看到AI所創造的可能性時，我們意識到終端終於可以以應有的方式得到保護了。"
Glow無需等待威脅出現，而是依託其先進的推理引擎，在所有終端上自動執行安全策略。智能體能夠主動判斷哪些應用和工具可以在終端上運行，哪些應當被關閉。
尤為值得關注的是其智能體的響應速度——希斯表示，這些智能體能夠以極快的速度完成複雜決策，不會拖慢員工的工作效率或干擾業務流程。
速度背後的秘密在於智能體的輕量化設計。這些智能體並非在終端設備本地運行（否則將影響用戶設備性能），而是運行於Glow的集中式伺服器上。"終端數據被傳輸至Glow平台，由一百餘個專業智能體完成所有分析、推理和策略決策，"希斯介紹道，"這一架構將對終端設備的性能影響降至最低。"
這一設計同樣有助於解決傳統終端安全工具普遍存在的誤報問題。希斯指出，傳統工具的根本缺陷在於孤立評估單個事件，缺乏對終端歷史的整體上下文理解。
Glow的智能體則截然不同——它們持續更新對每個終端的全面認知，包括運行中的軟體、設備歸屬、使用人員、程序使用方式，以及所連接的其他設備和服務。這些資訊被儲存在Glow雲端，並與軟體供應商聲譽、已知風險、用戶及組織隱私實踐等外部情報相互印證。
"我們還將來自多個企業系統的數據整合為單一視圖，"希斯表示，"正因為智能體的決策基於這種更宏觀的上下文，而非單一信號或規則，Glow能夠給出更為精準的建議，大幅減少長期以來制約預防效果的誤報問題。"
目前，Glow平台已在零售、醫療和金融服務等行業的早期採用者中獲得積極反響。
投資機構的高度信心，很大程度上源於Glow創始團隊和管理層的深厚背景。泰格的聯合創始人包括首席技術官歐麥爾·辛格（Omer Singer）和研發副總裁奧菲爾·阿里（Ophir Arie）——辛格曾任Snowflake Inc.網路安全戰略負責人，阿里則在Claroty Inc.擔任同等職位。泰格本人在Meta Platforms Inc.工作了九年，離職前擔任工程副總裁。
其他核心管理層成員還包括：首席產品官阿儂·約瑟夫（Arnon Joseph），曾任Meta高級產品總監，本人也是兩度創業的連續創業者；首席運營官希斯則曾擔任美聯航（United Airlines Inc.）和DocuSign Inc.的首席資訊安全官，並在Wiz Inc.被谷歌收購前擔任其董事會成員。
"我在CISO的位置上坐了很長時間，可以告訴你，那些年我們能用的工具從來就不是為企業今天所面對的挑戰而設計的，"希斯說，"現在我們面對的是一類全新的風險。"
Q&A
Q1：Glow Security的AI原生終端安全平台是如何工作的？
A：Glow平台通過部署超過一百個專業化智能體，持續對企業終端環境進行實時風險分析。智能體並不運行在終端本地，而是運行於Glow的集中式伺服器上，終端數據上傳後由伺服器完成分析和策略決策，從而將對用戶設備性能的影響降至最低。同時，平台會整合多個企業系統的數據，構建對每台終端的全面上下文認知，大幅減少傳統安全工具常見的誤報問題。
Q2：企業目前面臨哪些主要的AI終端安全風險？
A：Glow將企業當前面臨的AI終端安全風險歸納為三類：一是"影子AI"風險，即員工私下使用未經企業審批的免費或個人AI工具，導致敏感數據去向不明；二是AI系統配置風險，企業缺乏在大規模終端上統一管理AI安全配置的手段；三是連接生態系統風險，現代AI工具頻繁連接插件、MCP伺服器等外部服務，擴展速度遠超安全團隊的人工監控能力。
Q3：Glow Security完成了多少融資，估值是多少？
A：Glow Security完成了1.8億美元的A輪融資，公司估值達到12億美元，直接躋身獨角獸行列。本輪融資由紅杉資本、Cyberstarts、Greenoaks和Redpoint Ventures聯合領投，Index Ventures、Lux Capital、Swish Ventures和Holly Ventures跟投參與。所募資金將用於擴建研究機構Glow Labs、推出首批產品並加快市場開拓。
