在拉斯维加斯举行的 CrowdStrike Fal.Con 2026 大会上，黄仁勋向座无虚席的观众表示：“我们正处于网络安全的转折点，攻击现已实现自动化，防御也必须如此。”
NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋与 CrowdStrike 首席执行官兼创始人 George Kurtz 共同宣布推出 CrowdStrike SafeMind，其智能体网络安全系统由 CrowdStrike Cyber Superintelligence Lab 所开发。
黄仁勋向现场上万名安全专业人士表示：“这是网络安全新时代的开端，一方面，对手的装备比以往任何时候都更加强大；另一方面，你们所有人的装备也将前所未有地强大。”
SafeMind 将 CrowdStrike 专用的、具备超越前沿能力的模型和定制的智能体 Harness，与基于 NVIDIA Nemotron 构建的防御模型相结合，形成了一个持续的协同进化循环，在此循环中，攻防双方会不断相互挑战并共同提升。
CrowdStrike 还宣布推出 CrowdStrike Falcon IQ，通过智能体工作负载自动化将 Project QuiltWorks 投入运营，并扩展了其 CrowdStrike Guardian AI 安全解决方案。
黄仁勋向观众表示：“我们拥有不对称优势，因为我们拥有庞大的网络安全专家社区，大家希望相互协作，共同维护世界的安全。”
CrowdStrike 的年度大会吸引了来自金融服务、医疗、公共部门和关键基础设施领域的安全领导者。
Kurtz 告诉他们：“我看到的真正差距在于，攻击者拥有前沿 AI，而防御者却没有。而现在，这一切都将改变。”
SafeMind
CrowdStrike 使用 NVIDIA Nemotron 开放模型构建了 SafeMind 的防御模型，并借助 CrowdStrike 的网络经验和威胁数据对其进行了后训练。SafeMind 模型与专有的网络安全 Harness 相结合，经过优化后可作为智能体技术栈运行。
该成果作为 CrowdStrike 的智能体网络安全系统 SafeMind 在 CrowdStrike Falcon 平台中本地运行。SafeMind 将进攻性 AI 和防御性 AI 融合在一个持续的协同进化循环中，双方相互适应并彼此强化。这一过程会不断加固客户环境的安全性，直到攻击失败。
黄仁勋向 Kurtz 表示：“凭借你们 15 年来积累的安全数据进行训练 —— 我们可以基于前沿模型，并将其变成一个在网络安全方面非常出色的超级 AGI。”
Kurtz 表示：“我们与 NVIDIA 共同构建了首个完整的面向网络安全的智能体系统，包括首批前沿模型和专为防御者打造的 Harness。这不是融入他人智能的 Copilot。也不是披着安全外衣的聊天机器人。它是由 CrowdStrike 与 NVIDIA 合作，基于我们自身的数据构建和训练的前沿级模型。”
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 负责编排防御智能体 Harness。经过微调的 Nemotron 3 Super 为 SafeMind 的规则生成子智能体提供支持。
通过使用 CrowdStrike 数据对 Nemotron 进行后训练，CrowdStrike 的内部评估显示，基于 Nemotron 3 Super 的 Blue Solano 模型实现了比领先前沿模型更高的准确率，同时成本降低了 99%。
虽然 SafeMind 可以作为一个完整的系统运行，但这些模型可以独立使用，赋予防御者始终领先于对手的能力。安全专家还可以将自己的模型与 CrowdStrike 的定制 Harness 相结合，让客户能够灵活地为其环境使用合适的模型和功能。
黄仁勋表示：“Harness 本质上是大语言模型的外骨骼，大语言模型就是大脑。外骨骼将其转变为智能体 —— 并且这种外骨骼不必在每个领域都具有相同的形状和能力。”
当 AI 成为防御力量
根据 CrowdStrike 的数据，由 AI 驱动的攻击在过去一年中增长了 89%，电子犯罪的最快突破时间已达到 27 秒。人类速度的响应已经不能算作防御，只能算是记录。
黄仁勋表示：“当今世界的许多应用场景都要求具备微调和后训练的能力 —— 以便创建一个在特定领域表现出色的 AI。Nemotron 正是为此而创建，完全免费、速度极快。你能够在面对任何来袭的威胁时都拥有不对称优势。”
以开放的 Nemotron 为基础，CrowdStrike 的安全团队在不向外部提供商发送数据的情况下，利用自身的威胁数据对其进行了后训练，并根据其环境定制了 AI。
这在闭源前沿模型中是不可能的，在安全领域，能够审查正在进行防御的主体的能力至关重要。
红蓝对抗
NVIDIA 宣布其正在测试 CrowdStrike SafeMind 模型和 Harness，该测试在一个作为 NVIDIA 网络仿真运行的高保真网络智能体环境中进行。
该测试在攻防循环中运行 SafeMind，以实现对抗性共同进化。进攻型红队智能体发现漏洞，防御型蓝队智能体修补漏洞，然后将这些发现转化为可执行的检测结果，以阻止攻击。
红队智能体 Harness 运行 Recon、Assault 和 Compromise 子智能体，在网络智能体环境中执行攻击路径。蓝队智能体 Harness 通过 Falcon 传感器进行监测，生成检测候选对象，并对其进行验证和推广。
CrowdStrike 与 NVIDIA 共同构建了测试环境：它是 NVIDIA 自身加速计算基础设施的数字孪生，并通过 NVIDIA 的真实威胁环境进行了验证。
黄仁勋表示：“SafeMind 的基本框架 —— 即在环境的数字孪生上运行对抗模型，与防御模型处于持续的猫鼠游戏循环中，最终学习如何实现自我防护 —— 这个基本框架适用于机器人、边缘计算、企业计算以及几乎所有领域。”
CrowdStrike 还发布了 Falcon IQ。NVIDIA Nemotron 模型助力驱动 Charlotte AI AgentWorks 的核心智能体引擎，而 Charlotte AI AgentWorks 是运行 Falcon IQ 的 CrowdStrike 无代码智能体开发平台。
Falcon IQ 使用 50 多个智能体，它们作为一个统一的智能体团队协同工作，以实现评估、优先级排序和修复中较耗时的工作流的自动化。
合作伙伴使用 Falcon IQ 为客户提供定制化的发现、建议和面向管理层的报告。Charlotte AI AgentWorks 使每个 Falcon 用户都能构建自己的智能体安全团队。
全栈
CrowdStrike 有数千家客户组织，每天产生数万亿个安全事件。
借助 NVIDIA 的全栈加速计算平台，双方的合作从芯片延伸到模型，再到根据模型发现的成果采取行动的 Harness。对 Kurtz 来说，这就是关键所在。
Kurtz 补充道：“CrowdStrike 名字中的 ‘Crowd’ (群体)，正是不对称的优势所在，它赋予了防御者击败对手的独特的优势位置。”