由零信任安全厂商Private Technology更名而来的Private AI，正将业务重心进一步转向AI治理与风险控制。公司表示，这一调整并非简单追逐AI风口，而是基于既有零信任技术能力的自然延伸。

随着品牌更名为“Private AI”，公司也同步明确了新的业务方向：在原有零信任安全基础上，拓展AI运营平台能力，并加快布局AI治理与风险控制市场。

Private AI常务董事Joo Beom-su在接受采访时表示，公司核心技术与AI治理场景契合度较高，因此决定向AI领域延展。他强调，AI治理并非停留在概念层面，相关产品已经形成并实现落地。按照公司的规划，到明年AI业务营收占比将提升至50%以上。

Private AI自2018年成立以来，持续围绕“绝不信任、持续验证”的零信任原则研发网络访问控制技术，重点投入ZTNA（Zero Trust Network Access，零信任网络访问）领域。公司认为，这类能力不仅适用于传统安全场景，也能够延伸至AI治理与控制，因此在宣布进军AI业务后，能够较快推出相关产品，关键就在于复用了既有技术积累，而非从零起步。

在Joo Beom-su看来，权限管理、监测审计、访问控制和执行控制，都是AI治理的核心环节。企业既要保护内部数据，又要完成AI微调，还要对外部模型进行路由调度；在此基础上，才能同时兼顾数据安全与成本管理。

目前，Private AI从“检测”和“控制”两个维度切入AI治理与控制平台建设。其中，“检测”主要涵盖资产识别、分级分类、数据流转路径可视化以及威胁分析；“控制”则侧重于判断数据包是否允许通过、是否放行代理执行等，并据此实施管控。

Joo Beom-su表示，无论是面向人员还是AI代理，公司在访问权限管理方面都已有较深积累，因此决定将相关能力进一步AI化。现阶段，公司重点关注对AI代理工具调用的控制、与RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的联动，以及保障代理间通信的机密性并进行统一控制与管理。他同时指出，Private AI的优势在于，能够在网络层和会话层对AI执行过程直接施加控制，并提供“Kill Switch”功能。

在市场策略上，Private AI将金融行业和公共机构列为AI治理平台第一阶段的重点突破方向。对于公共领域，公司认为，随着网段隔离相关监管要求逐步放宽、国家网络安全体系N2SF落地，相关市场将释放新的机会。

按照公司的判断，N2SF实施后，公共机构的安全架构有望逐步摆脱过去高度统一的网段隔离模式，部分重要性较低的信息也将可以向互联网开放。N2SF的核心思路，是按数据重要程度将信息划分为C（Classified，机密）、S（Sensitive，敏感）和O（Open，公开）三级，其中O级数据可对互联网开放。Joo Beom-su表示，这将降低公共机构使用外部AI服务的门槛，并进一步带动AI治理解决方案需求增长。目前，公司已与部分公共机构推进PoC（概念验证）。

与此同时，Private AI还计划将AI执行控制解决方案进一步平台化，并以SaaS（软件即服务）模式对外提供，目标市场也不仅限于本土。Joo Beom-su表示，随着网段隔离监管逐步放宽，市场对服务化形态的接受度正在提升，未来监测与执行控制等能力也将被整合进统一平台。

不过，Joo Beom-su也坦言，AI治理赛道的竞争已趋于白热化，企业级软件厂商、安全厂商以及大型云服务商都在加快入局，中小厂商要主导市场并不容易。基于此，Private AI并不打算单独作战，而是将与推进AI转型（AX）业务的企业展开合作，在AX项目中嵌入治理能力，逐步扩大项目落地范围和市场覆盖面。