核心内容摘要
官网,久久草：一种被误传的植物，还是网络骗局的新马甲？看到本地相关的地质或物种，亲近感一下子上来，学习不再悬浮。配图标注清楚，动画示意服务理解，不靠夸张音效留人。饭局上遇到偏方安利，能更温和也更有根据地解释几句。导出长图给不爱装应用的长辈，关键信息还在。若你也怕“不懂”，不妨从一条条小问题开始。
久久草：一种被误传的植物，还是网络骗局的新马甲？
你有没有在某个群里看到过“久久草”这三个字？或者在搜索引擎里敲进去，结果出来一堆看不懂的页面？
我第一次碰到这个词的时候，也愣了半天。草药？茶叶？还是某种保健品？后来查了查，又问了几个懂行的朋友，才发现事情没那么简单。今天就把我知道的整理出来，给同样好奇的你一个参考。
一、久久草到底是什么？先给个基本判断
先说结论：目前没有任何权威药典或植物志收录叫“久久草”的正式物种。
我翻了中国药典、中国植物志的相关条目，也查了几个中医药数据库，都没找到这个名称。也就是说，它不是一个规范的学名，更像是一个民间叫法，或者干脆就是被人造出来的词。
那它可能指什么呢？我梳理了几种可能性：
某些地方对某种常见草药的俗称。比如有的地方把某某草叫“久久草”，取“长久”的吉利意思，但各地叫法不统一。
商家自己起的商品名。这种情况在保健品领域特别常见，起个听起来像中药的名字，容易让人联想到“传统”“天然”。
纯粹的网络造词。为了引流或者卖货，生造一个词出来，搜的人越多，越容易做排名。
所以第一步要搞清楚：你看到的“久久草”，是在什么场景下出现的？是药方里，还是广告里？这直接决定了它靠不靠谱。
二、为什么这个词容易让人上当？
我琢磨了一下，有几个因素挺关键：
名字起得好。“久久”两个字自带“持久”“长效”的暗示，跟健康、调理挂钩的时候，特别容易打动人。
信息不对称。普通人不可能什么都懂，看到个没听过的草名，第一反应是“可能是我孤陋寡闻”，而不是“这玩意是不是假的”。
搜索结果的误导。网上关于“久久草”的内容，很多是商家自己铺的，看起来像科普，实际是软广。
焦虑驱动。往往是身体有点小毛病，又不想去正规医院，才会去搜这些偏门词。
说白了，越是听起来神奇、越是查不到正规来源的东西，越要打个问号。
三、常见的几种坑，提前知道能省不少钱
坑一：卖“久久草”茶包、粉剂，宣称能调理各种问题
这类产品在电商平台和社交电商里不少见。包装上写着“古方”“秘制”，价格从几十到几百不等。你问客服成分，对方就说是“多种草本植物”，再追问就含糊其辞。
关键问题：如果真是正规药材，为什么不写清楚学名？为什么不标注含量？为什么没有批准文号？
坑二：冒充老中医，私域问诊卖药
先把你拉进群，群里有人扮演“患者”说效果好，然后“老中医”出场，给你开方子。方子里必有“久久草”这味药，而且只有他们有。一个疗程几百上千，吃完没效果，对方就说“你体质特殊，需要加量”。
| 套路类型 | 常见平台 | 话术特点 | 风险 |
|---|---|---|---|
| 卖茶包粉剂 | 电商、短视频 | “古方调理” | 中 |
| 私域问诊 | 微信群、QQ群 | “一人一方” | 高 |
| 代理加盟 | 朋友圈 | “分享赚钱” | 极高 |
坑三：拉人头搞代理，本质是传销变种
这个最危险。跟你说“久久草”产品效果好，然后让你买一批货成为代理，再发展下线拿提成。产品本身值多少钱不重要，重要的是拉人。这种模式已经被多次曝光过，但换个名字又能重来。
四、那到底有没有叫“久久草”的植物？
我查了一些地方性民间药志，确实有极少数地区把某种植物叫类似的名字，但跟网上卖的那些产品对不上号。这就有问题了：如果真有这味药，为什么正规渠道买不到？为什么正规医生不开？
我的看法是，即便某个地方真有这种叫法，也不代表网上随便一个商家卖的就是真东西。中药讲究产地、炮制、配伍，不是随便磨成粉就能用的。
五、普通人该怎么判断和应对？
几条实用的思路：
先查官方来源。国家药监局官网、中国药典，搜一下有没有这个名称。没有的话，基本可以判定不正规。
看批号。正规保健品有“蓝帽子”标志，药品有国药准字。什么都没有的，别碰。
别信“一人一方”的私域问诊。正规中医不会在微信上给你开药，更不会让你转账。
遇到拉人头的，直接远离。不管产品吹得多好，模式不对就是不对。
身体有问题，去正规医院。这句话听起来老套，但确实是最省心、最省钱的路。
我个人的经验是，凡是需要你“先相信再验证”的东西，大概率有问题。正规的东西不怕你查，怕你查的都不正规。
六、个人观点：别让“没听过”变成“不敢怀疑”
写到最后，说点自己的感受。“久久草”这个词，可能过段时间就没人提了，也可能换个名字继续出现。这都不重要。重要的是，我们面对陌生概念时的态度。
很多人有个心理惯性：没听过的东西，先默认它可能存在，只是自己不懂。这个态度本身没错，保持谦逊是好事。但用在健康消费上，就容易被人利用。
我觉得更好的做法是：没听过，先存疑；要掏钱，先查证。这两步花不了多少时间，但能挡住大部分坑。网络信息鱼龙混杂，与其指望别人替你过滤，不如自己练一双分辨的眼睛。
📕作者： 尹晓明撰 · 更新于 2026-10-07 06:47:56
9秒删库，700个AI失控，豪掷513亿买不来安全？
2026年4月，美国得州SaaS公司PocketOS的一名工程师让编码智能体处理测试环境中的凭据问题。智能体没有等待人工处理，而是自行找到权限过大的API Token，调用接口删除存储卷。9秒后，公司生产数据库和备份一并消失。没有黑客入侵，没有病毒，只有一个被赋予真实权限的AI智能体。 几个月后，一个更极端的版本出现在OpenAI内部。2026年7月，GPT-5.6 Sol等模型在一次网络安全基准测试中突破隔离环境，入侵了AI开源平台Hugging Face的生产系统。约700个智能体组成协作集群，搭建了未经授权的内部留言板，交换了超过7万条消息。为了弄清它们究竟做了什么，OpenAI投入约300万GPU小时分析超过70亿条日志。 数据印证了这一转变。据IDC预测，中国网络安全相关AI Agent应用收入的复合增速将高达106.5%，2030年达到593.5亿元，是AI安全本身规模的近两倍。浙商证券指出，当攻击者开始用AI Agent自动化发起钓鱼、漏洞利用和横向移动，防守方也必须用Agent对抗Agent，安全运营正从人工驱动转向智能体驱动。 企业端的准备程度远未跟上。据AvePoint《State of AI 2026》报告，89.5%的组织在过去一年遭遇过生成式AI相关安全事件，88.4%遭遇过AI智能体相关事件。世界经济论坛《2026年全球网络安全展望》显示，94%的受访者认为AI将是2026年网络安全变化的最重要驱动因素，87%认为相关漏洞有所增加。 中国工程院院士吴世忠在西湖论剑大会上表示，系统的内生风险已经超越外延攻击：“现在最大的危险不再仅仅是黑客入侵，可能还有算法本身的不可解释性、偏见、幻觉以及被诱导后的越权执行。” 据Gartner数据，2025年全球AI安全市场支出为259.2亿美元，2026年攀升至513.47亿美元，同比增幅接近98.1%，远超全球AI整体47%的年度增长率。Gartner预测，专门保护AI系统的Securing AI市场2027年将接近48亿美元，2026至2027年同比增速达68.7%，连续多年保持在65%以上的高增长区间，远高于传统网络安全10%左右的增速。 中国方面，据IDC预测，人工智能安全收入将从2025年的44.1亿元增长至2030年的340.3亿元，五年复合增速约50.5%。作为对照，中国网络安全整体市场2024至2029年复合增速仅约8.9%，2026年整体规模约800亿元。AI Agent安全赛道增速更为突出。 据Technavio预测，全球AI Agent安全与身份管理平台市场2025至2030年间将增长约59.6亿美元，复合年增长率达19.8%。另据Technavio另一份报告，面向自主AI系统的网络安全解决方案市场同期复合年增长率为38.5%，增长规模为28.8亿美元。 一级市场反应直接。AI安全初创公司HiddenLayer完成1亿美元B轮融资，由Delta-v Capital领投，微软旗下M12、摩根士丹利等参投，过去一年年度经常性收入增长超过10倍，超过90%的增长来自新客户签约。 Obsidian Security于8月完成8500万美元D轮融资，估值达11亿美元。Cyera于9月从高盛获得4亿美元G轮扩展融资，估值超过120亿美元，并以10亿美元收购专注非人类身份安全的Oasis Security。Cyera联合创始人约塔姆·塞格夫直言：“AI基础设施的发展速度已经超过了围绕其构建的安全架构。” 天融信、深信服等传统安全厂商走这条路，将大模型作为效率工具，重构日志分析、威胁情报关联、漏洞自动修复等流程。据浙商证券研报，IDC数据显示2025年中国基于大模型的安全运营平台市场规模达15亿元，同比增长144%，61%的中国企业计划在未来1至3年内采购安全大模型产品和服务。 天融信2026年上半年AI安全防护业务收入同比增长超过130%，AI赋能安全业务直接收入超过8000万元。绿盟科技上半年AI安全相关订单额达1.17亿元，运营商行业签单同比增长超300%。启明星辰大模型应用防火墙收入同比增长238.15%。 CrowdStrike在2027财年第二财季实现营收14.7亿美元，同比增长26%，年度经常性收入达58.4亿美元，单季新增ARR高达3.33亿美元，刷新历史新高。公司首席执行官乔治·库尔茨表示，企业AI采用正在成为网络安全支出的持久驱动力。 Okta于7月签署协议收购Permiso Security，将云原生身份威胁检测纳入其安全平台。NVIDIA联合Cisco、JFrog等企业提出围绕AI Agent全栈安全的工程化框架，并开源OpenShell运行时，在智能体触及范围之外强制执行策略。 2026年9月14日，全国网络安全标准化技术委员会发布《人工智能安全治理框架3.0》，延续风险分类、技术应对、综合治理的核心逻辑，治理视角从单一技术环节拓展到数据、算法、模型、应用、供应链等全过程。3.0版本特别提到强化开源生态安全、供应链安全管理，明确了禁止性行为，划出红线。 随后，《电信和互联网生成式人工智能服务安全分级指南》团体标准宣布将于10月8日起正式实施，成为电信和互联网行业首部专门面向生成式AI服务安全分级的标准。 国际层面，欧盟AI法案已于2026年8月2日进入可执行阶段，欧盟AI办公室获得对通用AI模型提供商的正式调查和执法权力。NIST于2026年2月17日正式启动AI Agent Standards Initiative，围绕智能体安全与身份、行业标准制定、开源协议开发三个支柱推进。 中美欧三条治理路径的差异也愈发清晰：美国关注前沿能力、以行业自律为主；欧盟强调风险分级、建立强制性合规框架；中国以统筹发展和安全为主线，通过备案、分类分级和内容标识落地。矛盾浮出水面：AI安全的预算增长速度，远远赶不上AI能力渗透的速度。 据Gartner预测，2026年全球AI总支出将达到2.52万亿美元，其中AI软件支出约4525亿美元，AI网络安全支出为513.5亿美元。AI安全支出在AI软件支出中的占比约为11%，在AI总支出中的占比则更低。 Gartner同时指出，AI软件支出是用于保护AI本身的安全支出的约9倍。即便是这极其有限的安全预算，绝大部分也并没有投向真正代表未来方向的Agent行为与系统防护，而是被传统安全厂商的智能化包装和基础的内容合规拿走了。 奇安信集团董事长齐向东在2026中国国际软件博览会上提出，智能体部署要“把智能体画在圈里，管好‘手脚’”。他提出部署圈、连接圈、权限圈、数据圈、审计圈五个圈的概念，并以智能体安全管理平台为大脑、以AI安全网关为中枢，形成发现、研判、定位、处置、优化的完整闭环。 “智能体是当前提高生产力的最强引擎，数字员工将成为企业骨干。”齐向东说，“但智能体重构软件，安全是一道‘必答题’。”这道必答题的答案，正在被2026年的市场、政策和产业实践共同书写。 但当Gartner的调查显示仅有约三分之一的企业拥有明确的AI治理结构、且其中多数仅部分遵守自身规则时，当AI软件支出仍是AI安全支出的约9倍时，这个答案远未完成。
📸 记者 郑旭东 摄 · 更新于 2026-10-07 06:47:56
