作者丨刘恒涛 根据国家网信办在7月发布的《国家信息化发展报告（2024年）》，截至2024年12月，国内生成式人工智能的注册用户数量超过6亿。用AI解决生活和工 作问题，正在成为几亿用户的习惯。 但伴随而来的，是隐私安全问题。因为严重的数据泄露隐患，用户将敏感的文件和问题交由云端大模型阅读使用，总是心存顾虑。 孵化于清华大学计算机系的荆华密算，正立足密态推理引擎，以用户可以接受的成本，来缓解人们在一些隐私场景使用云端大模型的安全问题。 在数据要素成为新型生产要素的当下，数据可以零成本复制的特点，使得数据拥有者的权益难以得到保障。荆华密算还希望立足密态训练引擎，保护数据 不被复制，保障数据拥有企业在数据交易中的利益与隐私。 荆华密算报名参加了创业邦举办的2025（第十九届）DEMO CHINA。9月25日，在杭州大赛现场，经过多轮评审与角逐，荆华密算在126家科技企业脱颖 而出，斩获2025（第十九届）DEMO CHINA最高荣誉"DEMO GOD"。 高质量数据要素的流通和大模型在重要隐私场景的应用落地，一直是国家重点宣传、重点扶持、重点培养的行业领域，此次荆华密算得奖的消息，也得到 了《人民日报》、《光明日 ...

××× 青年创业派 o 7F Z C (U) Y 0 INI 孵化于清华大学计算机系的荆华密算， 正 立足密态推理引擎，以用户可以接受的成本，来缓解人们 在 一些隐私场景使用云端大模型 的安全 问题。 在数据要素成为新型生产要素的当下，数据可以零成本复制的特点，使得数据拥有者的权益难以得到 保障。荆华密算还希望立足密态训练引擎，保护数据不被复制， 保障数据拥有企业在数据交易中的 利益与隐私 。 00后CEO+清华天团，技术已落地大厂。 作者丨刘恒涛 根据国家网信办 在 7月发布的《国家信息化发展报告（2024年）》，截至2024年12月， 国内 生成 式人工智能的 注册用户数量超过6亿 。 用AI解决生活和工作问题，正在成为几亿用户的习惯。 但伴随而来的，是隐私安全问题。因为严重的数据泄露隐患，用户将敏感的文件和问题交由云端大模 型阅读使用，总是心存顾虑。 荆华密算报名参加了创业邦举办的 2025（第十九届）DEMO CHINA 。 9月 2 5 日 ，在杭州 大赛 现场， 经过多轮评审与角逐，荆华密 算在1 26 家科技企业脱颖而出， 斩获2025（第十九届） DEMO CHINA最高荣誉"DEMO GOD ...

公司核心信息 - 荆华密算（北京）科技有限公司在2025年9月25日的第十九届DEMO CHINA活动中获得最高荣誉"DEMO GOD" [1] - 公司核心团队全部来自清华大学，首席科学家为清华大学计算机系长聘副教授任炬 [1] - 公司联合创始人兼CEO林修醇为2000年出生，北京大学光华管理学院硕士，北大在读博士 [1] - 公司目标是将世界领先的高性能密态计算技术进行商业化成果转化 [1] - 公司于2025年8月获得英诺天使基金的种子轮投资 [1] 公司技术与产品 - 公司正在研发世界先进的密态推理与密态训练引擎 [1] - 密态推理引擎服务于无法承担本地部署大模型高昂成本且存在隐私需求的用户 [1] - 密态训练引擎旨在保障数据拥有企业在数据交易中的权益 [1] - 公司核心技术显著提高了密态计算效率并提升用户体验 [1] - 密态训练引擎计划于今年底推出，密态推理引擎计划于明年第一季度推出 [1] 行业活动概况 - 本届DEMO CHINA大会汇聚了126家早期科技企业和213家投资机构 [2] - 大会发布了多项行业榜单，包括《2025值得关注的AI创变者》等 [2] - DEMO CHINA活动18年来累计吸引47000多家创业企业报名，1506家企业登台展示 [2] - 历史数据显示，623家参与企业成长到A轮以后，327家企业参与后进入下一轮融资，35家企业成功上市 [2]

来源：上海证券报·中国证券网 上证报中国证券网讯（记者 宋薇萍）9月12日，在2025 Inclusion·外滩大会上，蚂蚁密算、浙江大学、中国科学技术大学等16家国内顶级产学研机构联合发布 《密态计算技术白皮书》（简称《白皮书》），披露密态计算在降低成本、提高安全、规模化应用、互联互通等方面的最新进展，拟推动密态计算在产业界 的应用。 根据国家数据局发布的首批数据领域常用名词解释，"密态计算是指通过综合利用密码学、可信硬件和系统安全相关技术，实现计算过程数据可用不可见， 计算结果能够保持密态化，以支持构建复杂组合计算，实现计算全链路保障，防止数据泄漏和滥用。" 在业内看来，这意味着，密态计算在多个行业实现突破性应用，正在从技术验证阶段迈向规模化商业落地。 在开源开放上，《白皮书》透露，目前行业头部机构正携手制定统一标准，开源核心框架，构建通用安全评估体系。蚂蚁密算发起成立隐语开源社区，与美 团、vivo、小米，清华大学、北京大学、浙江大学等机构和高校合作开展社区共建，推动隐私保护计算技术发展与产业应用，加速实现互联互通。 《白皮书》认为，最新的密态计算技术已将保障拓展到全链路，从身份认证、访问控制到密钥管理 ...

产品发布与核心功能 - 蚂蚁密算在2025Inclusion外滩大会上发布AI密态升级卡 [1] - 产品采用"即插即用"的创新方式实现从"明文计算"到"密态计算"的安全改造 [1] 技术优势与兼容性 - 该升级卡可在不更换现有xPU硬件的前提下完成安全改造 [1] - 该技术无需修改AI应用代码与驱动即可实现密态计算 [1]

行业技术发展 - 密态计算技术从实验室阶段进入大规模商业化部署阶段 成为新一代数据安全基础设施 [3] - 技术通过硬件可信根和密码协议优化 显著降低计算成本 密态通用计算成本降至明文分布式计算的1.5倍以下 大模型推理成本降至明文推理的1.2倍以内 [3][4] - 技术具备高兼容性 可无缝集成现有主流计算框架 降低开发门槛和迁移成本 [4] 应用领域拓展 - 在金融领域应用成本已低于数据流通业务价值的5% 医疗领域同样实现低成本应用 [3] - 杭州密算中心作为全国首个密态计算中心 支持公共数据与产业数据密态融合 [5] - "农户秒贷"项目服务超760万农户 通过多源敏感数据安全融合实现土地和风控数据应用 [5] - 全国首个"医保+商保"清分结算中心依托密态可信数据空间 提升就医结算效率 [5] 技术特性优势 - 实现从身份认证到密钥管理的全链路安全保障 覆盖数据汇聚 传输 存储 计算和结果返回全过程 [5] - 推动数据流通从"主体信任"转向"技术信任" 通过技术手段限制运维人员和数据研发方权限 实现管理平权 [4] - 解决传统隐私保护计算技术（如多方安全计算和联邦学习）仅能保护计算环节的局限性 [5] 产业生态建设 - 16家产学研机构联合发布《密态计算技术白皮书》 包括蚂蚁密算 浙江大学 中国科学技术大学等顶级机构 [1][3] - 行业头部机构正制定统一标准并开源核心框架 蚂蚁密算发起隐语开源社区 与美团 vivo 小米及多所高校开展社区共建 [5]

隐语社区战略升级 - 隐语开源社区从聚焦隐私计算升级为覆盖六大技术路线的“数据可信流通技术社区”，旨在解决数据流通全链路的信任嵌入问题 [1] 数据要素市场现状与挑战 - 2024年全国数据市场交易规模超1600亿元，同比增长30%以上，其中场内市场数据交易规模同比翻番，但相较于53.9万亿的数字经济规模，流动数据占比仍很小 [3] - 大型企业数据流通的核心障碍是数据外循环中安全合规责任的断层风险及下游保障能力不足，而非盈利动机 [3] - 产业落地面临“共识难”、“标准难”、“门槛高”三重挑战，技术路线碎片化且政策修订速度无法匹配技术迭代 [4] - 公共数据开放因责任权利失衡举步维艰，政府部门无法承担专业脱敏工作，需要引入市场化机制 [4] 技术路线与生态整合 - 新社区将覆盖隐私保护计算、可信数据空间、数据元件、数联网、区块链、数场六大技术路线，并进行多技术路线融合，构建模块化解决方案 [4] - 社区通过开源开放代码促进跨领域技术协同与标准共建，并推出SaaS化服务为中小企业提供轻量化方案 [4][5] - 隐语社区开源框架已部署超2000个节点，其中三分之一为企业所用 [5] 可信流通技术方案 - 蚂蚁密算通过构建统一的可信数据空间技术体系，实现跨主体的安全合规数据流通 [3] - 密态计算实现全链路保障，不仅保护计算过程，还将计算结果置于加密状态，显著降低生态整体成本 [5] - 可信数据空间核心解决全链路密态保障（数据不泄露）和全流程可信管控（数据不被滥用）两个问题 [6] 行业应用与新模式探索 - 数据流通不等同于交易，大厂的数据通常不售卖，数据要素需要新的范式而非传统土地财政模式 [6] - 在供应链金融领域，通过隐私计算实现“脱核”模式，数据持有方无需暴露原始数据即可输出可信结果，推动金融机构进行更全面的信用画像 [6] - “数据即服务”模式从经济效益延伸至产业链协同优化 [6] 人工智能与数据流通融合 - 大模型使非结构化数据价值显性化，但70%～80%的可靠性在医疗、金融等专业领域无法承受风险 [7] - 蚂蚁探索“高阶程序大模型可信应用技术框架”，通过程序表达、知识嵌入和闭环核验反馈机制，将大模型输出转化为可信的专业生产力 [7] - 该框架已在金融风控全链路、网络入侵检测、医疗重复计费等多行业场景中应用，可靠性和时效性有显著提升 [7] 软硬件一体化与成本优化 - 可信根芯片成本仅几十元，能大幅提升密态计算效率，蚂蚁与海光、华为等企业合作推动软硬一体化的可信安全体系 [7] - 数据流通短期突破点在于公共数据开放与大模型赋能 [7] 开源生态建设与产学研合作 - 开源社区旨在降低数据可信流通技术的应用门槛，提供更高性能、更强安全、更低成本的技术方案 [8] - 社区三年来已链接全球2万名开发者、60所高校及70余家产业伙伴，在普惠金融、医保结算等领域落地标杆案例 [8] - 社区与中电数据、国家工信安全中心、浙江大学、华为等建立合作，推动跨领域标准共建，增强技术中立性 [8] 未来展望与价值释放 - 行业正从隐私计算的“单点突破”迈向数据流通全栈技术的“系统作战” [9] - 数据流通基础设施成熟将释放指数级价值，让96%尚未激活的高价值数据成为数字经济的新质生产力引擎 [9] - 在数据领域可能出现真正的大模型Killer App，其冲击可能比自动驾驶来得更快、更大 [9]

可信数据空间概念与应用 - 可信数据空间是便于数据流通利用的基础设施，实现不同机构间数据的安全共享，构建全国一体化数据市场的重要载体，类似"数据安全屋"确保数据不泄露、篡改或被偷看 [3] - 核心是通过构建技术信任体系，让数据源方、加工方、应用方高效协同，实现数据价值挖掘、验证与交付全链路贯通 [3] - 在供应链金融场景中，银行和消费金融公司可整合加密后的交易流水、物流信息、企业信用记录等多元数据，联合构建动态风险评估模型 [4] 技术实现与行业价值 - 密态计算支持的可信数据空间允许金融机构在加密状态下调用不同主体接口，激活"沉睡数据"价值，如人社、住建、纳税等公共数据提升风控精度和授信效率 [4] - 整合上下游企业销量数据、采购记录、纳税数据、"专精特新"标签等多维度信息，构建基于真实经营能力的授信模型，授信逻辑从"主体担保"转向"数据信用" [5] - 利用密态计算的不可篡改性追踪企业资金流、物流和信息流关联性，识别异常交易或资金挪用风险 [5] 政策推动与发展规划 - 国家数据局2024年11月印发《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》，提出到2028年建成100个以上可信数据空间，促进数据要素规模化流通 [6] - 2025年组织开展企业、行业、城市三类可信数据空间试点，通过两年培育形成资源丰富、应用创新的标杆案例 [7] - 未来城市数据空间和行业数据空间将成为发展主体，通过标杆案例打破公共数据供给瓶颈 [7] 中小企业融资痛点与解决方案 - 中小微企业经营数据多为非结构化手工台账和单据，数据难以直接利用，且数据持有方担心隐私泄露导致"数据孤岛"加剧 [3] - 政策需推动数据标准化，政府主导制定行业规范并降低数据处理门槛，建设分层服务体系，对数据基础薄弱企业提供基于税务或水电数据的简易模型 [6] - 金融机构可突破传统主体担保模式，整合税务、供应链交易、电力消耗等非传统数据构建动态信用画像 [5]