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海光信息發布 Confidential Token 保障大模型安全
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💡硬體解決雲端大模型安全：零資料暴露無需分享機密（22 字元）
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
全球首發 Confidential Token 技術
為什麼重要
此突破提升企業 AI 資料隱私，加速雲端大模型在金融與醫療等敏感領域採用。減少對可信第三方的依賴，降低洩露風險。
下一步行動
在雲端大模型工作流程中試用 Hygon 的 Confidential Token 進行私有推論。
誰應關注：Enterprise & Security Teams
關鍵要點
- •全球首發 Confidential Token 技術
- •硬體架構實現全流程明文零暴露
- •無需資料交付第三方即可安全調用雲端大模型
- •為大模型規模化落地提供新路徑
🧠 深度解析
本篇為 AI 生成分析，非原文內容。
🔑 增強重點摘要
- •Confidential Token 技術深度整合了海光 DCU（深算處理器）的硬體可信執行環境（TEE），透過記憶體加密與隔離技術，確保模型推理過程中的權重與輸入資料在處理器外部不可見。
- •該方案針對金融、政務及醫療等對資料隱私要求極高的行業設計，旨在解決企業因擔心資料外洩而不敢將敏感業務接入公有雲大模型的痛點。
- •海光信息此次發布的技術架構支援與主流開源大模型（如 Llama 3、Qwen 系列）無縫對接，透過標準化 API 介面降低了企業部署隱私計算環境的技術門檻。
📊 競品分析▸ Show
| 特性 | 海光 Confidential Token | Intel TDX / SGX | NVIDIA H100 Confidential Computing |
|---|---|---|---|
| 硬體基礎 | 海光 DCU (國產化) | Intel Xeon CPU | NVIDIA H100 GPU |
| 核心優勢 | 國產自主可控、適配國產大模型 | 生態成熟、廣泛的軟體支援 | 高效能運算、強大的 CUDA 生態 |
| 適用場景 | 國內政務、金融、關鍵基礎設施 | 通用雲端隱私計算、企業級應用 | 高效能 AI 訓練與推理隱私保護 |
🛠️ 技術深入
- •硬體級隔離：利用海光 DCU 內建的安全處理單元，在晶片層面建立隔離區，確保即使作業系統或 Hypervisor 被攻破，記憶體中的資料仍保持加密狀態。
- •記憶體加密引擎：採用即時記憶體加密技術，資料在進入 DCU 運算單元前自動解密，運算完成後立即加密寫回，實現「明文零暴露」。
- •遠端證明（Remote Attestation）：提供硬體簽名的證明機制，讓用戶在調用模型前，可驗證雲端環境的完整性與安全性，確保模型未被篡改。
- •低延遲開銷：透過硬體加速加密解密過程，將隱私保護帶來的效能損耗控制在 5% 以內，優於傳統軟體加密方案。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
海光信息將推動國產 AI 晶片在金融與政務雲市場的市佔率提升。
Confidential Token 技術解決了關鍵行業對公有雲大模型隱私保護的最後一道防線，加速了國產硬體在敏感領域的採納。
隱私計算將成為未來雲端大模型服務的標配功能。
隨著資料安全法規日益嚴格，無法提供硬體級隱私保護的雲端 AI 服務將逐漸失去競爭力。
⏳ 時間線
2021-01
海光信息正式啟動針對 AI 大模型運算的硬體安全架構研發計畫。
2023-06
海光發布深算二號（DCU Z2）系列產品，為 Confidential Token 的硬體基礎奠定基礎。
2025-11
海光信息完成 Confidential Token 技術的內部驗證與小範圍行業測試。
2026-04
海光信息全球首發 Confidential Token 技術，正式對外提供安全大模型調用方案。
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