回頭看 | 安全計算：如何為AI筑牢底座？

平衡“計算效率”與“安全可控”的技術體系已成為產業發展的迫切需求。

在人工智能技術爆發式發展、數字經濟深度滲透的今天，數據要素的價值釋放與安全風險的同步激增形成了鮮明博弈。當AI智能體以日均處理10億級用戶任務的速度滲透千行百業，當工業互聯網進入“毫秒級GB傳輸”時代，當數據成為驅動經濟增長的核心生產要素，一套能夠平衡“計算效率”與“安全可控”的技術體系已成為產業發展的迫切需求。

在2025世界計算大會期間，政產學研用多方代表齊聚長沙，圍繞安全計算的技術演進、產業實踐與生態構建展開深度研討。從政策導向到技術突破，從標準制定到場景落地，一場關于“什么是安全計算”“為何需要安全計算”的產業共識正在形成。

安全計算：

不止于“防護”，更是“可信計算生態”

人工智能的爆發式發展正在重塑計算范式，也帶來了全新的安全挑戰。AI大模型訓練與推理過程中，面臨數據投毒、模型竊取、梯度泄露等特有風險，傳統“單點防護”模式已無法應對全流程安全需求。隨著AIAgent日均處理10億級用戶任務、工業互聯網進入“毫秒級GB傳輸”時代，計算過程的安全性直接決定技術應用的可行性。

與此同時，全球科技競爭聚焦于核心技術與數字基礎設施，安全計算已上升為國家戰略層面的核心命題。沒有安全計算就沒有可信人工智能，沒有可信人工智能就沒有健康的數字經濟。

從數據要素來看，數據作為第五大生產要素，其流通價值與安全風險呈正相關。數據全生命周期涉及采集、傳輸、存儲、使用、銷毀等多個環節，傳統加密技術僅能覆蓋存儲與傳輸階段，計算過程中的明文處理成為安全漏洞。安全計算通過密態計算、聯邦學習等技術，實現“數據不動程序動”“價值分享不數據分享”，為數據要素市場化配置提供了技術可能。

安全計算并非傳統網絡安全的延伸，而是一套覆蓋“硬件-軟件-數據-應用”全鏈條的可信計算體系。

中國電子信息產業發展研究院網絡安全研究所所長溫曉君表示，安全計算的核心目標是“確保數據在全生命周期中的安全性與保護性，在保密前提下實現數據價值挖掘”，其本質是通過技術創新打破“數據可用”與“隱私保護”的矛盾。

技術協同、生態共建與標準引領

從技術構成來看，安全計算呈現多路徑協同演進的特征。

其中，硬件內生安全以飛騰、鯤鵬等自主CPU為代表，通過芯片級可信根、可信執行環境（TEE）等技術，從硬件層面構建安全防護底座。

飛騰信息技術有限公司副總經理郭御風表示，安全應作為芯片設計的核心目標之一，既要解決硬件引入的安全問題，更要向上賦能整個系統構建安全體系。

軟件協同防護以麒麟操作系統為代表的基礎軟件，通過云端融合AI能力、安全子系統等模塊，實現對上層應用的安全適配與風險管控。

麒麟軟件高級副總經理魏立峰提出，AI時代的操作系統需構建“底層硬件屏蔽+上層模型抽象”的AI子系統，在支持多模型兼容的同時保障數據本地處理安全。

數據安全流通包括多方安全計算、聯邦學習、密態計算等核心技術，實現“數據可用不可見、計算結果可驗證”。

曙光云計算集團曾宇航提出的 “立體密算體系”，正是通過融合可信計算 3.0、國密算法與AI技術，構建端到端加密的可信計算空間，確保數據、算法、算力在密態環境下運行。

全流程標準規范從政務云租戶等保測評到數據質量鑒證，通過標準化手段規范安全計算的實施路徑。

簡言之，安全計算的核心要義在于，以自主可控的技術體系為基礎，以全生命周期防護為目標，以標準規范為保障，實現計算過程的可信、數據流轉的安全、應用運行的可靠，最終構建“硬件可信-軟件安全-數據可控-應用合規”的閉環生態。

從產業實踐來看，我國自主安全計算產業已形成規模效應。湖南通過“兩芯一生態”（飛騰、鯤鵬CPU為核心，麒麟操作系統為生態基座）構建的自主安全計算體系，2024年產業集群規模突破2100億元，覆蓋從基礎軟硬件到整機終端的全產業鏈。這種自主可控的技術路線，不僅破解了“卡脖子”風險，更通過在智慧警務、政務云等場景的應用，實現了安全與發展的協同，湖南公安機關依托安全計算技術構建的智慧警務體系，2025年新型網絡犯罪破案率同比提升37%。

同時，數字化轉型的縱深推進，使得安全計算從“可選配置”成為“剛需底座”。在政務領域，多部門數據共享需要兼顧效率與隱私，安全計算技術已在湖南政務云、上海政務大數據中心等場景落地，實現跨部門數據安全協同；在醫療領域，基因數據、病歷數據的隱私保護要求極高，安全計算能夠在不泄露原始數據的前提下，支撐疾病診斷與藥物研發；在工業領域，蘇州移動與太倉同維電子合作的萬兆光網試點工廠，通過“50GPON+Wi-Fi7+AI”的安全計算組合，實現了工業數據的實時處理與安全防護。

對于中小企業而言，安全計算更成為降低數字化轉型門檻的關鍵。上海電信聯合華為推出的“萬兆云寬帶+邊緣云”方案，通過安全計算技術為中小微企業提供彈性智能專線，在保障數據安全的同時降低了IT部署成本，安全計算與信創底座的結合，已在金融、能源、交通等行業實現規模化應用，僅平安集團就完成了數萬套國產中間件的安全替換，驗證了自主安全計算的可靠性。

筑牢AI時代的“數字大動脈”

當前，可清晰看到安全計算的發展已形成三大核心共識。

一是技術協同是核心驅動力。安全計算并非單一技術的突破，而是硬件、軟件、算法、密碼技術的深度融合。自主算力底座需要通算+智算雙輪驅動，通過芯片、操作系統、應用軟件的協同優化，構建全鏈條安全能力，操作系統作為“承上啟下”的核心，需實現“云端融合AI能力”，既要適配異構硬件，也要兼容多類型AI模型。

二是生態共建是關鍵路徑。安全計算的規模化應用離不開產業鏈協同，這種生態共建不僅降低了技術適配成本，更形成了“應用牽引技術迭代”的良性循環。

三是標準引領是重要保障。缺乏統一標準已成為安全計算規模化發展的瓶頸，通過明確安全計算的技術要求、測評流程、評價指標，能夠降低行業應用門檻，推動安全計算從“試點示范”走向“規模化普及”。

在人工智能+成為新質生產力核心引擎的今天，安全計算已不再是單純的技術問題，而是關乎數字經濟健康發展、國家科技安全的戰略命題。它既是破解“算力饑荒”與“安全風險”矛盾的技術鑰匙，也是實現數據要素價值釋放的核心支撐，更是構建自主可控數字基礎設施的重要基石。

安全計算的建設是“關乎國家長遠發展的系統工程”。從技術突破到標準落地，從政務應用到千行百業滲透，安全計算正以“硬件可信為根、軟件安全為魂、數據可控為脈、生態共建為翼”的發展邏輯，為AI時代的數字經濟筑牢安全基石。未來，隨著產業鏈各方的持續發力，安全計算必將從“技術試點”走向“全面普及”，成為貫通“云-網-邊-端”的數字大動脈，為中國數字經濟高質量發展注入不竭動力。

采寫：黨博文

編輯：博文

指導：辛文