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      AI主權(quán)的底層戰(zhàn)爭:全同態(tài)加密正在成為新基礎設施

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      全同態(tài)加密這項完美而復雜的技術,今年能否迎來第一個商業(yè)化爆發(fā)點?

      人類云計算的浩瀚版圖中,一個確定性的方向是,從明文計算走向更安全可控的密文計算。

      但受限于性能和成本難題,密文計算在很長一段時間里走不進應用層。

      當前產(chǎn)業(yè)界主流的隱私計算方案,主要依賴基于硬件隔離的機密計算(TEE)技術,它就像在修補一個“漏水的桶”,沒法徹底解決安全與信任問題。

      舊契約失效,讓行業(yè)轉(zhuǎn)向了下一個終極手段:全同態(tài)加密(FHE)。

      全同態(tài)加密是密碼學領域的圣杯。理論上堪稱完美,允許數(shù)據(jù)在加密狀態(tài)下直接參與計算,徹底分離數(shù)據(jù)的所有權(quán)和使用權(quán),云端服務商無法觸碰數(shù)據(jù)明文。

      然而在工程實現(xiàn)上,物理世界的阻力是全同態(tài)加密一直以來無法逾越的高山。全同態(tài)加密算法會導致數(shù)據(jù)體積劇烈膨脹。復雜計算帶來的算力損耗,在CPU上,是明文計算的上萬倍。

      因此,自從2009年Gentry設計出第一個全同態(tài)密碼算法以來,F(xiàn)HE一直被看作是數(shù)學家的玩具。一個走上正軌的信號是,2020年左右,這項技術迎來了美國DARPA國家隊的入局,開始系統(tǒng)性地資助Intel、微軟等巨頭研發(fā)全同態(tài)加密專用加速芯片。

      真正的轉(zhuǎn)折點出現(xiàn)在2026年初。

      今年新春期間的ISSCC大會上,全同態(tài)加密硬件迎來了史無前例的集中爆發(fā)。半導體巨頭Intel發(fā)布了其全同態(tài)加密專用芯片SoC架構(gòu)HERACLES。該芯片采用Intel 3 CMOS工藝,搭載了8192寬度的SIMD向量計算引擎,其FHE性能比高端服務器CPU提升了高達5547倍。

      與此同時,學術界也交出了重磅答卷:復旦大學展示了一款28nm的Torus FHE處理器,通過安全低位寬量化等技術,在128位安全級別下實現(xiàn)了極低能耗與可觀的吞吐量;韓國KAIST則發(fā)布了名為OmniCrypt的多方案FHE加速器,實現(xiàn)了高達107倍的CPU提速。

      硬件技術突破的曙光前,商業(yè)化量產(chǎn)的步伐也在迅猛推進。全球定制半導體廠商SEMIFIVE近期宣布,獲得了美國FHE硬件加速平臺Niobium價值約686萬美元的設計訂單,雙方將基于三星晶圓代工的8nm(8LPU)工藝,合作開發(fā)量產(chǎn)級的高性能FHE硬件加速器,致力于將原型系統(tǒng)推向?qū)嶋H的云和人工智能基礎設施。

      Niobium CEO直言,一旦企業(yè)能以足夠快的速度直接處理加密數(shù)據(jù),以明文形式處理敏感信息的行為,將不再被接受。

      那么,全同態(tài)加密這項完美而復雜的技術,今年能否迎來第一個商業(yè)化爆發(fā)點?



      2026,全同態(tài)加密需要“殺手級應用”

      Intel的一聲發(fā)令槍響,產(chǎn)業(yè)鏈的強勢跟進,代表著全同態(tài)加密正式進入了產(chǎn)業(yè)競爭。

      但硬件就位,只是打下了未來萬丈高樓的地基。應用能不能落地,還要看配套的算法庫和開發(fā)框架是否成熟。

      基礎設施,才是全同態(tài)加密現(xiàn)在最棘手的路障。

      自大模型以后,有一個規(guī)律反復被驗證:任何一個確定性的技術方向,都充滿了國產(chǎn)廠商和中國創(chuàng)業(yè)者的身影。他們擅長從生態(tài)和社區(qū)突圍,打開全球開發(fā)者的想象力,甚至能早于科技巨頭定義一個技術領域的標準。

      這個規(guī)律,在全同態(tài)加密的技術鏈條上再次奏效。

      賽道的起跑線附近,真正的入局者其實非常稀缺。其中有一家名叫密流智能的國內(nèi)初創(chuàng)公司,正在填補從芯片到應用落地之間的基礎設施真空帶。

      密流智能是一家典型的長期主義技術公司,核心團隊在2011年設計的BFV全同態(tài)算法,是國際ISO標準化流程中的四個全同態(tài)算法中的唯一一個中國人參與設計的算法。公司創(chuàng)始人是2026年FHE.org大會的主席,這也是全球唯一專注全同態(tài)加密技術的頂會。目前,密流智能已經(jīng)構(gòu)建了相對完備的技術棧,最近宣布核心框架,并會逐漸完成全棧開源。

      從2021年開始,看到DARPA啟動了攻克全同態(tài)加密計算性能的DPRIVE項目之后,密流智能也決定all in這一冉冉升起的賽道,并迅速確定了自身的生態(tài)位:成為全同態(tài)加密基礎設施的全球標準定義者。

      如果套用AI產(chǎn)業(yè)的五層架構(gòu):最底層是能源,第一層是算力,Intel和英偉達正在攻克;第二層是基礎設施,包括編譯器和中間件,這是一個相對無人區(qū),密流智能的主戰(zhàn)場,Google等大廠也在同步探索。

      而在更上方的應用層,星星之火已經(jīng)燃起。2024年蘋果在WWDC上發(fā)布了Swift Homomorphic Encryption庫,這是全同態(tài)加密第一次以代碼庫的形式進入主流開發(fā)者的視野,但它更多服務于iOS生態(tài)內(nèi)的隱私保護。同期,Web 3初創(chuàng)公司Zama將全同態(tài)加密率先應用于加密支付領域,在2025年成為了全同態(tài)密碼產(chǎn)業(yè)第一個獨角獸企業(yè)。

      目前的局面是:不同廠商在各自領地內(nèi)做點狀試水,但缺乏一個通用的、跨平臺的工業(yè)級標準。密流智能想要解決的正是這個問題。事實上,密流智能最早把精力放在了硬件加速器的開發(fā),其基于三級緩存和片上網(wǎng)絡的高性能FPGA加速卡已經(jīng)迭代了2代,其性能在加速卡中處于全球領先地位。但后來發(fā)現(xiàn),除了算力問題,開發(fā)者使用同態(tài)密碼的門檻是難以逾越的障礙:你不能期待所有的開發(fā)工程師都是密碼專家。于是,團隊決定優(yōu)先解決上層問題:開發(fā)一個通用框架,把應用開發(fā)的門檻抹平。

      密流智能最近開源了兩個平臺:LattiSense框架與LattiAI平臺,形成了從底層到上層的全流程解決方案。

      LattiSense作為底層框架,通過統(tǒng)一抽象接口屏蔽FHE底層密碼學細節(jié),讓開發(fā)者能夠?qū)WI(yè)務邏輯實現(xiàn),在全程不解密的前提下,對加密數(shù)據(jù)執(zhí)行復雜計算,而內(nèi)置的編譯器與調(diào)度器則會自動完成異構(gòu)硬件上的核心運算與調(diào)度工作,從而提供高效的底層加密支撐。LattiSense的開源,打破了全同態(tài)加密生態(tài)下硬件適配的壁壘。

      LattiAI是一款面向隱私保護型AI模型推理的開發(fā)平臺,基于LattiSense框架構(gòu)建,覆蓋了從PyTorch等框架訓練的明文模型、到加密推理部署的全鏈路。通過模型適配、模型編譯以及高性能同態(tài)加密算子庫,平臺可自動將標準AI模型轉(zhuǎn)換為基于CKKS全同態(tài)加密方案的加密推理服務。

      在整個推理過程中,數(shù)據(jù)全程保持加密狀態(tài):服務端無法獲取用戶原始數(shù)據(jù),用戶也無法訪問模型參數(shù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)與模型的雙向隱私保護。這也就意味著,AI開發(fā)者無需理解底層的密碼學,就可以完成端到端的加密推理部署。



      密流智能此次開源的核心,是讓每一個開發(fā)者都能“開箱即用”FHE工具,這恰恰是全同態(tài)加密跳出“數(shù)學游戲”,真正走進千行百業(yè)、實現(xiàn)規(guī)模化應用的關鍵前提。

      讓全同態(tài)加密具有工業(yè)級可用性的第一步,就是為普通開發(fā)者提供開箱即用的開發(fā)體驗,即上層應用能夠屏蔽底層硬件和計算本身的復雜性,而在代碼端可以低成本完成明文計算的遷移。

      密流智能的“主戰(zhàn)場”,也是全同態(tài)加密從一個數(shù)學游戲走向千行百業(yè)的前提。



      開源換生態(tài),接過落地前夜的“發(fā)令槍”

      2026年,想要迎來全同態(tài)加密的殺手級應用,還有一件事很重要:迎合市場需求。

      為什么Intel、蘋果這些“All in未來”的硬件廠商,認為市場需求已經(jīng)迎來了成熟的前夜?一個很重要的邏輯是,Personal AI和嚴肅垂類AI應用的興起,讓數(shù)據(jù)作為水電煤的價值發(fā)生了明顯變化。

      過去的核心邏輯,是用隱私換便利。而未來,AI會滲透甚至接管越來越多人的工作和生活,哪怕是個人用戶,也希望在原始數(shù)據(jù)不離開本地控制權(quán)的前提下享受AI。因此,使用數(shù)據(jù)的邏輯也將被顛覆。

      以Personal AI為例,無論是手機端的隱私可控個性化助手,還是私人健康AI,它們需要基于用戶聊天記錄、體檢報告等敏感數(shù)據(jù)提供定制化服務,而用戶的核心訴求是“服務可用,數(shù)據(jù)私有”,希望在數(shù)據(jù)不離開本地控制權(quán)、全程加密的前提下,享受云端AI帶來的便捷。

      AI主權(quán)的需求和價值,在產(chǎn)業(yè)深水區(qū)更加迫切。實現(xiàn)企業(yè)、行業(yè)、乃至國家層面的數(shù)據(jù)自主管控權(quán),是很多場景領域能夠使用AI的底線。

      金融領域,利用AI進行風險預警、精準營銷銀行已經(jīng)是大勢所趨。但券商的客戶資產(chǎn)數(shù)據(jù)、交易記錄屬于核心敏感信息,必須牢牢掌握在機構(gòu)自身手中,數(shù)據(jù)自主管控下的AI主權(quán)事關監(jiān)管紅線。

      再以醫(yī)療行業(yè)為例,患者病歷、基因數(shù)據(jù)涉及嚴格的隱私保護要求,數(shù)據(jù)主權(quán)的缺失,讓很多高價值醫(yī)療數(shù)據(jù)只能束之高閣,無法通過AI挖掘價值。比如,AI診斷需要跨院協(xié)同,從更多的病例上提升精度,但現(xiàn)在無論是頂級三甲還是基層醫(yī)院,都不敢把數(shù)據(jù)和診斷模型明文上傳、明文部署。沒有全同態(tài)加密技術的落地,這些核心場景可能會長期對AI關閉大門。

      在全球全同態(tài)加密產(chǎn)業(yè)布局中,美國呈現(xiàn)出了巨頭閉環(huán)的特征。DARPA提供資金,Google、Microsoft探索底層架構(gòu),Intel完成硬件基建。這種自上而下的推進模式雖然強大,但也容易形成技術壁壘。

      而密流智能和不少國產(chǎn)大模型廠商一樣,選擇了開源突圍。

      在密碼學領域,信任是核心資產(chǎn)。開源意味著透明、破除壁壘,經(jīng)過全球開發(fā)者的檢視,能以最快速度建立公信力。通過開源社區(qū)的生態(tài)共建,密流智能也能加速算法的迭代與優(yōu)化,形成行業(yè)標準。

      全同態(tài)加密當下的卡點,不是技術廠商能單點突破的,也遠遠沒到性能和價格戰(zhàn),而是產(chǎn)業(yè)落地的生態(tài)競爭,得生態(tài)者得天下。用技術壁壘換生態(tài)非常聰明,且有必要。

      密流智能在研發(fā)中發(fā)現(xiàn),雖然全同態(tài)加密目前在通用計算上仍然有比較大的效率瓶頸,但在對速度的要求不高、對數(shù)據(jù)隱私和安全性要求極高的特定場景下,在性能和成本上已經(jīng)基本能跑通了。

      密流智能為全同態(tài)加密落地提供了具象化的benchmark。以工業(yè)界廣泛應用的YOLO目標檢測模型為例,在未經(jīng)加速的通用CPU上,密文推理速度相比明文慢一萬倍。而密流智能通過軟硬結(jié)合方案,深度優(yōu)化全同態(tài)加密核心的同態(tài)自舉操作,并搭配FPGA硬件加速,將這一速度差壓縮至秒級,以硬件算力補齊算法開銷,實現(xiàn)了全同態(tài)加密工程化落地的最優(yōu)解。

      為了進一步降低門檻,密流智能提供了標準接口,并支持PyTorch等主流AI框架。開發(fā)者不需要理解底層數(shù)學原理,也不需要修改現(xiàn)有的模型代碼。只需要像往常一樣定義模型結(jié)構(gòu)、加載權(quán)重,然后調(diào)用密流智能的編譯器,原本跑在明文環(huán)境下的ResNet等模型,就能一鍵遷移為密文模型。團隊還在研發(fā)對Transfomer的支持。也就是說,密流智能這一次開源的架構(gòu),最利好的人群是AI算法工程師。在開源模型下,開發(fā)者能做到?jīng)]有技術遷移成本的“無感”開發(fā)。



      未來AI主權(quán)的基座,從能用到無感

      任何技術在經(jīng)歷爆發(fā)期的狂飆之后,都會走向人性化和精細化,監(jiān)管也會隨之跟上。互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)歷了從野蠻生長到合規(guī)的洗禮,AI也會經(jīng)歷同樣的過程。

      現(xiàn)在,很多人還沒有切身感受到為了數(shù)據(jù)主權(quán)支付對價的必要性,但Agent和具身智能,正在將AI主權(quán)的敘事,從一個宏大的未來概念演變?yōu)榫唧w的場景和指標。

      Personal AI的基座中,包含著人和企業(yè)對于隱私讓渡、資產(chǎn)流失的焦慮,再往上就是國家安全的底線。

      AI如果不可信,會成為威脅最大的潛伏者。想象一下未來的場景,一個Agent能代替你操作投資賬戶,幫你預訂體檢,擁有你的生物數(shù)據(jù)和長期記憶。在明文計算下,Agent的記憶庫一旦被惡意篡改或者泄密,后果不堪設想。這比互聯(lián)網(wǎng)時代的“開盒”要嚴重得多。

      想要讓Agent無所顧慮地服務,全同態(tài)加密必須成為其執(zhí)行高敏感任務、記憶關鍵數(shù)據(jù)時的默認安全協(xié)議,就像是AI時代的HTTPS。

      所以,在未來的智能終端上,端云協(xié)同下的隱私計算新形態(tài),會成為一個不可繞開的趨勢。輕量級的個人數(shù)據(jù)處理在端側(cè)完成,復雜的重型推理加密后發(fā)送至云端,經(jīng)由全同態(tài)加密加速芯片處理。



      密流智能正在為這種異構(gòu)計算鋪路,他們現(xiàn)在的軟件棧既可以在云端的大算力集群上運行,未來也能通過輕量化適配,運行在端側(cè)設備上。

      這家公司預測,在Intel、ZAMA、Niobium等企業(yè)發(fā)力之后,困擾全同態(tài)加密產(chǎn)業(yè)化的算力問題,大概在三年內(nèi)就能得到根本性的解決,擅長工程化解法的國產(chǎn)芯片廠商也將迅速跟進,為性能和成本瓶頸找到下一個突破點。

      而全同態(tài)加密的終局,則是“消失”。

      它會像HTTP協(xié)議演化為HTTPS一樣,內(nèi)嵌在每一次AI隱私推理的過程中。今天訪問銀行網(wǎng)站時,用戶不會意識到數(shù)據(jù)正在被加密傳輸,無需手動開啟“隱私模式”,甚至感知不到它的存在。但數(shù)據(jù)流動的每一個環(huán)節(jié),都會是密文。

      全同態(tài)加密目前最核心的價值,是為未來的AI世界構(gòu)建防護網(wǎng)。當這層防護網(wǎng)足夠堅固且透明,數(shù)據(jù)的自由流動才不會讓交出數(shù)據(jù)的人感到焦慮。

      2026年,全同態(tài)芯片開始發(fā)力后,全球開發(fā)者構(gòu)建生態(tài),全同態(tài)加密會不會迎來商業(yè)化落地的元年,仍然要看我們能不能等到一個基于全同態(tài)加密的殺手級應用。

      全同態(tài)加密,它是一場華麗的喧嘩,還是會默默地成為數(shù)字世界的基石?或許目前還無法定論。但是,在AI的突飛猛進的態(tài)勢下,保護數(shù)據(jù)主權(quán),筑牢智能時代的安全底座,是全世界都無法回避的要求。國產(chǎn)廠商在這些新興基礎設施領域的生態(tài)突圍,將是一場艱難而正確的長期戰(zhàn)役。

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