文｜白   鸽

编｜王一粟

两年前，蚂蚁集团提出下一代隐私计算技术“密态计算”的时候，行业还在将信将疑——方法和方向是对的，但是太难做了。

“就像二十年前王坚博士提出云计算时，行业也是各种质疑的声音。”蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官、蚂蚁密算董事长韦韬说，“我比王坚博士幸运的多，至少没有被看作是骗子。”

蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官、蚂蚁密算董事长韦韬

2024年6月，蚂蚁集团旗下密算业务板块正式独立运营，于是蚂蚁密算公司成立了。

过去的这一两年中，蚂蚁密算完成了“密”的第一阶段成果，让数据流通实现了从主体信任到技术信任，从单点防护到自研全链路密态防护，及可跨区域、跨行业的安全可信流通。

在AI大模型席卷全球的今天，数据被誉为“新时代石油”，但数据流通仍面临多方位的安全威胁，高价值、高敏感数据跨主体融合利用存在困难，限制了人工智能的产业应用。

因此，行业亟需保障AI数据安全的解题之道。

此背景下，蚂蚁密算发展进入第二阶段发展—“算”，并提出“数模一体”的新范式变革，“数据与模型正如一体之两面，相辅相成，共同承载并驱动着产业的下一代升级。”韦韬说道。

可以看到，蚂蚁密算走了一条难而正确的路。目前，其技术已经从医疗结算到农村金融，从风控建模到车险定价，渗透到多个民生与产业场景。

近日，在2025世界互联网大会上，蚂蚁密算荣获“世界互联网大会杰出贡献奖”，这也标志着，蚂蚁密算在数据流通和人工智能领域的技术优势和应用价值获得权威认可。

此次乌镇获奖，不仅仅是对蚂蚁密算的肯定，更是对一个时代命题的回应。

密算技术，正在帮助高价值数据完成安全可信的流通，从“原矿石”练成“真金子”。

01 从千万用户到行业渗透 密算的规模化应用元年

随着数据要素市场规模持续增长，激活数据价值已成为社会各界共识。据国家数据局《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》显示，数据产业年均增速将超过20%。

而想要真正激活数据价值，让数据安全可信流通，离不开密态计算技术。

“密态计算的主要作用是帮助数据要素跨主体、跨行业、跨地域流通，当你把数据供给出去时，依然能够对这部分数据实现有效的密态管控，不会失去控制权，之前传统的明文计算做不到这一点。”韦韬说道。

另外，蚂蚁密算通过软硬件技术创新，革命性地解决了传统隐私计算的成本困境，同性能下数据处理成本降至明文分布式计算的1.5倍以内。

这也让密态计算从实验室走向产业实践成为可能。

“去年我们最核心的事情，一个是建标杆，一个则是找PMF——做产品与市场的适配。”韦韬表示，“今年，则是密算技术市场化规模应用元年。”

目前，蚂蚁密算技术已经从最初的金融风控单一场景，全面渗透医疗健康、农业农村、交通出行、广告营销、城市治理等多个领域。

如蚂蚁密算支持的“农户秒贷”项目服务超1300万农户，破解农村普惠金融难题；新能源车险项目实现人车数据安全联合建模与精准定价，让75%新能源车主平均下降8%保费。此外，蚂蚁密算也支持了杭州密算中心、江西省级的密算平台的建设，在保障数据安全的前提下，为公共数据资源开发利用提供了系统化解决方案。

这些标杆案例的打造，也让更多的企业看到，密算是真的能够让大家真敢注入海量的高价值、高敏感数据。同时也见证了在这样的保障之下，数据真的流出来以后，业务真能够获得显著的效果。

实际上，在韦韬看来，密算技术要真正走向千行百业，就是要从金融、医疗等专业领域率先投入，并构建基础设施，有助于后续平抑成本，后面的很多行业，甚至是C端个人数据空间，都可以用上密算技术。

“密算的价值就在于，未来互联网上无法公开传输的数据都可用它承载，这部分至少占据整体市场的10%-30%。”韦韬说道，这无疑将是一个非常大的市场。

随着技术逐渐被市场验证，密算市场也正迎来越来越多的参与者。

“直到去年上半年，但凡谈密算，大家都觉得就是蚂蚁密算一家在做‘独角戏’，现在行业参与者越来越多。”韦韬表示，“11月6日，数标委WG6（国家数据标准化委员会数据基础设施标准工作组）成立了SG2密态计算研究组，已经有20家单位加入，这是一个非常好的行业共同推动密态计算标准化的开始”。

可以看到，蚂蚁密算的业务突破，是整个密态计算行业加速进化的缩影。从技术研发到产品落地，从开源生态到行业标准，蚂蚁密算引领的密算技术体系，正在重构 AI 时代的数据流通规则。

02 数模一体，AI时代的 数据流通的“安全”革命

如果说成本下降、标准成型、场景扩容是行业发展的“量变”，那么蚂蚁密算提出的“数模一体”，正在AI时代引发数据流通领域的“质变”。

那么，“数模一体”到底是什么？为什么能解决AI产业的深层矛盾呢？

在回答这些问题之前，我们需要了解AI产业发展的现状和困境。

AI大模型的训推和应用，都正在进入一个深水区。现阶段基座大模型对人类公开知识数据的利用已经接近天花板，后续想要获得更多的数据，需要挖掘金融、农业、医疗等千行百业中特有的高价值数据。

但这些高价值数据持有方普遍面临“两难困境”：一方面，他们渴望利用AI挖掘数据价值，解决自身的痛点；另一方面，数据的敏感性和严格的合规要求，使其“不敢流通、不会流通”。

在数据和价值之间，似乎横亘着一条难以越过的“安全”天堑。

不仅如此，大模型本身存在的“幻觉”问题，也在影响其应用落地。

在韦韬看来，“不应将‘幻觉’问题简单视为大模型缺陷，而应认识到这是智力系统高效运作中的必然副产品。你无法消除它，就像你无法要求一个天才永不犯错。”

既然如此，那就需要有一套流程体系来保证大模型的运行，在应用之前发现幻觉并解决它。

安全和幻觉，以上两个问题，可以说是当前AI产业发展的核心深层痛点。

正是基于对这些问题的深层洞察，韦韬提出了“数模一体”新模式。

他直言：“当行业还在争论数据孤岛和模型参数时，我们已经看到，数据和模型本质上是一体两面——它们的割裂，正是制约AI深度产业应用的症结所在。”

在传统思路下，“数据安全”与“模型应用”是分开处理的。“数据和模型必须被置于统一的安全框架下考量，”韦韬强调，“这正是‘数模一体’范式的逻辑起点——它们的安全被捆绑在一起，价值释放也必须同步进行。”

“数模一体”，就是要在密态计算构建的“安全机房”里，构建起以“CPU（大模型）+ OS（智能体）”为核心的新计算体系。“未来大量的数据处理工作，将不再依赖于工程师逐行编写代码，而是由大模型驱动的高阶智能体，以流水线式的、工程化的方式来完成。这将从根本上改变软件和数据的生产方式。”韦韬说。

那么，怎么通过工程化的手段实现这种新体系？

蚂蚁密算给出的解决方案，就是“高阶程序（High-Order Program, HOP）”。这是实现“数模一体”范式的技术关键，也是解决大模型“幻觉”等可靠性问题的工程化路径。

高阶程序巧妙地融合了两种语言的优点：逻辑采用编程语言来保证流程的精确性、可维护性和可验证性；而知识概念采用自然语言，以发挥大模型在模糊匹配和动态演化上的独特优势。

通过构建可审核、可核验的智能体工作流，高阶程序可以解决大模型应用核心问题——让AI摆脱对人类核验的依赖。

相较于传统建模人员手动进行数据分析和代码开发，大模型结合HOP能够在确保高精度的同时缩短建模周期，并显著减少了重复性数据处理和流程执行等繁琐的基础工作。这不但能降低处理成本，还能够缓解专业人才紧缺的局面。

这正是“数模一体” 范式的生动实践，行业知识通过HOP技术滋养大模型，让模型更可靠；而优化后的模型又能更高效地挖掘数据价值，形成正向循环。

从最终效果来看，通过工程化体系，像工厂流水线一样拆分任务、步步核验，将可靠性从大模型原生的70%～80%提升至99%以上。

最重要的一点在于，该技术真正应用到实践场景中的使用成本也很低，“token成本不到10元。”韦韬说道，“未来3-5年，很多领域的能效提升将会百倍以上。”

全新计算范式的推出，通过重塑工作流与生产关系，推动一场行业应用升级。

在韦韬看来，数据治理是“数模一体”范式最先取得突破的领域，核心是解决了行业长期存在的“产能瓶颈”。

“当密态计算让数据安全出域后，我们首先面对的是一堆‘数据原矿石’。”他直言，“传统行业的数据因为长期没有流动和应用，质量参差不齐，标准化程度极低。”

蚂蚁密算的解决方案是“标准化+自动化”，把200多项关于数据的国标和行标处理流程化，让高阶智能体自动处理。

与此同时，在通用标准化工作之外，蚂蚁密算还会汇聚每个行业的专业知识，融合专业的know-how，就可以形成针对不同行业治理的数据智能体，“这种数据智能体越来越强，才能加速在数据治理领域的能效提升。”韦韬说道。

这意味着，一位顶尖医疗专家的审核经验可转化为智能体，服务成百上千家医院；一位资深金融风控专家的建模思路，可快速复制到全国各地金融机构。

“这不会取代专家，恰恰相反，”韦韬强调，“它极大地扩展了顶级专家的能力边界和服务半径，实现了其知识价值的规模化释放。这是一种全新的、更具普惠性的产业协同模式，也是‘数模一体’所能带来的终极变革之一。

03 从“密”到“算” 技术信任让高敏数据流通

乌镇的获奖，对蚂蚁密算而言，是里程碑，更是新起点。

从2016年的初心探索，到2024年独立公司的成立，再到2025年的行业认可，近十年的时间里，蚂蚁密算始终聚焦一个核心命题：如何让数据在安全的前提下自由流动，释放最大价值。

而站在当前新的时间节点上，蚂蚁密算的战略方向也发生了进阶，就像韦韬所总结的蚂蚁密算两个核心定位：

一是“密”，即密态计算的安全底座，主要是帮助数据要素能够跨主体、跨行业、跨地域的安全流通。

二是“算”，即“数模一体”，通过高阶程序让数据和模型可以被更高效地应用起来，让大模型有效控制幻觉的同时，让智能体成为挖掘数据价值的核心引擎。

基于这两个核心定位，蚂蚁密算已经构建起了包括“芯片、系统、平台”等，自下而上的一整套基于密算技术的数据可信流通新基建。

如芯片等硬件层面，蚂蚁密算9月发布的AI密态升级卡，实现了“即插即用”的创新突破，无需更换现有 xPU 硬件、不修改AI应用代码与驱动，就能将大规模明文智能算力改造成密态智能算力，大幅降低了企业的技术改造成本。

操作系统层，蚂蚁自主研发的星绽开源操作系统，采用新兴的Rust编程语言，首创框内核 OS 架构，从源头杜绝了传统操作系统的安全漏洞，安全性高于 Linux等主流OS。

应用层，蚂蚁密算今年4月发布的业内首个 “密态可信数据空间” 产品，依托芯片远程认证、“密态胶囊”等技术，确保数据使用行为始终符合提供方的预期，数据不会被窃取或滥用。

无疑，蚂蚁密算在技术和市场双重层面，都已经确立了领先优势。而为了推动密算市场的发展，促进产业繁荣，蚂蚁密算也始终坚持开源。

蚂蚁在2022年发起设立“隐语”开源社区后，陆续开放了所有蚂蚁可信隐私计算核心技术，链接全球超2万名开发者、60余所高校及科研机构、70余家产业合作伙伴；随后开源“星绽”安全可信系统软件栈，含星绽OS、星绽机密计算两大项目。

开源社区的繁荣、行业标准的完善、合作伙伴的壮大，将推动生态伙伴持续共建密算技术体系，推动密算市场持续扩容。

从密态计算的技术突破，到“数模一体”的新范式，密算技术正为AI数据安全流通构筑坚实技术底座。届时，大模型应用将出现真正的突破性变革。

韦韬将这一潜在变革比喻为“无人机碾压坦克”的新时代的到来，这也是行业竞争、国际竞争的爆发点，但“它不会对已有社会劳动力产生很大社会性冲击，而是完全一个弥补性的、开拓性的新产能。”

可以看到，在政策、市场的双重推动下，激活数据要素的价值，已经成为行业共识，而随着密态计算技术的普及，这些“沉睡”的数据将得以安全高效流通和应用。

“就像冷链最初只运输荔枝，后来成本下来后，连土豆也用冷链运输。密态计算，未来将覆盖所有在互联网上无法公开传输的数据。”韦韬做了一个生动的比喻。

而激活这些“沉睡”的数据的市场前景无疑是巨大的。“目前数据要素的交易市场规模约1000亿元，而未来这个市场将达到万亿。”韦韬说道。