9月22日，2026杭州云栖大会期间，蚂蚁密算在“密算织域 融数成智”专题论坛上发布企业级可信智能云服务平台“密算一号”，并启动首批定向邀测。该平台以密态计算为基础，连接云上大模型、智能体与算力，致力于让企业数据在“可用不可见、可控可计量”的前提下，安全地参与跨机构合作和云上AI应用。
蚂蚁密算的技术路线源于蚂蚁集团自2016年起在隐私计算领域的积累。密态计算作为隐私计算的演进形态，融合密码学、可信硬件与系统安全，实现了数据在使用过程中的加密保护。2026年2月，支付宝、浙江大学、蚂蚁密算等单位共同完成的“数据要素密态计算关键技术及应用”项目，获得2024年度浙江省科学技术进步奖一等奖。
企业AI落地面临的三重障碍
蚂蚁密算董事长韦韬在媒体沟通会上指出，尽管智能体在各行各业呈现爆发态势，但真正落地仍面临三道难关。
蚂蚁密算董事长韦韬
第一道关是算力。许多专业领域（金融、医疗、法律、安全）及国央企因数据敏感而无法使用公有云算力。相较于传统数据泄漏的低频感知，大模型时代的数据泄漏后果更为严重——商业机密和个人隐私一旦被提取和非法使用，将造成难以估量的损失。
第二道关是智能。通用大模型的知识储备相当于“优秀的本科生”，与专业领域的实际实践存在显著差距。这种差距在每个专业领域都存在，模型在日常工作中累积的错误后果十分严重。
第三道关是数据。业务深度应用AI后，单一机构的数据难以支撑智能体的全面转型，但多方数据融合又面临“想用别人的数据、却不敢拿出自己的数据”的困境。韦韬将这一现象概括为比数据孤岛更严重的“治理孤岛”——自然语言作为智能体的载体，在严肃场景中存在天然缺陷，大语言模型对红线的违背率超过80%，单纯依靠自然语言描述无法保障执行的可靠性。
密态计算与HOP：构建可信智能双底座
针对上述挑战，蚂蚁密算提出“可信智能”战略，核心是确保企业AI可控、可靠地进入生产环节。韦韬强调，“企业需要的不只是更聪明的模型，而是一套可信的生产能力”。
在密态算力方面，蚂蚁密算基于可信芯片技术（TPM）构建了“四纵两横”体系。“四纵”覆盖可信密钥管控、可信账号、可信应用和可信日志，“两横”包括硬件密态和数据链路层保障。该体系确保数据在存储、网络和内存中均不出明文，密钥仅由数据源方和可信系统持有，管理员和开发者均无法获取。据国家权威机构评测，密态计算端到端耗时仅为明文计算的1.21倍（TPC-DS标准测试集1TB任务），在实现高安全等级的同时，将成本控制在明文计算1.5倍以内。整个体系已通过等保四级合规性检验。
韦韬在回答提问时表示：“密态计算融合密码学、可信硬件与系统安全，让企业在不交出数据控制权的前提下，使用外部算力、模型和智能体服务。”随着企业将数据用于AI，密态计算的保护范围已扩展至提示词、知识库以及智能体运行中的上下文、记忆和中间结果。
在智能体执行方面，蚂蚁密算通过HOP（High-Order Program，高阶程序）语言解决智能体失控问题。HOP将任务目标、探索、检查和提交等步骤结构化为人和智能体都易于理解的规约，将“探索”与“提交”分离——智能体可在沙盒中自由探索，但只有通过严格核验后才能提交，防止不可逆的错误操作。韦韬表示：“企业需要的不是更聪明的AI，而是可信的AI。”HOP语言已于2026年9月外滩大会期间正式开源。
密算一号：从项目交付到能力运营
据蚂蚁密算总裁刘前伟介绍，“密算一号”提供跨机构数据合作、云上AI安全使用和业务经验持续沉淀三大核心能力。
蚂蚁密算总裁刘前伟
在跨机构数据合作方面，不同机构可按约定用途开展联合分析、联合建模与数据加工，无需向合作方交付完整原始数据。在云上AI使用方面，企业可将业务数据、文档和知识库用于云上大模型和智能体服务，数据在AI处理全程保持“可用不可见”。在服务沉淀方面，平台将已验证的数据、规则、模型和流程沉淀为可复用服务，实现“一次建设、持续复用”。
刘前伟认为，从行业层面看，密态计算的规模化应用依赖于四个条件：国家数据局标准体系的构建、关键技术的持续突破（密文计算成本已降至明文1.21倍）、数据要素流通基础设施的建设，以及产业落地的不断推进。
目前，“密算一号”已接入国家数据要素枢纽节点。蚂蚁密算已建成全国首个密态计算中心，承建覆盖省、市、县三级的江西省数据汇聚流通基础设施平台。在医疗领域，密态计算已用于“医保+商保”清分结算中心；在三农普惠金融领域，蚂蚁密算、网商银行与农业农村部大数据发展中心联合建设密态时空计算平台，将农业数据用于信贷评估。刘前伟表示，这些实践为“密算一号”的产品化提供了基础。
可信智能：企业AI进入生产的必由之路
从隐私计算到密态计算，再到可信智能，蚂蚁密算的演进路径反映出行业需求的深层变化：企业AI建设正从“能不能用”转向“敢不敢用、能不能信任”。以密态计算保障数据安全，以HOP语言确保智能体可控，以密算一号沉淀业务能力，蚂蚁密算提供了一套覆盖底层技术到上层服务的系统方案。随着数据要素市场化进程加速，“可信智能”或将成为企业AI进入生产环节的必要条件。
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