蚂蚁密算破解数模一体困局：密态计算如何释放AI数据价值

在人工智能飞速发展的今天，数据作为驱动模型进化的核心要素，其流通与安全已成为产业界关注的焦点。近日，蚂蚁集团旗下的蚂蚁密算因全链路密态隐私保护计算技术获得行业认可，通过技术创新实现了数据低成本、规模化可信流通的实践，为AI时代的数据治理探索出新路径。

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当前，大规模模型训练对高质量数据的需求呈现爆发式增长，然而可用于通用模型训练的公开数据已接近枯竭。行业研究显示，源自非公开渠道的高敏感数据和垂直领域专业知识，正成为提升模型智能水平的关键资源。但出于安全与隐私考虑，数据持有方普遍不愿开放数据流通，导致数据市场供需两端均显疲软。IDC报告指出，数据流转过程中的信任缺失是制约行业发展的主要瓶颈，而近期科技公司并购Scale AI引发的数据安全争议，进一步凸显了建立可信流通机制的紧迫性。

蚂蚁密算首席执行官韦韬提出"数模一体"理念，强调数据流动与模型应用需要形成闭环。他认为，大模型本质是数据驱动的知识载体，其训练过程涉及的专业价值与商业机密必须通过技术手段予以保护。在此背景下，密态计算通过重构云计算PaaS层安全体系，将虚拟机、操作系统等基础设施进行密态化改造，配合数据血缘追踪与密态网关技术，形成从数据采集到应用的全链路防护。这种技术架构使数据在跨域流转时始终处于加密状态，仅在授权节点进行解密处理，有效解决了平台运维人员窃取数据的风险。

经过两年技术迭代，密态计算成本已降至明文分布式计算的1.5倍以内，推动其在医疗、金融等高敏感领域加速落地。典型实践包括助力超1300万农户获得信贷服务，以及帮助75%新能源车主降低保费。合作方测算显示，密态计算的投入产出比可达1:100，且单个项目年能耗不足5000元。这些成效验证了技术可行性，促使国家标准化委员会成立专项工作组，吸引超过20家机构参与标准制定。

针对数据流转中的信任难题，蚂蚁密算创新推出高阶编程技术框架。该框架通过融合自然语言与编程语言，将大模型应用逻辑显性化，降低对人工核验的依赖。在金融风控场景中，多方数据清洗对齐时间从数周缩短至小时级；医疗领域则实现诊疗报告自动合规审查，准确率较传统模型提升40%。韦韬透露，该技术已完成2.0版本迭代，即将在更多专业领域推广应用。

技术落地的背后是蚂蚁集团长达十年的持续投入。在硬件层面，其研发的AI密态升级卡可在不改动现有架构的情况下，将明文算力转化为密态算力，性能损耗控制在6%以内；操作系统层采用Rust语言开发的星络系统，安全性较传统系统提升300%。这些底层创新与密态可信数据空间形成协同效应，后者通过远程认证与"密态胶囊"技术，使数据流通从依赖主体信任转向技术信任，目前已吸引多家金融机构注入核心数据。