人工智能（AI）正成为推动机密计算大规模普及的主力 。谷歌和 Anthropic 等领先的 AI 提供商近期更加重视这一技术 ，以防止 AI 模型和敏感数据被泄露 。但这一转变也面临挑战：AI 公司需依赖硬件厂商提供底层技术 ，而每家芯片厂商的实现方式并不相同 。
“AI 模型已进入生产阶段 ，机密计算正成为解决数据安全和网络安全问题的重要手段 ，” ——HyperFrame Research 首席分析师 Steven Dickens
这与诸如医疗和金融等高度监管行业对“安全 AI”的日益需求高度契合 ，这些行业对数据合规性和本地化管理要求极高 。
机密计算是通过基于硬件的可信执行环境(TEE) ；な褂弥械氖莸姆椒 。TEE 是安全且独立的环境 ，可防止对使用中的应用和数据进行未经授权的访问或修改 。
“企业对于 AI 安全普遍高度关注 ，AI 提供商正加速在关键位置部署机密计算 ，” ——Futuriom 分析师 Craig Matsumoto
AI 推理（Inference）日益复杂 ，涉及的组件越多 ，潜在的安全漏洞也越多 。同时 ，AI 代理（Agent）系统带动了更多数据在多个来源之间流动 ，引发新的隐私与合规风险 。
Matsumoto 指出 ，机密计算提供了一条安全的数据处理管道 ，对金融和医疗等依赖 AI 做决策的行业来说 ，是极具吸引力的技术选择 。
谷歌目前推出了其自研 Gemini 模型的定制版本 ，企业客户可在“断网”的本地服务器上运行该模型 。模型运行依赖 Nvidia GPU ，这些 GPU 构建了安全的执行环境 ，用以“锁住”模型自身 。
“我们部署在本地的最大需求 ，就是能确保模型本身的安全 。” ——谷歌云副总裁 Sachin Gupta
Anthropic（Claude 模型提供商）则在 6 月宣布推出“Confidential Inference”（保密推理）环境 ，用于确保用户数据和模型权重的私密性 。目标是在内存中对 AI 数据进行加密与隔离 ，防止遭到窃取或攻击 。
Fortanix 首席 AI 官 Richard Searle 表示 ，Anthropic 此举不仅是产品差异化策略 ，更是对模型可信性的背书 。
“随着监管机构加强对 AI 在医疗、金融等领域使用的审查 ，部署的 AI 模型或代理系统需要具备可审计性 。”
机密计算提供了这种审计能力 ，确保模型未被篡改 ，通过“安全验证机制”证明完整性 。
英特尔和 AMD 率先在其 CPU 中构建了机密计算？ 。但业内专家指出 ，随着 AI 模型的主要计算平台转向 GPU ，Nvidia 正成为推动机密计算落地的主力 。
相比 CPU ，GPU 可同时运行更多应用 ，因此在加速计算方面的需求也带动了对 GPU 级机密计算的依赖 。
“现在推动机密计算发展的 ，其实是那些必须运行在 GPU 上的大模型 。” ——Nvidia 企业 AI 副总裁 Justin Boitano
目前 ，机密计算技术在行业内尚无统一标准 ，不同厂商的实现方式彼此孤立 ，导致在多节点、多平台间迁移任务时 ，验证信任关系的复杂度增加 ，也可能引入新的漏洞 。
“我们目前面临的现实是：缺乏在多厂商计算栈之间无缝传递信任的能力 。” ——安全公司 Binarly CEO Alex Matrosov
当前 GPU 的机密计算方案大多依赖 AMD 的 EPYC CPU 提供“可信环境” ，而 Nvidia 的 H100 GPU 则负责数据认证 。问题在于 ，CPU 与 GPU 间的任务切换和认证过程频繁 ，可能暴露出更多攻击面 。
“在这种架构下 ，机密计算的可靠性和验证能力就变得极为脆弱 。” ——Matrosov
Nvidia 的 Boitano 表示 ，公司并不打算成为一家安全公司 ，而是专注于 AI ，与合作伙伴协同构建完整的机密计算栈 。例如 ，谷歌已自行开发了可信验证服务 ，可在虚拟机解密前同时验证 CPU 和 GPU 的安全性 。
“我们认为 ，从长远看 ，AI 计算中所有数据都应在传输和存储过程中加密 ，并在保密环境中执行 。”
Fortanix 的 Searle 提出 ，行业组织或政府机构（如美国国家标准与技术研究院 NIST）可主导制定机密计算标准 ，以减少当前的技术碎片化 。
“但需要注意的是：这需要耗费时间来定义、验证 ，并且需要经历冗长的产品开发周期才能真正落地 。”
总结
机密计算正成为 AI 安全领域的重要基石 ，尤其在高度监管行业中应用广泛 。然而 ，芯片厂商之间技术壁垒、标准缺失和生态不统一仍是推广的主要障碍 。随着 Nvidia、谷歌、Anthropic 等巨头不断推动落地 ，机密计算有望成为未来 AI 基础架构的“默认选项” 。
国内《数据安全技术 机密计算通用框架》将于2025年8月1日正式实施 ，详情见：
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