荆华密算完成数千万元天使轮融资,专注AI密态计算|融资速递

AGI
解决AI Agent时代的权限与数据安全难题,可将密态计算时间损耗降低3-4个数量级

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当AI Agent开始自主决策并操作用户文件时,传统的"上传前加密"思路已无法应对毫秒级的越权风险,这正是密态计算技术试图填补的安全真空。近日,国内专注于高性能AI密态计算的前沿科技企业荆华密算(北京)科技有限公司(以下简称"荆华密算")完成数千万元人民币天使轮融资。本轮融资由盛景嘉成创投领投,国联股份(603613)、博彦科技(002649)以及老股东英诺科创基金跟投,光源资本担任财务顾问。资金将主要用于高性能AI密算平台的持续研发、密态专用计算芯片的高可靠性与典型场景验证,以及政企、金融、医疗、法律等场景的规模化商业落地。

随着以 OpenClaw 为代表的 AI Agent 产品在全球范围内迅速普及,企业级 AI 应用的安全问题正从边缘议题成为行业核心命题。在荆华密算创始人林修醇看来,当前阻碍 Agent 大规模落地的关键瓶颈集中在两个维度。

随着AI Agent产品的普及,企业级AI应用的安全问题受到更多关注。荆华密算创始人林修醇认为,当前Agent大规模落地面临两个主要问题:一是权限安全。Agent具备自主决策与执行能力,AI对文件的操作可能在用户无感知的情况下发生。若缺乏有效的执行隔离机制,Agent可能成为内网的数据风险点。二是数据安全。Agent在执行任务时,常需将私域数据推送至云端模型进行推理,存在数据暴露风险,且数据可能被纳入大模型训练集。

这两大难题共同构成了 Agent 落地过程中的“信任荒漠”。目前行业正处于一个矛盾的临界点:一方面是效率提升的巨大诱惑,另一方面是安全隐患的毁灭性风险。要让“龙虾”真正进入企业,必须从底层重构信任,这也正是高性能密态计算技术亟待填补的核心市场空白。。

而在当前以 Agent 为主的(后)大模型时代,风险性质发生了根本性变化,Agent具备自主思考与行动能力,可以在用户完全不知情的情况下,将本地高度敏感的数据带至公网进行推理。一旦发生数据泄露,受害者本人往往毫不知情,敏感信息被永久嵌入大模型数据库,且泄露内容不再局限于社交媒体,而是延伸至用户设备中存储的全部工作与生活数据。

荆华密算团队与清华大学任炬教授实验室合作,专注于AI计算场景的密态计算技术。据公司介绍,其通过对AI计算算子的重构,在不依赖GPU-TEE的情况下实现了对国产异构GPU的兼容,并将AI场景下密态计算的时间损耗降低了3-4个数量级。此外,公司预研的密态计算专用芯片已在FPGA上完成验证。

产品方面,荆华密算面向政企、金融、医疗、法律等行业提供本地化部署方案;面向开发者与C端用户推出密态推理平台;同时提供密态训练引擎,支持数据以密文形式进行交易。目前,公司正与多家机构推进密态计算试点。

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盛景嘉成创投创始合伙人刘昊飞表示,安全能力需要与技术发展同步,荆华密算缩短了密态计算的生产环境耗时,该技术可能成为通用人工智能时代隐私计算的路径之一。

光源资本孵化业务负责人黄欣欣表示,AI安全问题已从"超前思考"变为行业共识,期待荆华密算在AI数据安全领域的发展。

此外,本轮融资中有两家产业投资方值得关注。国联股份是一家B2B电子商务和产业互联网平台,旗下汇聚大量正处于智能化转型关键期的实体企业客户;博彦科技的主营业务聚焦于帮助中国企业出海及合规审查,数据跨境流动的安全问题是其客户群体的核心痛点。荆华密算将与两家上市公司共同探索安全算力生态的构建。

此外,本轮融资中,两家上市公司国联股份和博彦科技的参与尤为值得关注。两者均不只是财务投资人,更带着明确的产业资源和业务协同逻辑入场。

国联股份是一家B2B电子商务和产业互联网平台公司,2002年成立,2019年在上交所主板上市,旗下汇聚大量正处于智能化转型关键期的实体企业客户,构成密态计算产品的核心潜在市场。

博彦科技的主营业务聚焦于帮助中国企业的产品适配海外市场、通过各国合规审查及搭建本地化运营体系,数据跨境流动的安全问题是其客户群体的高频核心痛点,与荆华密算的产品能力匹配。

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