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荆华密算林修醇:向“数据窃密”发起挑战!全链路加密使用云端大模型将是下一个时代的主流
2026-10-24

荆华密算林修醇:向“数据窃密”发起挑战!全链路加密使用云端大模型将是下一个时代的主流

荆华密算把创始人林修醇在 2026 崇礼论坛 AI Builders Show 的发言整理成一篇:Anthropic 报告里那句承认“行动还在筹建阶段就能在 Claude 上看到”的话意味着什么,密钥为什么只能留在用户手上,四款密态产品各自的定位,以及技术与人保保险两层兜底如何撑起“敢用”。

荆华密算原文同步
荆华密算原文同步@zitong xu
来源公众号:荆华密算
发布日期:2026 年 9 月 13 日
原文链接:荆华密算林修醇:向“数据窃密”发起挑战!全链路加密使用云端大模型将是下一个时代的主流
荆华密算品牌横幅:深色行星地平线背景上,左侧为佩戴墨镜的熊头徽标与“荆华密算”字样,下方为“让数据敢流动 让 AI 敢使用”
荆华密算品牌横幅:深色行星地平线背景上,左侧为佩戴墨镜的熊头徽标与“荆华密算”字样,下方为“让数据敢流动 让 AI 敢使用”
9 月 12 日,2026 崇礼论坛在崇礼太舞小镇举行,AI Builders、青年创业者与投资人共聚一堂。
荆华密算创始人、CEO 林修醇出席,并在 AI Builders Show 专场发言。
AI 的竞赛,正在从“好不好用”转向“敢不敢用”。他把这个话题带到了崇礼。
林修醇穿深色西装、手持话筒在舞台发言,背景大屏上写着 AI BUILDERS SHOW,右下角为崇礼论坛标识
林修醇穿深色西装、手持话筒在舞台发言,背景大屏上写着 AI BUILDERS SHOW,右下角为崇礼论坛标识
原文配图:9 月 12 日,林修醇在崇礼太舞小镇的 AI Builders Show 专场发言,背景为其演讲主视觉与“崇礼论坛 CHONGLI FORUM”标识
在发言开场,他直言不讳地指出:“当我们向各种各样的大模型发送数据的时候,这些数据的背后,其实有一群人能够看到你的内容、看到你的隐私。”

01 在 AI 眼里,你正在“裸奔”

这不是凭空担忧。就在论坛开幕前一天,9 月 10 日,A 社发布报告。
报告毫不避讳地承认:“社交媒体网站通常要等到内容已经开始传播时才会发现一场行动,而我们却可能在行动仍在筹建阶段时就在 Claude 上看到它。”
一段英文报告的截图,其中“we may see it on Claude while the operation is still being built”一句被黄色高亮
一段英文报告的截图,其中“we may see it on Claude while the operation is still being built”一句被黄色高亮
原文配图:Anthropic 报告《Detecting and countering misuse of AI: September 2026》中的原句被黄底标出,原文写作‘we may see it on Claude while the operation is still being built’
这意味着所谓“安全”的滥用检测,其代价是你与 AI 的每一次私密对话都在被无死角的监控和审视,你的隐私在模型面前形同裸奔。
一张演讲幻灯片,左侧是发言者现场画面,右侧黑底页面上写着“用户数据暴露在公有云大模型”与“在大模型上敲下的每一个字符 都在别人的聚光灯下”,并附有报告封面
一张演讲幻灯片,左侧是发言者现场画面,右侧黑底页面上写着“用户数据暴露在公有云大模型”与“在大模型上敲下的每一个字符 都在别人的聚光灯下”,并附有报告封面
原文配图:演讲幻灯片「用户数据暴露在公有云大模型」,下方两句为“在大模型上敲下的每一个字符/都在别人的聚光灯下”,右侧为报告封面
一个显而易见的真相是,大模型公司完全有能力,有权力看到,并保存所有原始明文数据,甚至会公之于众。
其中还存在大量泄密风险,导致“人肉搜索”式大模型问答事件高发。
就算他们不公之于众,但他们现在链路也会在各个环节发生数据泄漏,最终让用户数据暴露在公网上,被肆意践踏。
这已经不是技术问题,而是信任问题。
林修醇表示:“试想一下,你今天喂给 AI 的私密文件、业务问答,明天就可能在互联网上被公之于众,甚至让你遭到恶意人肉;企业的核心商业机密也随时面临被窃取的灭顶之灾。面对这种无处不在的数据梦魇,把命脉真正攥在自己手里才是出路。而荆华密算的加密 AI 产品,就是终结这场信任危机的答案!”

02 把密钥还给用户

真正的安全,从来不能靠模型厂商的道德承诺,只能靠底层的密码学架构:让计算直接作用于加密数据,不解密,不暴露。
“无论是黑客、内部,还是提供算力的厂商,想要窃取你的数据,他们拿到手的,永远只是一堆毫无意义的乱码。”林修醇说。
在这套方案里,数据从手机端或电脑端发出之后,传输、存储、计算全程都是密文,“直到模型的结果传回本地设备,才会真正解密成明文,也就是说,密钥始终,也只能留在用户自己手上。”
依托这套能力,已正式上线四款产品:加密的大模型 API“可信 Token”、一站式密态智能体平台“密态 MaaS”、面向个人的可信 AI 对话平台“墨镜熊”,以及高隐私会议记录产品“密听”。
一张分层架构图,自下而上为算力层、引擎层、密态计算层、模型层、应用层、行业/企业/用户与数据保障层,标注了可信 Token、密态 MaaS、密态 Chatbot、密态 Agent 等应用与千问、deepseek、智谱等模型
一张分层架构图,自下而上为算力层、引擎层、密态计算层、模型层、应用层、行业/企业/用户与数据保障层,标注了可信 Token、密态 MaaS、密态 Chatbot、密态 Agent 等应用与千问、deepseek、智谱等模型
原文配图:产品架构图——自上而下为数据保障层、行业/企业/用户、应用层、模型层、密态计算层、引擎层、算力层,密态计算层一栏标注“原始数据不出域,数据可用不可见,模型可验不可偷”
支撑这四款产品的,是一套自研的高性能密态计算引擎。
“用密码学进行 AI 推理并不困难,这项技术十几二十年前就有了。难在哪里?难在时间损耗。”林修醇解释,一旦对 AI 采用密态推理,往往会引入百倍乃至上千倍的性能损失,让用户“卡顿得受不了”。
荆华密算几年间的投入,就是把这部分损耗从明文的万倍降到可商用水平,同时保证精度与明文一致。
以某跨国企业为例,荆华密算帮助其把分布在欧盟、南美、南亚等 17 个国家和地区的用户数据,通过 GDPR 与当地数据跨境审查,以密态形式汇聚到新加坡完成计算。
这一场景服务近 1 亿用户,业务精度损耗被控制在 0.5%。
目前,方案兼容主流算力平台,企业无需为此更换现有硬件。
合规层面,方案已具备等保三级、国密算法、信通院 AI 安全评测以及 ISO 9001/20000/27001/27701 等即将完成审核。

03 给“敢用”加上“双保险”

“光靠技术自证清白是不够的。”
第一层兜底来自技术:数据在服务方那里全程是密文,拿不到、也留不下。
墨镜熊上线以来,已有 10 万+用户以加密方式使用云端大模型,每周消耗超过 100 亿加密 Token。
如此高频、庞大的真实业务调用,正是这套技术兜底方案被市场验证的第一份答卷。
但一层技术承诺还不够。“敢用”要能长期成立,还需要制度层面的兜底。
荆华密算已与中国人民保险签约全球首个人工智能数据安全保险,一旦平台上的数据发生泄露,将由保险公司按约定进行理赔。
技术保证叠加制度保证,“敢用”才真正落到了白纸黑字的商业契约中。
当无数普通人的隐私依然在大厂的服务器上“裸奔”,任人宰割!
当你用普通 AI 处理私人邮件、吐槽公司八卦、甚至咨询隐秘的医疗问题时,你正在亲手把自己的底牌交给一群看不见的偷窥者。
要反击这群偷窥者,你需要真正的防身利器。
荆华密算将企业级加密底座直接降维,把端到端全链路加密计算的“墨镜熊”交到用户手中。
在这里,每次对话都会在本地被死死锁住。大厂看不见,黑客偷不走,连平台拿到的也只是一堆废纸。
现在就去体验“墨镜熊”,让您的每一句提问穿上防弹衣,把属于自己的数据主权,寸步不让地夺回来!
体验链接:[https://www.[mojingxiong.com/](https://www.mojingxiong.com/)](https://mojingxiong.com/](https://www.mojingxiong.com/))
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