大模型與數據要素雙輪驅動下，算力、安全、數據三者之間的割裂正在成為產業落地的真實瓶頸。一邊是模型訓練需要海量數據跨域流動，傳統加密和防火墻難以兼顧性能與防護；另一邊是AI Agent普及帶來的指令劫持、環境注入等新型攻擊面層出不窮。更棘手的是，算力廠商、安全廠商、數據平臺往往各建一套體系，用戶不得不在拼湊式架構中疲于奔命。

第九屆數字中國峰會上，這種焦慮被反復提及。一個值得觀察的動向是，由6000余家生態伙伴組成的“光合組織”正在嘗試回答一個更復雜的問題：算力、安全、數據如何從“各自為戰”走向“協同共生”？

一、AI時代的安全困境：軟件防護為何不夠用了？

海光信息副總裁應志偉在峰會演講中拋出一個現實：AI技術本身正在成為攻擊者的利器。據其觀察，大模型能夠快速分析開源代碼，挖掘漏洞的效率遠超人工——有美國公司一夜之間挖出數百個漏洞，直接導致相關軟件和安全企業的估值波動。此外，模型投毒、推理階段的指令劫持、甚至模型蒸餾過程中的知識產權竊取，都已成為實際威脅。

更底層的問題是供應鏈安全。如果算力依賴國外硬件和系統軟件，那么從芯片到操作系統都可能存在不可控的風險。過去這類擔憂被視為“陰謀論”，但在近年的大背景下，已經成為產業共識。

傳統安全防護主要依賴操作系統和軟件層的防火墻、加密工具。但軟件本身存在bug和被篡改的可能，大模型對開源代碼的分析能力又放大了這一弱點。軟件安全不可或缺，但在AI時代，僅靠軟件修補已難以抵御降維攻擊，芯片必須成為數據與模型安全的最終防線。

二、芯片內生安全：從技術概念到場景實踐

以海光C86系列處理器為例，其內置了國密加解密引擎（支持SM2/SM3/SM4）、TEE機密計算環境、可信計算模塊等硬件級安全能力。值得注意的兩個技術細節：一是海光CPU是目前全球唯一用國密SM4做內存加密的芯片，這意味著數據在運行過程中也可以保持加密狀態，而不像傳統方案那樣計算時必須解密；二是其內置的密碼模塊已獲得國家密碼局二級認證，相當于無需外接密碼卡即可滿足合規要求。

基于此技術，光合組織同步分享了幾個已落地的案例：

政務密算：利用海光CSV機密計算技術，構建全封閉的密算平臺，處理政務大模型的訓練與推理，確保數據在采集、存儲、傳輸、計算的“全流程”加密。這是全國首個政務大模型密態計算標桿項目。

金融交易：某頭部證券完成了基于海光CPU內置密碼模塊的國密改造，目前所有交易數據均通過CPU加密。雙方還合作推出了行業內首個基于GPU內置密碼模塊的抗量子密碼解決方案。某四大行則在數萬臺終端中利用海光CPU的可信計算模塊，取代了額外的硬件加密設備。

電商安全島：與電商巨頭的合作，在云上構建TEE安全島，在不暴露個人隱私和企業核心數據的前提下，完成海量數據的智能匹配，提升銷售轉化。

從這些案例可以看出，芯片級安全方案的實際價值不僅在于“更安全”，還在于“更簡便”——無需大幅改造系統，只要升級操作系統即可；同時因為安全計算由獨立硬件并行執行，幾乎不額外消耗算力。

三、生態協同：從單點技術到系統能力

芯片層面的能力只是起點。光合組織的打法是將底層安全能力開放給上層生態伙伴，形成場景化的完整方案。峰會期間，海光聯合安恒信息、上海CA、亞信科技、籌算科技等多位成員集中發布了多款協同安全產品：基于海光DCU的“恒腦4.0”安全智能體，可實現代碼審計、告警研判等場景的效率提升；搭載C86 CPU的“安小龍”本地工作站，支持安全能力本地化部署，保障核心數據不出域；與上海CA、亞信科技共建的芯密全棧密碼服務平臺與智能可信數據空間，則試圖打通“算力—安全—數據”的協同鏈路。

與此同時，光合組織分享一個更前瞻的方向：抗量子密碼。量子計算機的發展可能對現有加密體系形成顛覆性沖擊。海光計劃在CPU和GPU中內置抗量子算法，在量子威脅真正落地之前，預先對重要行業的數據進行保護。這反映出芯片級安全不是一次性的設計，而是一條需要持續迭代的技術路線。

算力底座、安全協同、落地驗證三者逐步到位。對產業而言，光合組織這張由芯片、安全、數據編織而成的協同網，正在推動國產算力從“可用”走向“好用”與“敢用”。而是否能夠持續在底層安全技術上保持投入、并開放給生態伙伴，將決定這條路線能走多遠。