7月17日，2026世界人工智能大会在上海开幕。上海世博展览馆内，一台笔记本、两部手机和一块显示屏构成一个展台。参观者在手机上输入一段模拟健康咨询。工作人员介绍，数据会先在用户端被加密，再发送至云端大模型；模型接触并处理的是密文，结果返回终端后才由用户解密。

  与人形机器人、智能汽车等可感可触的展品相比，这项演示看上去并不热闹，却指向人工智能加快普及后一个越来越现实的问题：当大模型从对话工具走向能够读取文件、调用软件并执行任务的智能体，合同、会议纪要等敏感数据如何避免在使用过程中暴露？

  “人工智能进入核心业务，不仅要解决‘能不能用’，更要解决‘敢不敢用’。”荆华密算（北京）科技有限公司创始人林修醇说。

  今年5月发布的《智能体规范应用与创新发展实施意见》提出，将智能体安全、可靠、可信作为发展的底线要求，贯穿技术研发、应用部署与推广全过程，并明确加强数据安全、个人信息保护、密码防护和权限管理等安全技术研究。随着智能体可以接触和处理的数据不断增多，安全能力正从附加功能转向人工智能应用的基础条件。

  让数据“可用不可见”，是密态计算试图解决的核心问题。通俗地说，传统云端计算往往需要先把“箱子”打开，再处理其中的数据；密态计算则希望服务器在不打开“箱子”的情况下，直接对加密数据完成运算，再把仍处于加密状态的结果交还用户。它保护的不只是传输通道，还包括数据被计算和调用的过程。

  据企业介绍，其技术路线由长期从事密态计算与大模型安全研究的清华大学计算机系任炬教授发起，并与产业团队共同推进成果转化。研发团队没有把重点放在覆盖所有通用计算场景，而是针对人工智能计算算子进行重构，尝试压缩传统密态计算带来的额外时延，同时降低对特定可信执行环境硬件的依赖，适配多种国产异构算力。

  本届大会上，企业展示了面向大众的国内首个加密AI对话平台“墨镜熊”、以及企业端密态推理服务。林修醇说，这些产品可以在“输入—推理—输出”链条上打造一个完全没有明文数据暴露的环境，使科研等领域在调用云端模型时，对敏感数据保有更多控制权。

  除了技术自证以外，荆华密算还在积极推进第三方安全保障。不久前，荆华密算还与人保财险签署了网络数据损害赔偿责任保险协议，标志着AI安全正在从技术自证迈向制度性第三方保障的新阶段。

  不过，从展台演示走向规模应用，密态计算仍需跨过多道关口。从追求“更聪明”，到回答“谁能看见数据、谁来承担责任”，人工智能产业的竞争正在进入深水区。一个看似朴素的展台提醒人们：真正支撑智能体走进千行百业的，除了模型和算力，还有那些不易被看见的安全底座。