【环球网科技报道 记者 李文瑶】在2025年世界互联网大会乌镇峰会上最安全的线上配资平台，蚂蚁集团旗下蚂蚁密算公司凭借其首创的“密态计算技术体系”，荣获“世界互联网大会杰出贡献奖”。这一奖项不仅是对蚂蚁密算技术实力的认可，也标志着其在数据要素流通与人工智能融合领域的前瞻布局获得行业权威肯定。
作为一家成立仅一年半的年轻公司，蚂蚁密算此次获奖被业内视为“意料之外，情理之中”。值得深思的是，这一奖项背后所反映的深层趋势：互联网行业对数据要素化流通与大模型智能化应用两大方向的共识正不断凝聚，期待日益升温。
密态计算：从技术信任到产业落地的体系化突破
在数据要素市场化进程加速的当下，如何实现数据“可用不可见”已成为行业核心痛点。蚂蚁密算此次获奖的密态计算技术体系，正是针对这一痛点给出的系统性解决方案。
与传统依赖“主体信任”的模式不同，密态计算通过密码学、可信硬件与系统安全技术，构建“技术信任”底座。韦韬直观阐释道：“在系统性的技术保障下，即便是平台超级管理员，也无法窃取或滥用他人数据。”
这一突破的意义在于，它让数据提供方敢于将高价值、高敏感数据注入流通环节。在蚂蚁密算构建的密态可信数据空间中，数据源方可以通过客观、可验证的技术措施保障自身数据安全，从根本上解决了数据持有者“不愿开放、不敢开放”的难题。
更关键的是，蚂蚁密算通过软硬件协同创新，将密态计算成本降至明文计算的1.5倍以内，破解了隐私计算长期面临的“成本困境”。韦韬透露：“这一成本优化让行业真正能够放心大胆地使用密态计算技术。”
成本大幅降低的背后，是蚂蚁密算在“芯片－系统－平台”的全栈技术布局。2025年9月发布的AI密态升级卡，实现“即插即用”式密态算力改造，性能损失控制在2%～6%以内；开源的“星绽”操作系统采用Rust语言与框内核架构，安全性大幅领先主流OS；密态可信数据空间则通过“密态胶囊”等技术，确保数据使用行为始终符合提供方预期。
随着成本门槛的突破，密态计算技术已在多个关键领域实现规模化落地。蚂蚁密算支持建设的杭州市全国首个密态计算中心、服务超1300万农户的“农户秒贷”项目、新能源车险精准定价等案例，不仅验证了技术可行性，更让行业看到了数据流通带来的实际价值。韦韬表示，密算行业已实现从“技术可行”到“商业可取”的关键跨越。
数模一体：下一代的数据智能范式
在夯实密态计算这一数据流通的“安全底座”后，蚂蚁密算将目光投向了更远的方向。韦韬提出的“数模一体”新模式，并非简单的技术叠加，而是对AI时代生产力关系的重构。他直言：“当行业还在争论数据孤岛和模型参数时，我们已经看到，数据和模型本质上是一体两面——它们的割裂，正是制约AI深度产业应用的症结所在。”
韦韬关注的是当前AI产业面临的深层矛盾。“大模型的发展已经进入了一个新阶段，”他说道，“公开的、通用的知识已经被充分消化。下一步的突破，必然来自各个垂直领域里那些从未在互联网上流动过的‘深水数据’——医疗记录、金融风控数据、工业生产工艺参数等。”
然而，这些高价值数据的持有方普遍面临“两难困境”：一方面，他们渴望利用AI挖掘数据价值；另一方面，数据的敏感性和严格的合规要求，使其“不敢流通、不会流通”。
针对此，韦韬分享了“模型即数据”的概念。“一个训练好的专业模型，本质上就是其训练数据的‘压缩体’。”他解释道，“通过技术手段，完全可以从一个模型中反推出其训练数据的敏感信息。这意味着，如果你用涉及商业机密或个人隐私的数据训练了一个模型，那么这个模型本身就变成了需要保护的敏感资产。”
这一概念，打破了将“数据安全”与“模型应用”分开处理的传统思路。“数据和模型必须被置于统一的安全框架下考量，”韦韬强调，“这正是‘数模一体’范式的逻辑起点——它们的安全被捆绑在一起，它们的价值释放也必须同步进行。”
基于上述困境，韦韬勾勒出一幅全新的技术架构图景。他用了一个精妙的比喻来阐述他的构想：“如果我们把今天的大模型比作新时代的CPU——一个强大的、通用的智力引擎；那么，智能体就是新时代的操作系统（OS）。CPU决定了基础能力的上限，但真正让电脑发挥作用的，是上面运行的操作系统和应用程序。”
在他看来，当前产业界过分聚焦于“CPU性能”（即大模型的参数规模和基准测试分数），却忽略了“操作系统”（即智能体的工程化能力）的建设。“一个强大的CPU，配上一个错误百出、频繁宕机的操作系统，是无法真正用于生产环境的。这正是目前许多大模型行业应用的现状。”
“数模一体”的核心，就是要在密态计算构建的“安全机房”里，构建起以“CPU（大模型）+ OS（智能体）”为核心的新计算体系。“未来大量的数据处理工作，将不再依赖于工程师逐行编写代码，而是由大模型驱动的高阶智能体，以流水线式的、工程化的方式来完成。这将从根本上改变软件和数据的生产方式。”韦韬说。
如何构建可靠的操作系统？韦韬的答案是“高阶程序（High-Order Program， HOP）”。这被他视为实现“数模一体”范式的技术关键，也是解决大模型“幻觉”等可靠性问题的工程化路径。
“我们必须接受一个事实：幻觉，是大模型拥有‘智力’的副产品，你无法消除它，就像你无法要求一个天才永不犯错。”韦韬的看法很直接，“问题的关键不是消除错误，而是建立一套能够及时发现并纠正错误的工程化体系。”
针对大模型的“幻觉”“裂脑”“规模崩塌”等问题，蚂蚁密算于2025年7月提出“高阶程序（HOP）”框架，将自然语言与编程语言混合，构建可审核、可核验的智能体工作流。
“我们通过工程化体系，像工厂流水线一样拆分任务、步步核验，将可靠性从大模型原生的70%～80%提升至99%以上。”韦韬举例说，在金融机构联合风控场景中，传统专家建模需3天至2周，而基于HOP的高阶智能体在可靠性超过99%的前提下，Token成本不到10元。
AI重塑行业：从效能提升到范式变革
随着密态计算应用落地，数据、人工智能等要素正从实验室工具，演变为驱动产业升级的核心生产工具。这一变革不再局限于单点效率提升，而是通过重塑工作流与生产关系，推动一场行业应用升级。
在韦韬看来，数据治理是“数模一体”范式最先取得突破的领域，核心是解决了行业长期存在的“产能瓶颈”。“当密态计算让数据安全出域后，我们首先面对的是一堆‘数据原矿石’。”他直言，“传统行业的数据因为长期没有流动和应用，质量参差不齐，标准化程度极低。”
他以最常见的“性别”和“年龄”字段为例，揭示了数据治理的复杂性：“在实际数据中，性别可能用0/1、F/M等不同编码，而年龄字段可能出现‘90后’、生日日期甚至‘-5’这样的异常值。遵循国标进行治理，需要大量烦琐、重复的人工核对工作。”
蚂蚁密算的解决方案是，将200多项数据国标与行标“翻译”成高阶智能体能够理解与执行的标准化程序。这意味着，数据治理从依赖资深数据科学家和工程师的“人海战术”，转向全自动化的“AI流水线”。“这不仅将数据治理能效提升了5到10倍，”韦韬补充道，“更重要的是，它解决了数据治理领域‘有标准难落地’的顽疾，实现了高质量数据供给规模化。”
“数模一体”模式更深层次的影响，是重构了产业协同中知识传递和价值分配的方式。
韦韬认为：“在密算和安全框架保障下，行业顶级专家的知识、经验与‘Know-How’得以沉淀、显性化，并封装成可复用的高阶智能体。”这意味着，一位顶尖医疗专家的审核经验可转化为智能体，服务成百上千家医院；一位资深金融风控专家的建模思路，可快速复制到全国各地金融机构。
“这不会取代专家，恰恰相反，”韦韬强调，“它极大地扩展了顶级专家的能力边界和服务半径，实现了其知识价值的规模化释放。这是一种全新的、更具普惠性的产业协同模式，也是‘数模一体’所能带来的终极变革之一。”
市场前景：从千亿到万亿的要素市场演进
数据要素流通的重要性已成共识，市场空间广阔。据国家数据局《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，数据产业年均增速将超过20%。
“目前数据要素的交易市场规模约1000亿元，而行业领导和专家判断这是万亿规模的市场。”韦韬认为，当前差距的核心在于大量数据因安全性考虑不敢流动，自身又缺乏加工治理能力。
随着密态计算技术的普及，这些“沉睡”的数据将被激活。“就像冷链最初只运输荔枝，后来成本下来后，连土豆也用冷链运输。密态计算将覆盖所有在互联网上无法公开传输的数据。”
2025年下半年，蚂蚁密算参与国家数标委WG6密态计算研究工作组的成立，推动密态计算成为国家相关标准。与此同时，隐语开源社区升级为“数据可信流通技术社区”，逐步覆盖隐私计算、可信数据空间等六大技术路线。“可以说，今年才是密态计算市场化规模应用启动元年。”韦韬感叹。
尽管蚂蚁密算进行全栈技术布局，但韦韬强调开源共建的重要性。“我们不是要建一个只有自己能用的系统，而是要推动行业互联互通。”这也是其旗下“星绽”开源操作系统、“隐语”开源社区等选择开源路线的底层逻辑。
在他看来，数据要素市场的基础设施投入虽然巨大，但回报更为可观。“我们面临的是基础设施层面百亿规模、数据加工处理千亿规模、承载业务万亿规模的市场。与这个市场相比，我们的投入是完全值得的。”
从密态计算的技术突破，到“数模一体”的范式定义，蚂蚁密算正在AI时代数据流通领域构建一套完整的技术体系与产业生态。获奖只是一个开始，真正的竞赛才刚刚拉开序幕。
正如韦韬所言：“这是‘无人机碾压坦克’的新时代的到来，也是行业竞争、国际竞争的爆发点。”在数据要素与AI大模型交汇的历史节点最安全的线上配资平台，蚂蚁密算的技术路径也展现了中国企业在下一代数据智能竞争中的潜力。
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