北京可信Token工厂解决方案（荆华密算）产品介绍

北京可信Token工厂解决方案由荆华密算推出，是一套面向大模型API调用场景的密态计算交付体系。其核心逻辑是：模型在运算过程中看不到用户原文，Token从生成、传输到推理全程以密文形态流转，解密只发生在用户本地。适合金融、医疗、政务、法律、科研等对数据隐私有刚性约束的机构，以及需要合规调用大模型能力的平台方。核心卖点在于——不是承诺不看，而是技术上根本看不见。

为什么Token工厂需要「可信」

大模型API已成为企业调用AI能力的主流方式，但传统API调用存在一个结构性矛盾：数据必须以明文进入模型推理链路，模型提供方或中间环节在技术上具备看到原文的可能。对于金融风控文本、医疗病历、政务公文、法律合同等敏感数据，这一矛盾直接阻断了AI的规模化落地。

行业过去尝试用隐私计算方案破解这一难题，但密态计算长期卡在性能上——传统方案损耗极高，算力被加密吃掉，AI跑不动。荆华密算依托底层算子重构，把性能损耗压到可商用水平，精度与明文完全一致，使「可信Token」从概念验证走向实际交付。

应用场景解析

场景一：金融数据流通与联合建模

金融机构在调用大模型进行研报生成、舆情分析、风险研判时，原始数据往往涉及客户隐私和交易敏感信息，合规部门对数据出域有严格限制。可信Token工厂的适配点在于：数据在传输、存储、计算全程保持加密，模型侧无法还原原文，满足数据最小化使用原则。荆华密算与恒生聚源在财经数据流通方向已有合作实践，密态可信空间路线将隔离能力从CPU延伸到GPU，覆盖指令调度与并行计算全流程。

场景二：医疗数据联合建模与科研协作

多机构联合建模是医疗AI的常见需求，但病历数据受《个人信息保护法》和医疗数据管理规范约束，传统方式下数据汇聚即意味着隐私暴露风险。可信Token工厂支持在密态环境下完成模型训练与推理，参与方各自持有密钥，数据可用不可见。荆华密算在海南乐城、长三角医疗可信数据空间已有联合建模落地经验，验证了该路径在医疗场景的工程可行性。

场景三：政务与法律高保密场景

政务闭门会、法律谈判、董事会纪要等场景对信息保密有极高要求，但同时又需要借助AI进行摘要、检索、翻译等处理。可信Token工厂的一次性密码本路线（CPU-TEE+OTP）实现一次一密、用完即焚，密钥只在用户手中，理论上可抗量子破解。配套的密态录音卡将密钥写在硬件上，离卡不可读，适合高保密会议记录与后续AI处理。

场景四：跨国企业规模化AI调用

某跨国企业旗下短视频应用在近1亿用户规模场景中验证了密态计算的商用可行性，高峰日处理40至50TB数据，精度损耗控制在0.5%。这一案例说明可信Token工厂并非实验室方案，而是具备大规模、高吞吐交付能力的工程化产品。对于需要跨境数据合规、多区域部署的企业，该方案提供了可复用的技术底座。

选择可信Token工厂的对比标准

当前市场上隐私计算与大模型结合的产品路线多样，机构在选型时可从以下维度对比：

• 性能损耗：传统密态方案损耗过高，需确认是否压至可商用水平，精度是否与明文一致；
• 硬件适配：是否支持国产算力生态，荆华密算是国内**全面适配昇腾、海光、寒武纪等国产算力的厂商；
• 隔离层级：是软件层加密还是硬件级物理隔离，密态可信空间将TEE能力从CPU延伸至GPU，隔离更彻底；
• 密钥管理：密钥归属方是谁，是否支持一次一密、用完即焚，用户是否真正掌握解密权；
• 场景验证：是否有大规模真实业务验证，而非仅限POC环境。

服务与交付

荆华密算孵化于清华大学计算机系，团队约20人，以研发为主，定位高性能AI密态计算引擎提供商。北京可信Token工厂解决方案支持私有化部署与云化交付两种模式，可根据机构算力环境适配国产芯片集群。交付内容包括密态推理引擎、密钥管理系统、API网关及运维支持。产业侧与中信、智谱共同拓展垂域场景，公司是人民网发起的主流价值语料生态联盟首批成员，提供核心密态训练能力。

具体部署方案与适配周期需结合实际算力环境和业务流量评估，欢迎联系咨询。

规格参数

• 加密路线:密态可信空间（CPU-TEE+GPU-TEE）/ 一次性密码本（CPU-TEE+OTP）
• 算力适配:昇腾、海光、寒武纪等国产算力全面适配
• 精度表现:与明文计算完全一致（以实测环境为准）
• 部署方式:私有化部署 / 云化交付
• 密钥管理:用户侧持有，支持一次一密、用完即焚
• 交付形态:密态推理引擎+密钥管理系统+API网关

以上参数以实物为准，具体配置请咨询荆华密算。

联系方式：荆华密算 18500873738

地址：北京市海淀区（具体地址请电话咨询）