荊華密算已于近日完成Pre-A輪融資，融資額近億元，本輪融資由中關村科學城、北創投聯合領投，華倉資本、極緻投資聯合投資，老股東英諾科創基金、盛景嘉成創投持續加注。
這份優異成績單的背後，凝聚着團隊過去半年來幾乎不分晝夜的努力。面對多元業務挑戰，團隊在研發深化、交付履約與融資推進三條戰線上齊頭并進，通過高效協同，共同跑出了AI時代的“荊華速度”。
他認為如果能夠讓密文計算的效率與明文計算的效率等同，任何人都需要數據安全和可控。
别人解決“好不好用”，他們解決“敢不敢用”
荊華密算成立于2024年，底層技術是密态計算：用戶使用産品時，數據在傳輸、存儲、計算以及硬件環境的每一個環節，都是密文狀态，以此真正實現數據安全。
它的創業因AI而生，今年3月“龍蝦”安全事件爆發，更讓它看到了這塊一直缺位的市場需求。
從某種角度看，大模型每一次陷入“數據隐私”風波，都在替荊華密算完成市場教育。巧合的是，就在本輪融資前後，又有一家頭部大模型企業卷入了“數據隐私”的風波。
來自海外的Claude，最近在外網近期深陷一系列隐私與安全風波，他們将大量用戶上傳的文件公開審查，與其一向标榜”安全優先”的形象形成劇烈反差。從用戶分享對話被搜索引擎抓取，到賬号會話被惡意軟件盯上，幾乎每隔幾周就有新事件浮出水面。
大模型巨頭陷入風波，也再次提醒我們：伴随大模型深入日常生活，數據隐私一直是懸在頭頂的達摩克利斯劍。
依托清華大學計算機系實驗室五年的底層算子重構積累，荊華密算自研「線性與非線性計算分離」架構：95%的線性算子交給GPU密态計算，5%的非線性算子交給CPU可信環境或自研密态芯片，損耗由此降至可商用水平。
全鍊路密态計算平台架構
随着研發的持續投入，荊華密算正式發布“全鍊路密态計算平台”，提供從算力層、模型層、應用層、到數據保證層，荊華密算希望通過全鍊路自研，提供系統的全方位服務。
目前，平台涵蓋明文傳輸、隐私模式、GPU機密計算及GPU-OTP模式等多重防護檔位，企業可根據數據敏感度與業務場景實現按需匹配與自主選配，荊華密算基于“一次一密”技術，實現了在GPU内部完全以密文進行計算，系統性的解決了GPU與GPU-TEE本身的安全性問題，同時通過極緻的INFRA，在确保數據安全的同時大幅提升算力協同效率。
OTP架構
在AI安全領域，公司通過自主研發的密态計算樹立了行業标杆。通過引入一次性密碼本(OTP)架構，構建起兼顧‘速度與安全’的密碼學底座，遵循‘動态密鑰、用完即銷、用戶獨占’原則，從數學理論上極大降低了被破解可能。
“舊時王謝堂前燕，飛入尋常百姓家”，林修醇笑着表示：“加密理論是20年前就有，加密情況下的INFRA才是關鍵，世界上幾乎沒有團隊專門針對加密智算優化模型計算效率，但是效率才是加密技術從少數單位的專屬邁向普世化的關鍵”
技術理論的突破，最終要在極緻的産品體驗與工程實戰中得到驗證。依托這一硬核安全底座，荊華密算決心将密态計算技術下沉至消費級場景。
目前，基于該平台，荊華密算面向市場推出四款産品：讓用戶通過調用加密大模型API快速擁有全模态計算推理能力的可信Token産品;一站式密态智能體開發平台密态MaaS;國内首個密态AI對話平台墨鏡熊;全程不解密的會議記錄系統密聽。
全鍊路密态計算–落地極難
技術實力與商業信用的深度融合，讓荊華密算在密态計算的工程化落地上邁出了關鍵一步。
當前，密态算力正面臨極其廣闊的市場需求，平台已彙聚超10萬用戶，并保持着指數級增長，單周可信Token消耗量突破百億大關。然而，龐大的市場需求背後，是極高研發門檻與工程落地壁壘：要打造一套既能實現全鍊路加密、又能扛住海量高并發的技術方案極其艱難。
作為行業首個吃螃蟹的人，荊華密算團隊面臨的是跨越從“理論安全”到“商業落地”的工程壁壘，為了系統的保護用戶的體驗與全鍊路的安全性，荊華密算則選擇了最難的“全棧重做”路線。
“安全從來就沒有100%的絕對，如果沒有經過系統的進行過大規模的産品上線和紅藍對抗，很多時候連問題在哪裡都不知道。”林修醇稱,“以荊華密算的密态計算方案為例，曾經随某跨國企業落地17個國家和地區，服務近1億用戶，在這個過程中遇到了包括性能和安全性在内的一系列問題，讓我們得以提前暴露并解決了包括性能與安全性在内的一系列關鍵難題。”
這一出海實踐，也一舉驗證了荊華密算的三大核心能力：極強的方案普适性，一次性通過17個國家和地區的合規檢驗;超大規模工程落地能力，打破“千萬級用戶”的行業認知上限，服務承載力拉升至1億量級;不可替代的先發實戰紅利，在真實紅藍對抗中攻克大量深水區難題，構築起難以逾越的技術壁壘。
為了推動安全從“自證”邁向“第三方制度保障”，荊華密算主動接觸了衆多保險公司，并将核心機密場景向保險公司披露并進行調查，最終荊華密算與中國人民保險合作首創全球首個AI數據保險。這份國内首份“AI對話産品隐私保護網絡數據損害賠償責任保險”，賠付上限達200萬元。這不僅意味着技術層面的破局，更意味着給客戶提供了“敢用、敢賠”的全鍊路信任保障。
想要打造一個能讓保險公司敢于承保、真正實現全鍊路加密的AI密态計算平台，本質上是在重構AI的信任底座。這絕非簡單的常規加密，而是要将密态能力深度植入從硬件芯片、算力到應用層的全棧架構，要求每一層既能密态計算，又能高并發運行。
林修醇感歎：“研發這樣一個真正全鍊路加密的平台極其艱難，這是在工程落地層面門檻極高的硬核工作。”
正是這種“技術破局”與“保險兜底”的雙輪驅動，讓荊華密算跨越了從理論安全到高并發落地的工程天塹。這不僅為其重構了AI時代的安全信任底座，更為其下一步從技術服務商跨越至“去中心化加密雲服務商”打下了最堅實的根基。
加密智算：第三方公司的一個結構性的機會
關于記者問道如何面對大廠的競争，林修醇認為這可能是一個結構性的機會。
“第一，對于大廠來說，獲取用戶與AI的對話記錄是一件非常好的事情，更精确的人物畫像，更精準的廣告營銷，數據還可以用于訓練下一代的模型來提升用戶的體驗。目前這個階段，哪家公司去主推密态計算，就很有可能導緻在主戰場訓練上的掉隊，同時失去大量高質量營銷的商業利潤，這是賺100賠1000的賠本生意。
第二，讓可以從中獲益的主體來扮演數據保護者的角色，無異于讓“黃鼠狼去看管養雞場”。因為存在經濟結構上的客觀内驅力，最終會導緻對于用戶隐私而言隻提供最基礎的數據保障，曆史上看無論任何行業，這個角色一般都由純粹的第三方來扮演”。
第三，目前任何安全方案都無法做到100%的安全，對于沒有相關經驗的大模型團隊進行大模型智算的領域，可能會有影響大廠聲譽的風險。
關于未來，林修醇并不打算讓公司停留在傳統“安全軟件供應商”的定位，而是決心打造一家去中心化加密雲服務商，通過與合作夥伴改造服務器和自己采購服務器并搭建全棧加密雲平台，直接對外提供密态AI服務。
目前，荊華密算已經與多家算力雲廠商簽訂戰略合作框架，同時也與某大型雲廠商完成了部分産品上的接入與合作。提供加密雲服務的關鍵核心在于實現從底層到應用的全鍊路安全高效協同，同時林修醇也判斷，未來加密雲服務是一個比加密SaaS更大的戰場，會帶來更明顯的收入增量。
加密雲服務
自有雲實現了物理與邏輯的雙重安全，從源頭确保了密态算力的絕對可控。唯有把整條鍊路的主導權掌握在自己手中，貫穿其嚴苛的技術标準與保險級風控體系，才能為客戶提供真正“敢用、敢賠、可信賴”的靠譜服務。
“不隻做安全的上層應用，更要做賦能全行業的安全基礎設施。”林修醇強調。未來，荊華密算不僅将通過自建雲支撐自有業務，更将把這套覆蓋算力适配、密鑰調度到密态計算的加密Infra(基礎設施)能力向整個AI産業開放，構建起高壁壘的加密AI底座。
為了将安全底座推向極緻，密态專用芯片成為荊華密算從“軟硬件一體”重構安全算力生态的另一項重要布局。
今天的方案都跑在通用硬件上，但密态計算的終極形态一定是芯片。據悉，該方向目前處于研發階段，加密算法已在FPGA平台驗證通過，下一步将面向國産GPU架構研發加速，并與海光、沐曦等國産芯片廠商展開深度合作。
将技術研發置于更大的時代背景下，林修醇強調：“在國家總體安全觀的指引下，數據安全與人工智能安全已被提升至同等重要的戰略高度。特别是在2026年世界人工智能大會(WAIC)後，兩大安全領域的深度融合已成為行業共識。其中，密态計算作為‘上接數據安全、下接AI安全’的核心技術樞紐，正構築起數字安全底座最關鍵的一環。”
在此背景下，新股東的加入，老股東英諾也繼續追投。這家在2025年種子輪就給出第一張支票的機構，本輪繼續追加，也是三輪連續加注的一家。
作為同時見證了荊華密算從底層技術突破、産品驗證到多場景商業化落地全過程的早期投資方，英諾投資負責人表示，正是由于對清華團隊硬核工程實力的高度信任，以及對加密AI在國家安全與企業合規雙重驅動下爆發潛力的堅定看好，決定本輪繼續重倉跟投。
這半年，産品最有聲量的進展在C端。截至目前，墨鏡熊在零推廣的情況下累計已經漲到了約10萬+注冊用戶。主要為法律、金融、職場等高淨值用戶，用戶基本靠裂變帶來，這些用戶帶來的是真實的消耗與反饋。
B端則是另一個打法，不鋪量，而是打行業标杆，把标杆打透了，再往同行複制。目前，公司業務已全面覆蓋政企、法律、醫療及科技互聯網等領域的頭部企業;同時，公司攜手100多家生态合作夥伴共建分發網絡，實現了從“标杆突破”到“規模化生态覆蓋”的全面躍升。
一整套硬核的底層能力，讓荊華密算擁有了錨定萬億AI雲市場的底氣。據華為《智能世界2035》報告預測，未來五年AI将創造超27萬億美元的經濟價值。林修醇關心的，是其中有多少人需要加密智算，他希望這個數字是100%。
這一抱負背後有着明确的商業邏輯：金融、政務和醫療等高敏感領域占據了AI經濟總量的35%以上，直接帶來了近10萬億美元高合規、高隐私算力的剛性需求。沿着“标杆打造、場景落地到生态建立”的遞進路線，密态雲正從政企高敏業務逐步延伸至大模型API與Agent交互，最終成為所有雲端AI推理與訓練的基礎設施。
林修醇相信：“如果密文計算的效率能與明文計算等同，那麼任何人都會需要數據安全和可控。”而荊華密算所做的一切，正是為了縮短這個技術距離，最終實現“加密AI定義者”的企業目标。
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