AI 時代，不用大模型怕錯失先機(jī)，用了又怕數(shù)據(jù)云端“裸奔”
企業(yè)如何兼顧數(shù)據(jù)隱私與高效部署，亟待破局
而 “機(jī)密計算” 正以硬件級安全范式重塑信任根基：
它將安全防線深植于物理芯片之中
在計算最底層構(gòu)建無法被軟件繞過、高度隔離的信任錨點
目前，火山方舟已將機(jī)密計算技術(shù)原生內(nèi)置于MaaS平臺，在行業(yè)內(nèi)率先推出MaaS原生的機(jī)密推理服務(wù)。它不僅能進(jìn)一步解決運行時數(shù)據(jù)的安全保護(hù)難題，還向用戶提供可自行驗證的遠(yuǎn)程證明文件，帶來“透明可驗證”的信任。
更關(guān)鍵的是，基于原生內(nèi)置，火山方舟機(jī)密推理服務(wù)默認(rèn)支持PD分離（Prefill-Decode disaggregation）高性能推理框架，在提供更高等級安全防護(hù)的同時，保證推理效率。目前，火山方舟機(jī)密推理服務(wù)已支持 Doubao-Seed-1.6–250615 可選部署（支持LLM/VLM），未來計劃覆蓋更多模型。
火山方舟豆包大模型機(jī)密推理服務(wù)介紹
機(jī)密計算：構(gòu)筑“芯片級”安全防線
在火山方舟已有安全機(jī)制的基礎(chǔ)上，機(jī)密計算通過把推理任務(wù)運行在可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）中，為用戶數(shù)據(jù)帶來更高等級的安全保護(hù)：
?芯片級安全隔離：從物理芯片（GPU/CPU）到容器的全鏈路安全隔離，即使底層基礎(chǔ)設(shè)施被入侵，數(shù)據(jù)也無法被竊取或篡改，從根本上杜絕云服務(wù)商、大模型供應(yīng)商以及其他非授權(quán)人員接觸數(shù)據(jù)。
?端到端數(shù)據(jù)保護(hù)：用戶在平臺會話中的明文數(shù)據(jù)（如 Prompt、Response）僅在 TEE 內(nèi)部可見，數(shù)據(jù)進(jìn)出硬件隔離環(huán)境時，執(zhí)行嚴(yán)格校驗并加密傳輸。
?硬件級密鑰托管：基于可信硬件執(zhí)行環(huán)境構(gòu)建密鑰管理系統(tǒng)，確保密鑰全生命周期始終運行在可信邊界內(nèi)。
?可驗證透明信任：提供可下載的遠(yuǎn)程證明報告，用戶可離線驗證部署環(huán)境的可信性，實現(xiàn)從“契約信任”到“技術(shù)可驗證信任”的轉(zhuǎn)變。
火山方舟推理接入點安全審計頁面
MaaS原生：安全與效率兼得
推理性能是大模型服務(wù)質(zhì)量的重要指標(biāo)之一。傳統(tǒng)模式下，用戶往往需要基于云基礎(chǔ)設(shè)施中提供的可信計算能力，自行構(gòu)建可信執(zhí)行環(huán)境。相比之下，火山方舟MaaS原生機(jī)密推理服務(wù)具備兩大核心優(yōu)勢：
?開箱即用：用戶僅需在創(chuàng)建推理接入點時選擇“機(jī)密部署”方式，即可一鍵開啟機(jī)密推理能力，大幅降低使用門檻。
?高效推理：默認(rèn)支持PD分離式高性能推理框架，兼顧安全與性能。
火山方舟持續(xù)在安全領(lǐng)域加強(qiáng)投入，已通過一系列國內(nèi)外權(quán)威認(rèn)證，包括：ISO系列認(rèn)證、CSA STAR、SOC 1/2/3審計、國家網(wǎng)絡(luò)安全等級保護(hù)（三級）認(rèn)證、信通院可信AI/可信云認(rèn)證、電子四院GB/T-45288大模型國標(biāo)符合性認(rèn)證，以及第三方信息系統(tǒng)安全測評等。
多行業(yè)落地：給數(shù)據(jù)一個云端“安全屋”
火山方舟MaaS原生機(jī)密推理服務(wù)兼顧數(shù)據(jù)安全與模型效能，為多行業(yè)企業(yè)提供可靠路徑與實踐經(jīng)驗：
智能員工助手：保護(hù)企業(yè)機(jī)密信息安全
上汽大眾基于豆包大模型打造智能知識助手“SVW Copilot·出眾”日常調(diào)用企業(yè)內(nèi)部各業(yè)務(wù)域知識庫、隨時隨地響應(yīng)員工提問，幫助員工提升辦公事務(wù)效率?；鹕椒街蹤C(jī)密推理服務(wù)幫助上汽大眾盤活內(nèi)部知識，在保障內(nèi)部數(shù)據(jù)隱私與安全的前提下，實現(xiàn)了企業(yè)知識資源的智能化利用。
AI代碼生成：守護(hù)企業(yè)數(shù)字資產(chǎn)
火山方舟為 TRAE——AI 原生編程工具提供高安全等級的模型推理服務(wù)。通過把代碼推理任務(wù)運行在一個資源獨享、高度隔離、嚴(yán)格保護(hù)的“云端安全屋”，確保 TRAE 智能編程助手在為開發(fā)者提供代碼生成、優(yōu)化、調(diào)試等智能化支持的過程中，開發(fā)者代碼始終處于嚴(yán)格的安全防護(hù)之中，Prompt、Response 等數(shù)據(jù)不會被任何非用戶的第三方觸碰獲取。
