技术核心与定义 - 密态计算是一种基于密码学、可信硬件和系统安全的新一代隐私保护计算技术，其核心特点是计算过程数据“可用不可见”，计算结果保持密态化，可防止数据泄露和滥用 [1] - 该技术的主要作用是帮助数据要素跨主体、跨行业、跨地域流通，使数据提供方在数据供给出去后依然能实现有效的密态管控，不失去控制权，这是传统明文计算无法达到的效果 [3] - 技术实现路径是将整个云计算的PaaS层及以上全部重构，建立全新的可信体系，包括可信的密钥管理、身份账号管理、应用管理等，数据从密态切换为明文析出需在密态数据网关处触发严格审核程序，通过数据“血缘”溯及数据源方确认 [5] 市场前景与应用路径 - 密态计算成本已显著降低，目前降至明文计算成本的1.5倍以下，而密态大模型推理成本更降至传统明文推理的1.2倍以内 [6] - 市场应用路径预计为金融、医疗等高价值、高敏感行业先投入并构建基础设施，随后向更多行业扩展，类比冷链技术从运输荔枝发展到运输土豆的过程，未来覆盖面将非常大 [6] - 2024年被视为密态计算市场化规模应用爆发的元年，公司近期参与了国家数据标准化委员会密态计算研究工作组的成立，致力于推动行业标准化 [6] 与人工智能的协同发展 - 未来全新的计算方式将由大模型驱动的高阶智能体实现，大模型是新的CPU，智能体是未来的操作系统，通过工程化体系提供专业可靠性保障 [3][4] - 公司定位之一是通过密态计算保障数据、智能体能够安全、有效地流动、应用、融合，落实“数模一体”，即海量专业数据构成大模型与专业智能体的基石，同时智能体成为挖掘数据价值的核心引擎 [4] - 大模型有望在未来3-5年于数据应用领域率先取得突破性成就，解决当前数据领域劳动力匮乏问题，提升数据加工和提炼效率 [4] 大模型可靠性问题与解决方案 - 大模型幻觉被视为其有智力的体现，产生原因包括问题规模过大导致可靠性“崩塌”，例如测试显示大模型解答“8位数×8位数”数学题时准确率不足20% [7] - 可靠性问题另一常见原因是用户未给足描述，导致大模型在数据不足时推理出错，很多时候问题在于人未正确使用大模型，而非模型本身 [8] - 应对措施是构建融合编程语言与自然语言的高阶程序，对问题处理过程进行有效拆分，并在框架层面对每一步推理结果进行核验，可使整体可靠性超过99%，届时数据领域能效可提升10倍甚至100倍以上 [8]