规格参数
| 产品型号 | JHMS-Token-S1 |
|---|---|
| 技术路线 | 密态可信空间（CPU-TEE+GPU-TEE）／一次性密码本（CPU-TEE+OTP）可选 |
| 算力适配 | 昇腾、海光、寒武纪等国产算力及主流GPU环境 |
| 加密范围 | 传输、存储、计算全程加密，解密仅发生在本地 |
| 精度表现 | 与明文计算一致，实测场景精度损耗0.5% |
| 交付形式 | 定制化加密大模型API及配套部署与运维服务 |
产品详情
荆华密算推出的可信Token加密大模型API定制服务（型号JHMS-Token-S1），面向需要在业务中调用大模型、又不愿让模型接触原始数据的机构用户。服务以「先加密，再智能」为基本思路，让模型在不看见数据的前提下给出答案，适合金融、医疗、政务、法务等对数据隐私有刚性要求的场景。核心卖点在于底层算子重构后性能损耗压至可商用水平，精度与明文一致，并支持昇腾、海光、寒武纪等国产算力适配。
项目背景：一个跨国企业短视频场景的加密需求
某跨国企业旗下短视频应用拥有近一亿用户规模，日常需要借助大模型完成内容审核辅助、用户意图理解与多语种交互等任务。平台的数据体量大、敏感度高，业务方提出的要求很明确：模型可以参与计算，但不能以明文形式接触用户内容；同时加密不能把性能拖垮，否则高峰期根本跑不动。
这正是密态计算过去长期卡住的地方——传统方案性能损耗在千倍以上，算力被加密吃掉，AI难以实际运行。荆华密算承接该项目时，把问题拆成三层：性能能不能商用、精度能不能对齐明文、国产算力能不能适配。三层都要过，方案才有落地价值。
需求拆解与服务流程
项目按六个环节推进，每一步都有对应的交付物与确认节点，客户可以清晰掌握进度。
- 需求评估：梳理调用量、并发峰值、模型类型与合规边界，输出加密等级建议；
- 方案设计：确定技术路线（密态可信空间或一次性密码本），划定加密边界与解密位置；
- 环境部署：在客户指定环境或国产算力集群上完成引擎部署与联调；
- API对接：按客户业务接口规范封装加密大模型API，提供调用示例与联调支持；
- 压测验收：围绕吞吐、时延、精度三项指标做验收测试，精度与明文比对；
- 上线运维：交付后提供运行监测与参数调优，形成长期服务闭环。
细节上，团队会在方案阶段就明确「解密只发生在本地」这一原则，把密钥归属、加密粒度和审计方式写进方案文档，避免上线后再反复调整。计算全程数据保持加密，模型侧看到的始终是密文。
技术路线与实施要点
项目提供两条可选路线。密态可信空间采用CPU-TEE加GPU-TEE，做硬件级物理隔离，把密态隔离能力从CPU延伸到GPU，指令调度、并行计算、模型训练全流程都处在硬件锁死的加密黑盒内。一次性密码本采用CPU-TEE加OTP，一次一密、用完即焚，密钥只在用户手里，理论上可抗量子破解。
实施过程中的关键动作是算子层重构与国产算力适配。荆华密算依托底层算子重构把性能损耗压到可商用水平，是国内全面适配昇腾、海光、寒武纪等国产算力的厂商之一。该项目上线后高峰日处理40到50TB数据，精度损耗控制在0.5%，验证了密态计算的商用可行性。客户信息按保密要求匿名化处理，具体参数以实际部署环境为准。
应用场景
可信Token加密大模型API定制适用于多条业务线：金融机构的客户对话分析与风控文本处理；医疗机构的联合建模与病历辅助理解；政务部门的闭门会议纪要与材料处理；律所与法务团队的合同审阅辅助；以及内容平台的多语种审核与用户意图识别。对希望引入大模型又受制于数据合规的机构，这条路径可以把「不敢用」变成「敢流动」。
服务与交付
荆华密算孵化于清华大学计算机系，团队约二十人，以研发为主，定位高性能AI密态计算引擎提供商。定制服务交付包含方案文档、API接入说明、验收测试报告与运维支持，交付周期依场景复杂度与部署环境而定，具体排期以项目评估结论为准。公司在医疗方向有海南乐城、长三角医疗可信数据空间联合建模实践，产业侧与中信、智谱共同拓展垂域场景，并与恒生聚源开展财经数据流通合作，相关经验可复用于新项目的方案设计。
规格参数
- 产品型号:JHMS-Token-S1
- 技术路线:密态可信空间（CPU-TEE+GPU-TEE）／一次性密码本（CPU-TEE+OTP）可选
- 算力适配:昇腾、海光、寒武纪等国产算力及主流GPU环境
- 加密范围:传输、存储、计算全程加密，解密仅发生在本地
- 精度表现:与明文计算一致，实测场景精度损耗0.5%
- 交付形式:定制化加密大模型API及配套部署与运维服务
上述参数以实物与最终部署方案为准，具体参数请咨询。联系方式：荆华密算 18500873738，地址：。