9月12日，2026崇礼论坛在崇礼太舞小镇举行，AI Builders、青年创业者与投资人共聚一堂。荆华密算创始人、CEO林修醇出席，并在AI Builders Show专场发言。AI的竞赛，正在从“好不好用”转向“敢不敢用”。他把这个话题带到了崇礼。
在发言开场，他直言不讳地指出:“当我们向各种各样的大模型发送数据的时候，这些数据的背后，其实有一群人能够看到你的内容、看到你的隐私。”
在AI眼里 你正在“裸奔”
这不是凭空担忧。就在论坛开幕前一天，9月10日，A社发布报告。报告毫不避讳地承认:“社交媒体网站通常要等到内容已经开始传播时才会发现一场行动，而我们却可能在行动仍在筹建阶段时就在Claude上看到它。”
这意味着所谓“安全”的滥用检测，其代价是你与AI的每一次私密对话都在被无死角的监控和审视，你的隐私在模型面前形同裸奔。
一个显而易见的真相是，大模型公司完全有能力，有权力看到，并保存所有原始明文数据，甚至会公之于众。其中还存在大量泄密风险，导致“人肉搜索”式大模型问答事件高发。就算他们不公之于众，但他们现在链路也会在各个环节发生数据泄漏，最终让用户数据暴露在公网上，被肆意践踏。
这已经不是技术问题，而是信任问题。
林修醇表示:“试想一下，你今天喂给AI的私密文件、业务问答，明天就可能在互联网上被公之于众，甚至让你遭到恶意人肉;企业的核心商业机密也随时面临被窃取的灭顶之灾。面对这种无处不在的数据梦魇，把命脉真正攥在自己手里才是出路。而荆华密算的加密AI产品，就是终结这场信任危机的答案!”
把密钥还给用户
真正的安全，从来不能靠模型厂商的道德承诺，只能靠底层的密码学架构:让计算直接作用于加密数据，不解密，不暴露。
无论是黑客、内部，还是提供算力的厂商，想要窃取你的数据，他们拿到手的，永远只是一堆毫无意义的乱码。”林修醇说。在这套方案里，数据从手机端或电脑端发出之后，传输、存储、计算全程都是密文，“直到模型的结果传回本地设备，才会真正解密成明文，也就是说，密钥始终，也只能留在用户自己手上。”
依托这套能力，已正式上线四款产品:加密的大模型API“可信Token”、一站式密态智能体平台“密态MaaS”、面向个人的可信AI对话平台“墨镜熊”，以及高隐私会议记录产品“密听”。
支撑这四款产品的，是一套自研的高性能密态计算引擎。“用密码学进行AI推理并不困难，这项技术十几二十年前就有了。难在哪里?难在时间损耗。”林修醇解释，一旦对AI采用密态推理，往往会引入百倍乃至上千倍的性能损失，让用户“卡顿得受不了”。荆华密算几年间的投入，就是把这部分损耗从明文的万倍降到可商用水平，同时保证精度与明文一致。
以某跨国企业为例，荆华密算帮助其把分布在欧盟、南美、南亚等17个国家和地区的用户数据，通过GDPR与当地数据跨境审查，以密态形式汇聚到新加坡完成计算。这一场景服务近1亿用户，业务精度损耗被控制在0.5%。
目前，方案兼容主流算力平台，企业无需为此更换现有硬件。合规层面，方案已具备等保三级、国密算法、信通院AI安全评测以及ISO9001/20000/27001/27701等即将完成审核。
给“敢用” 加上“双保险”
“光靠技术自证清白是不够的。”第一层兜底来自技术:数据在服务方那里全程是密文，拿不到、也留不下。墨镜熊上线以来，已有10万+用户以加密方式使用云端大模型，每周消耗超过100亿加密Token。如此高频、庞大的真实业务调用，正是这套技术兜底方案被市场验证的第一份答卷。
但一层技术承诺还不够。“敢用”要能长期成立，还需要制度层面的兜底。荆华密算已与中国人民保险签约全球首个人工智能数据安全保险，一旦平台上的数据发生泄露，将由保险公司按约定进行理赔。技术保证叠加制度保证，“敢用”才真正落到了白纸黑字的商业契约中。
要反击这群偷窥者，你需要真正的防身利器。荆华密算将企业级加密底座直接降维，把端到端全链路加密计算的“墨镜熊”交到用户手中。