在数据价值日益凸显的当下，数据的流通成为释放其潜力的关键。在这个过程中如何炒股，数据提供方最大的担忧一直难以解决——数据离开自己的管理领域后，如何保障其不被外部的系统运维方泄露或滥用？
11月7日，2025世界互联网大会乌镇峰会开幕，蚂蚁集团旗下蚂蚁密算获得峰会颁发的“世界互联网大会杰出贡献奖”，该技术有望解决上述问题。蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官、蚂蚁密算董事长韦韬介绍，密态计算是基于密码学、可信硬件和系统安全相关技术的新一代隐私保护计算技术，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等。
以下是和韦韬的对话：
南都：如何理解密态计算？
韦韬：密态计算的主要作用是帮助数据要素跨主体、跨行业、跨地域流通。当你把数据供给出去时，依然能够对这部分数据实现有效的密态管控，不会失去控制权。之前传统的明文计算做不到这一点，这是使用密态计算才能达到的效果。
如今大量的数据是依靠传统程序处理，虽然技术成熟，但对于复杂数据场景的处理能力有限，行业普遍在数据治理层面尚有大量工作需要补课。未来全新的计算方式，是由大模型所驱动的高阶智能体来实现。可以理解为，大模型是新的CPU，而智能体是未来新的操作系统，特别要通过工程化体系提供专业可靠性保障。这样的处理机制不再需要依赖人工审核，能够降低大模型处理任务过程中对人的依赖，带来质的飞跃。
我相信这种变化会给整个行业带来巨大变革。在当前数据领域，有着非常严重的劳动力匮乏问题，很多数据就像原矿石，质量不佳，需要加工和提炼。未来3-5年，大模型会在数据应用领域率先取得突破性成就，填补之前的空白。
总体而言，蚂蚁密算会坚持两个定位。一个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。另一方面，有了这样的“安全底座”，数据和模型可以被更高效地应用起来，落实“数模一体”——海量专业数据构成大模型与专业智能体的基石，同时，这些智能体也成为挖掘数据价值的核心引擎。
南都：密态计算的核心价值具体如何体现？怎么理解数据不会“失控”？
韦韬：首先要认清的是，数据流通的一大风险来自于不同机构的系统平台运维者，而非外部攻击者。即使是权限很高的超级管理者，你如何保证他不会为了谋利，而把数据都偷走？以前用的“外挂式”安全防护措施也无法解决这个问题，原因在于系统的攻击防范部署、策略配置，甚至账号密码都是这些管理员设置的，相当于你的数据都在他们手上——他们要拿的话，你是挡不住的。
而蚂蚁密算为这个难题提供了更好的解决方案，就是将整个云计算的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、日志管理等等，同时强化对虚拟机、操作系统等可信和密态支持。比如，所有数据一旦涉及从密态切换为明文析出的需求，只能在密态数据网关处发生，而且会触发严格的审核程序，通过数据“血缘”溯及各个数据源方做确认。通过这种非常严谨的安排，支撑海量数据的高效能、跨领域融合流转，从而实现“离开了我的资产域以后，我依然能够对它进行有效管控”的效果。
南都：密算应用未来的市场空间可能有多大？
韦韬：十年前王坚博士提出“云计算”时，被很多人当成“骗子”。现在我们稍好一些，之前谈密算时，整个行业也是将信将疑，觉得我们选择了一条很艰难的路。经过不断摸索，目前密态计算成本已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。
我认为，未来一定是金融、医疗这类高价值、高敏感行业先投入密算领域，并构建基础设施。当基础设施建设完毕，后面很多行业都可以用起来。以传统的冷链行业为例，最早冷链是用于运输荔枝，后来用于运输车厘子，成本下降以后，现在连土豆运输也能使用冷链。同理，未来密算的覆盖面也会非常大。
近期，我们在国家数标委WG6（国家数据标准化委员会数据基础设施标准工作组）成立了一个SG2密态计算研究工作组，致力于推动密态计算标准化工作。我认为，今年可以视为密态计算市场化规模应用爆发的元年。
南都：新技术有望解决困扰用户已久的大模型幻觉问题吗？
韦韬：幻觉是大模型有智力的一个重要体现。它产生的原因在于，大模型本质上是人类知识的一个“压缩”，人类对其运行规则的掌握程度越高，压缩效果就越好。但“事实”是不能压缩的，“事实”充满了随机性，所以会出现压缩后的失真现象。
我注意到，很多时候用户会把大模型的可靠性问题简单归因为幻觉，但其实并非如此。比如，用户向大模型提出的问题规模太大，可能导致其可靠性“崩塌”。我们曾测试过，大模型在解答“多位数×多位数”“4位数×4位数”数学题时表现非常好，人类很难做到。不过，在解答“8位数×8位数”题目时，大模型就崩塌掉了，准确率不足20%——这种情况就属于规模化失控。因此在使用过程中，对问题的“分拆”非常关键。
幻觉产生的原因还可能与用户未给足描述有关，导致它在推理过程中出错。特别是当前大模型的态度普遍很“迎合”，无论问什么都会给用户一个结果，当数据不足时当然只能“胡说八道”。所以，很多时候大家苛责大模型有幻觉，往往是人有幻觉，人没有正确地用工程化方式使用大模型。
面对这种情况，我们提出的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，并在框架层面对大模型每一步推理结果进行有效核验，对场景、数据以及关键术语作出补充和完善，这样可以让整体的可靠性超过99%，达到行业应用的专业要求。我认为这个方向有巨大的潜力，一旦解决了可靠性问题，大模型的处理结果就不再需要人工审核。这会让整个数据领域能效提升10倍甚至100倍以上，真正带来行业变革。
采写：南都N视频记者 樊文扬 发自乌镇如何炒股
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