在人工智能快速發展的當下，數據作為驅動模型進化的核心要素，其流通與安全正成為產業界的關鍵議題。近期，螞蟻集團旗下螞蟻密算憑借全鏈路密態隱私保護計算技術獲得行業認可，其通過技術突破實現數據低成本規模化可信流通的實踐，為AI時代的數據治理提供了新范式。

當前，大模型訓練對高質量數據的需求呈現爆發式增長，但可用于通用模型訓練的公開數據已接近枯竭。行業數據顯示，非公開渠道的高敏感數據與垂類專業知識正成為提升模型智能水平的關鍵資源。然而，數據持有方因安全顧慮普遍不愿開放數據流通，導致數據市場供需兩端均顯疲軟。IDC報告指出，數據流通信任缺失是制約市場發展的主要因素，而meta收購Scale AI引發的數據安全爭議，進一步凸顯了建立可信流通機制的緊迫性。

螞蟻密算董事長韋韜提出"數模一體"概念，強調數據流動與模型應用需形成閉環。他指出，大模型本質是數據驅動的知識載體，其訓練過程涉及的專業價值與商業秘密必須通過技術手段保障。在此背景下，密態計算通過重構云計算PaaS層安全體系，將虛擬機、操作系統等基礎設施進行密態化改造，配合數據血緣追蹤與密態網關技術，形成從數據采集到應用的全鏈路防護。這種技術架構使數據在跨域流轉時始終保持加密狀態，僅在授權節點解密處理，有效解決了平臺運維者竊取數據的風險。

經過兩年技術迭代，密態計算的成本已降至明文分布式計算的1.5倍以內，推動其在醫療、金融等高敏感領域加速落地。典型案例包括助力超1300萬農戶獲得信貸服務，以及幫助75%新能源車主降低保費。相關合作方測算顯示，密態計算投入產出比可達1:100，且單項目年能耗不足5000元。這些實踐驗證了技術可行性，促使國家數標委成立專門研究組，吸引超20家單位參與標準制定。

針對數據治理產能瓶頸，螞蟻密算創新提出高階程序技術框架。該框架通過融合自然語言與編程語言，將大模型應用邏輯顯性化，擺脫對人工核驗的依賴。在金融風控場景中，多方數據清洗對齊時間從數周縮短至小時級；醫療領域則實現診療報告自動合規審查，準確率較傳統模型提升40%。韋韜透露，該技術已完成2.0版本迭代，即將在更多專業領域推廣。

技術落地的背后是螞蟻集團長達十年的持續投入。在芯片層，其研發的AI密態升級卡可在不改動現有硬件架構的情況下，將明文算力轉化為密態算力，性能損耗控制在6%以內；操作系統層，星綻系統采用Rust語言開發，安全性較傳統系統提升300%。這些底層創新與密態可信數據空間形成協同效應，后者通過遠程認證與"密態膠囊"技術，使數據流通從依賴主體信任轉向技術信任，已吸引多家金融機構注入核心數據。