刚刚，全球首个加密AI产品完成保险签约！你敢用，它敢赔

7月7日上午，北京海淀AI原点社区来了一群不寻常的客人。

海淀区地方金融管理局、东升镇站台，人保财险北京市分公司带着保单到场。

华为、海光、火山引擎、智谱等头部互联网与AI企业和多家创投机构坐在台下，人民网、新华网、环球网、科技日报、投中网、创业邦等权威媒体悉数到场。

保险、AI、资本、媒体——四个圈子的人同时出现在一个签约仪式上，只因为一件从没人干过的事：

给用户上传给AI的数据上保险。

荆华密算与人保北京市分公司、AI原点社区，签下了北京市首单、也是保险行业首个AI企业数据损害赔偿责任保险。

换句话说，这是全球范围内，第一次有AI产品敢对用户说：你放心用，传给AI的数据出了问题，由保险公司赔。

以前毁声誉，现在毁前途

为什么一份保险，能让这么多人坐到一起？

因为AI时代的数据泄露，已经不是「丢脸」的问题了——而是「丢饭碗」。

回想过去这几年，数据裸奔这个词被大家频频提起，大家对数据泄露最深的印象，是社交软件被人肉搜索，是打开购物网站被精准营销冲动消费买下自己不需要或偏离真实价值的产品，伤的是个人声誉和个人钱包，闹一阵也就过去了。

可今天，情况完全不同。

每天有无数人把工作合同、财务报表、客户资料、病历处方往AI对话框里丢——让大模型帮自己总结、分析、改写。

人们享受着AI带来的效率飞跃，但问题是：这些数据，上传之后去了哪里？环节安全吗？谁在看？会不会被拿去训练模型？

到场的嘉宾举了一个让人脊背发凉的例子：一个律师用AI分析案件，结果当事人的隐私泄露了，这个律师多年的职业生涯可能就此终结；一个体制内的工作人员，用AI处理过几份政府公文，一旦出现数据外传，未来二十年的提拔可能都没了。

以前数据裸奔，毁的是声誉。AI时代数据裸奔，毁的是前途。

这个判断不是危言耸听。

AI的能力越强，大家就越会把工作中的数据和文件传到公网上，在以Chatbot为主的前大模型时代，职场人士在数据安全与AI增效间摇摆徘徊；到了以Agent为主的现在，一个本地「龙虾」能在你完全不知情的情况下，把敏感数据悄悄送到云端推理。

第三方频频展开传输攻击，存储攻击，计算攻击，厂商不断的收集用户的数据进行模型增训，精准营销，这条直接从互联网时代继承下来的数据产业让隐私泄露变得「无感知、无边界」——你甚至都不知道自己的数据已经裸奔了。

Claude后门事件不是个例，而是一个信号：当AI越强大越深入工作场景，数据安全就越不是加分项，而是生死线。

所有人都说安全，但没人敢赔

问题来了：市面上所有AI产品都号称「数据安全」，但到底谁在认真做这件事？

答案很残酷：几乎没有。

不管怎么宣传，绝大多数AI产品的底层逻辑都一样——用户数据上传到云端，在服务器上以明文形式进行计算处理，再把结果返回。

在这个过程中，数据到底安不安全，用户根本无从验证。所谓「我们承诺安全」，不过是一纸自说自话。

这正是荆华密算要解决的问题。

在林修醇看来，数据安全需要企业进行「技术自证」，每次与AI的对话，都应该有全流程可信的安全证书和证明。

除此以外，为了进一步获取用户的信任，还必须有第三方权威机构站出来，替用户兜底。

于是荆华密算构建了一个「双重信任闭环」——

一手技术自证：用密态计算技术，确保数据从用户端加密出发，在加密芯片中完成计算，全程以密文形态流转，连荆华密算自己都看不到用户的明文数据。

每次计算完成后，用户都会收到一份关于本次计算的真实的安全证明证书，确保产品真正做到「原始数据不出域，数据可用不可见」。

一手保险兜底：经过与人保财险从多个维度的反复论证，荆华密算推出了国内首个AI产品数据安全保单。

人保财险不是随便签的——承保之前做了完整的尽职调查和安全评估，等于用第三方专业机构的信誉，替荆华密算的技术能力做了背书。

真正做到了那句话：你敢用，我敢赔。

从清华实验室到商业落地

光喊口号没用，敢上保险的底气，来自技术。

荆华密算孵化于清华大学计算机系。密态计算项目发起人任炬是清华大学计算机系人机交互与媒体集成研究所所长，是国家高层次人才。

创始人、CEO林修醇，北大博士，计算密码学研究者，也是创业邦「2026年35岁以下创业先锋」榜单的入选者。

核心团队汇聚了来自华为、阿里、浪潮等大厂的技术骨干，覆盖密码学、TEE安全、工程化落地全链条。公司已完成两轮融资。

技术有多硬？不用他们自己说——2025年DEMO CHINA（创新中国）大会上，荆华密算从众多科技企业中杀出重围，拿下了最高荣誉「DEMO GOD」，林修醇也成为首位获此殊荣的00后创业者。人民日报、新华社、光明网等央媒随即跟进报道。

而这些荣誉背后，是他们正在攻克密态计算领域长期存在的「不可能三角」。

在密态计算领域，安全、效率、通用性三者历来不可兼得——要安全就得牺牲效率，要效率就得降低安全等级，等于做了个花架子。

在某跨国互联网企业的海外项目中，荆华密算的密态计算技术为17个国家、近一亿用户的数据跨境传输提供了支持。

在业务过程中，团队需要面对来自17个国家的，上亿用户的隐私数据，一天接近40TB-50TB的数据从全球各地涌来，对整套方案的兼容性，性能，精度，安全性都提出了前所未有的挑战。面对欧洲、美洲、印度等地的专业机构组织的黑客入侵与红蓝对抗——这支来自清华大学的团队也曾经感到焦头烂额，但最终还是在实战中一轮一轮地把工程能力和软件能力打得越来越硬。

正如林修醇所说：「从理论上可信到实际上可信，中间有巨大的鸿沟。敢上保险本身，就是一种底气。这个底气，来自多年的安全实战。」

既做硬核技术，也做安全「兜底人」

基于密态计算技术，荆华密算推出了面向普通用户的产品——「墨镜熊」，国内首个可信AI对话平台。

产品搭载了通用AI助手和法律、金融、医疗、心理、职场、科研六个专家级智能体，全面适配DeepSeek、GLM、Qwen、KIMI等主流开源大模型。

用户在前端的体验和普通AI对话一模一样，但后台数据全程密文——密钥生产器在用户端安装，每次上传之前生成密钥，在传输存储计算的过程中，除了用户自己，大模型厂商与荆华密算都无法破解。

目前墨镜熊正在内测中，零推广费，完全靠口碑传播，已经积累了3万多用户，单周可信Token消耗量超过100亿。

大量律师、金融从业者、医疗专业人士涌入使用。

林修醇管他们的目标用户叫「黄金交叉人群」——同时满足两个条件：一是国家强制要求数据不出域，二是使用AI时数据高度敏感。

律师接触的是当事人隐私，医生处理的是患者信息，体制内人员面对的是政府公文——这些人一旦发生数据泄露，影响的不只是一次事故，而是整个职业生涯。

除了自身产品之外，荆华密算非常积极的在与国内一线的模型大厂接触，荆华密算的愿景，是和行业中真正有实力的伙伴们一道，把可信AI的服务和体验带给有需要的用户。

「结合未来更多更全面的保险业务，我们不光是能给客户提供上亿用户拷打下积累的安全技术经验，还能给合作伙伴们当好提供承担数据泄露责任和产品安全风险的『背锅侠』。」

荆华密算CEO林修醇笑着谈到，很多合作伙伴更关心后者。

墨镜熊现已开放内测，提供Windows和Mac双平台客户端，详情可访问：

https://www.mojingxiong.com/about/

行业终局

免费即裸奔 vs 可信AI

站在更宏观的视角，林修醇对AI行业的数据安全做了一个判断——未来只有两条路，各占半壁江山。

第一条路：免费即裸奔。 天下没有免费的午餐。今天的AI免费给你用，背后的商业逻辑和当年的搜索引擎没有本质区别——用户数据被拿去训练模型、做用户画像、做精准广告，厂商通过定向营销和收集数据回收成本。

你不为产品付费，你就是产品本身。这是免费用户的必然归宿。

「那我自己搭一个呢？」

很多人的第一反应是本地部署——数据不出域，不就安全了吗？现实没这么简单。

一方面，算力价格疯涨，本地部署一体机的采购、电力改造、运维团队样样烧钱，性价比正在被击穿。

另一方面，本地部署解决的只是局域网安全，不是端到端安全。

举个形象的例子，在真实的商业战争中，收买一个领导很难，但收买一个负责运维的小兄弟，可比想象中容易得多。

最近本地化AI的数据泄露案例频发，问题恰恰出在这里。

第二条路：可信AI。 那些对数据安全有刚需的专业级用户——律师、医生、金融从业者、体制内人员——不会接受自己的敏感数据被明文上传。

他们需要的是加密的、可信的，有保险的AI。

林修醇认为，可信token最终会把不可信的token淘汰——「良币驱逐劣币」。

这个判断有更深层的支撑。在中华人民共和国国家总体安全观中，国家已经将「人工智能安全」与「数据安全」列为了大国战略安全的重要组成部分。

如果放任大量的敏感数据流向公网，所有大模型公司大规模收集用户隐私，本质上和国家的战略安全方向是相悖的,监管收紧只是时间问题。

而在产业链层面，AI行业总市值已超过25万亿美金，但从算力到模型到应用，每一层都绕不开同一个问题——数据敢不敢流通？

英伟达解决了「算得快」，台积电解决了「造得出」，而荆华密算要解决的，是「敢不敢用」。

我们不是在给产品上保险，我们是希望给用户的前途上保险。

当AI已经深入到每个人的工作流中，数据安全就不再只是一个技术问题，而是一个关乎个人命运的问题。

安全行业正在从「技术自证」走向「第三方承保」。而荆华密算，做了第一个吃螃蟹的人。

与其担心数据裸奔，不如亲自试一次「穿着铠甲」的AI对话是什么感觉。

墨镜熊现已开放免费体验，秒上手——你说的每一句话，从出发到抵达，全程密文：

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文章来自于微信公众号 “新智元”，作者 “新智元”