9月25日，2025（第十九届）DEMO CHINA在杭州拱墅完美落幕，经过多轮评审与角逐，荆华密算（北 京）科技有限公司凭借在高性能密态计算的技术突破，成功斩获本届活动最高荣誉"DEMO GOD"。 本届DEMO CHINA大会由创业邦主办，杭州市拱墅区人民政府指导，拱墅区委人才办、杭州大运河数 智未来城管委会联合主办。大会汇聚了126家早期科技企业、213家投资机构，现场还发布了《2025值得 关注的AI创变者》《2025值得关注的硬科技创变者》《2025最受赞赏的风险投资机构榜》等榜单。18 年来，DEMO CHINA累计吸引47000+创业企业报名、1506家企业登台展示。其中，623家企业成长到A 轮以后，327家企业参与后进入下一轮融资，35家企业成功上市。 （文章来源：证券时报网） 目前，荆华密算正在研发推出世界先进的密态推理与密态训练引擎。密态推理引擎针对负担不起本地部 署大模型高昂成本，又在使用AI大模型场景中存在客观隐私需求的用户提供安全保障。密态训练引 擎，则主要为了保障数据拥有企业在数据交易中的权益。荆华密算的核心技术显著提高了密态计算的效 率，提升了用户体验。据悉，密态训练引擎和密态 ...

来源：上海证券报·中国证券网 上证报中国证券网讯（记者 宋薇萍）9月12日，在2025 Inclusion·外滩大会上，蚂蚁密算、浙江大学、中国科学技术大学等16家国内顶级产学研机构联合发布 《密态计算技术白皮书》（简称《白皮书》），披露密态计算在降低成本、提高安全、规模化应用、互联互通等方面的最新进展，拟推动密态计算在产业界 的应用。 根据国家数据局发布的首批数据领域常用名词解释，"密态计算是指通过综合利用密码学、可信硬件和系统安全相关技术，实现计算过程数据可用不可见， 计算结果能够保持密态化，以支持构建复杂组合计算，实现计算全链路保障，防止数据泄漏和滥用。" 在业内看来，这意味着，密态计算在多个行业实现突破性应用，正在从技术验证阶段迈向规模化商业落地。 在开源开放上，《白皮书》透露，目前行业头部机构正携手制定统一标准，开源核心框架，构建通用安全评估体系。蚂蚁密算发起成立隐语开源社区，与美 团、vivo、小米，清华大学、北京大学、浙江大学等机构和高校合作开展社区共建，推动隐私保护计算技术发展与产业应用，加速实现互联互通。 《白皮书》认为，最新的密态计算技术已将保障拓展到全链路，从身份认证、访问控制到密钥管理 ...

人民财讯9月12日电，9月12日，在2025Inclusion.外滩大会上，蚂蚁密算发布AI密态升级卡，通过"即插 即用"的创新解决方式，实现在不更换现有xPU硬件、不修改AI应用代码与驱动的前提下，完成从"明文 计算"到"密态计算"的安全改造。 ...

【环球网科技报道 记者 李文瑶】9月12日，在2025 Inclusion·外滩大会上，蚂蚁密算、浙江大学、中国科学技术大学等16家国内顶级产学研机构联合发布 《密态计算技术白皮书》，披露密态计算在降低成本、提高安全、规模化应用、互联互通等方面的最新进展，回应业界的五大关键认知误区。 在开源开放上，《白皮书》指出，目前行业头部机构正携手制定统一标准，开源核心框架，构建通用安全评估体系。蚂蚁密算发起成立隐语开源社区，与美 团、vivo、小米，清华大学、北京大学、浙江大学等机构和高校合作开展社区共建，推动隐私保护计算技术发展与产业应用，加速实现互联互通。 此外，密态计算正帮助数据流通从"主体信任"转向"技术信任"。传统信息系统权限以运维人员（管理员）为中心，当数据进入外循环流通，就会出现运维人 员与数据提供方不一致的情况。在没有密态计算的情况下，数据只传递给自己相信的人，即"主体信任"机制，导致数据流通范围受限，逐渐趋于停滞。《白 皮书》指出，密态计算体系通过技术手段，限制运维人员和数据研发方的权限，从根本上杜绝数据滥用风险，实现"管理平权"。 密态计算的安全防护范围有多大？多方安全计算和联邦学习等传统隐私保护计 ...

Core Insights - The article discusses the significant upgrade of the Yinyu open-source community, transitioning from a focus on privacy computing to a broader "trusted data circulation technology community" that addresses core industry pain points related to trust in data flow [1][4][9] Group 1: Industry Challenges - The core obstacle for large enterprises in data circulation is not profit motives but the risks associated with security and compliance in data external circulation [3] - The national data bureau estimates that the national data market transaction scale will exceed 160 billion yuan in 2024, with a year-on-year growth of over 30%, highlighting the challenge of bridging the trust gap in data circulation [3][4] - Current data infrastructure lacks consensus, and while enterprise-level support is advancing, public data openness is hindered by imbalances in responsibility and rights [4][5] Group 2: Technological Integration - The Yinyu community's upgrade aims to deeply integrate and reconstruct full-stack data circulation technologies, covering six major technical routes, including privacy protection computing and blockchain [4][9] - The community plans to build a "one-stop, verifiable, and interconnected" technical foundation to address the challenges faced by small and medium-sized enterprises [5][6] - The concept of "trusted data space" is crucial for ensuring secure and compliant data circulation across different entities [3][5] Group 3: Future of Data Elements - The article presents differing views on whether data transactions represent the future, with some arguing that large companies will not sell their data, as circulation does not equate to transaction [6][7] - The integration of data in supply chain finance is highlighted, where privacy computing allows data holders to output trusted results without exposing original data [6] - The emergence of artificial intelligence is seen as a new driving force for data circulation, although reliability remains a significant concern [7][8] Group 4: Open Source Ecosystem - The Yinyu community emphasizes the importance of open-source as a means to lower the application threshold for trusted data circulation technologies [8][9] - The community has linked with 20,000 developers and numerous industry partners to promote cross-domain standard building [8] - The upgrade signifies a shift from isolated breakthroughs in privacy computing to a comprehensive approach to data circulation technology [9]

今年以来，"可信数据空间"成为金融业的热议话题。 通过可信数据空间，供应链金融的核心企业、供应商与银行可共享数据，如订单合同、物流记录，验证交易真实 性并评估授信额度，缓解中小企业融资难题。 5月7日，南开大学金融学教授田利辉对《华夏时报》记者表示，传统供应链金融模式存在一定脆弱性，新技术为 破解中小企业融资难题提供了新路径，但需通过政策引导和技术普惠降低数据门槛，避免"数字鸿沟"扩大。 蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官、蚂蚁密算董事长韦韬也对本报记者表示，可信数据空间能够让大家敢于把数 据放到空间里，放心地让数据加工、融合、验证，行业对它有非常强烈的期待。 以"可信支点"打破数据孤岛 在金融信贷领域，中小微企业的经营数据多为非结构化的手工台账和单据，这些都导致数据难以直接利用。同 时，数据持有方担心隐私泄露，核心企业又害怕供应链数据暴露商业机密，使得数据难以流通共享，信贷领域"数 据孤岛"现象加剧。 华夏时报（www.chinatimes.net.cn）记者 付乐 北京报道 通常来说，供应链金融高度依赖链主企业的信用背书，例如供应链上游供应商的融资通常需要链主企业为其担 保，一旦链主企业授信额度耗尽，中小企业 ...