近日，在中國信息通信分析院團隊織的首批面向大模型的增強型可信進行環境基石能力專項檢測中，螞蟻數科順利完成全部檢測內容，成為首批通過此項測評的廠商。據理解，這也是信通院今年首次開設的全新資質測評方向，首批共有3家廠商通過。
《面向大模型練習與推理資料保護的可信進行環境技術要求》是信通院云計算與大資料分析所依托中國 通信基準化協會大資料技術基準推進委員會，聯合30余家公司的專家共同編制，旨在為可信進行環境商品集群在面向大模型場景時的開發、檢測、評估和驗收供給參考和指引。
據此基準形成的檢測方式共覆蓋資料工程、模型練習支持、模型推理支持、硬件加速、安全要求五大能力域，包括資料增強、模型經營、環境安全和資料安全等16個子能力域，共計57個檢測項。 當前，通用人工智能正在加速從以模型為核心向以資料為核心轉變，高質量、大規模資料集愈加重要。
但是，高質量資料集廣泛以孤島形式存在，限制了大模型在產業應用中落地。為實現可信的多方聯合練習與推理，以可信進行環境、聯邦研習為代表的隱私計算是可行的技術解法。 大模型在練習和推理歷程中，都或許會造成使用者個人隱私及公司中心資料等重要敏感信息泄露，對大模型落地應用的安全性指出了更高要求。
螞蟻數科自主開發的摩斯安全計算平臺通過差分隱私、聯邦大模型拆分和跨域微調、模型混淆、可信硬件等多種隱私計算技術相結合的獨創性方案，能在各方原始資料不出域的狀況下，實現大模型的資料落敗入、微調、推理全鏈路資料安全和模型隱私保護。
據理解，在軟件層面，摩斯大模型隱私保護商品，在原有大模型利用鏈路上疊加隱私計算能力，執行資料和模型雙重保護，并支持大模型隱私微調和 安全推理，可實現微調精度虧損可控、隱私推理性能提 升、密文吞吐量有效提升、算力可擴展，并支持云部署、一體機、自有算力等多種部署方法。
在硬件層面，結合適配于可信進行環境的加速硬件，可實現隱私推理性能和密文吞吐量進一步提升。并首要基于Intel SGX和TDX、AMD S電動車、海光CSV、NVIA CC等可信計算硬件及螞蟻自研的機密計算底座構建起隱私計算大模型系統，滿意多場景中的安全性市場需求。
公開信息呈現，螞蟻數科不斷深耕區塊鏈、隱私計算及人工智慧技術，其持有的隱私計算技術專利數連續多年排名全球 首先。在全球頂尖比賽iDASH國際隱私計算大賽中，螞蟻數科累計得到六項第一名，覆蓋多方安全計算、機密計算、聯邦研習等賽道。
據C刊登的《2025中國隱私計算平臺業界份 額》簡報，螞蟻數科以36.9%的業界份額位居首先。