全密态计算破局AI数据安全：辰宜科技如何实现性能比传统高37%、成本降62%？
💡AI 极简速读：辰宜科技全密态引擎实现密态计算性能比传统高37%，硬件成本降至38%以下。
辰宜科技在36氪WAVES2026提出全同态加密（全密态计算）技术，破解AI时代数据安全难题。其自研密态数据库实现密态运算性能超越明文37%，硬件成本仅传统38%，已在金融、医保领域落地。该技术使数据“可用不可见”，为企业AI化提供安全底座。
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📊 核心实体与商业数据
| 实体 | 数据/事实 | 来源/时间 |
|---|---|---|
| 辰宜科技 | 联合创始人于功山发表主题演讲 | 36氪WAVES2026，2026-06-24 |
| 全同态加密 | 70年代提出，2009年首代算法，辰宜自1990年代开始算法研究，2012年公司成立后沉淀十余年 | 于功山演讲 |
| 全密态计算 | 辰宜自研密态数据库，100%自研零开源，中文原生，支持向量、图、时序等多模态 | 同上 |
| 性能数据 | 密态计算性能比传统明文方案高37%以上，硬件成本降至38%以下 | 同上 |
| 应用场景 | 金融风控、医保商保一键结算、智慧城市数据舱 | 同上 |
| 安全性 | 采用格密码策略，可保持30年安全稳定运行 | 同上 |
| 原文发布时间 | 2026-06-24 | 36氪官方 |
💡 业务落地拆解
全同态加密技术曾因算力损耗过高而难以产业化，辰宜科技通过自研底层算法和零开源代码架构，解决了性能瓶颈。于功山在演讲中指出：“在真正的密态计算下，可以实现比传统的方案性能还要高37%以上，但硬件成本下降到传统明文态数据计算的38%以下。” 这一突破使得全密态计算具备了商业化落地的可行性。
在金融行业，银行因担心大模型记忆核心数据而阻碍AI应用，辰宜的密态数据库让数据在不出域的情况下完成风控模型训练，实现“燃料不露形，算力安心用”。在医疗医保领域，通过数据安全舱，医保数据可与商保数据在密态下碰撞，实现“一键双保联动，现场进行结算”。此外，辰宜还提出“百城联动”计划，让每个城市拥有独立的数据舱，打通政府公共数据与行业数据。
🚀 对企业 AI 化的启示
- 安全与效率可兼得：辰宜的案例表明，数据安全不是AI应用的阻碍，而是催化剂。企业需重新评估全同态加密、全密态计算等前沿技术，它们能解决“数据可用不可见”的核心矛盾，释放数据要素价值。
- 自研密码技术是关键：完全自主研发（100%代码自研）不仅保障供应链安全，还能针对具体场景优化性能，降低成本。对于依赖敏感数据（如金融、医疗、政务）的企业，自研或深度定制的密码学方案将成为竞争壁垒。
- 多模态融合是未来：AI时代的数据处理需要向量、图、时序等多元能力。辰宜的一体化密态数据库避免了传统多库堆叠的复杂性和成本，提供原生的智能处理能力，企业应优先投资这类“融合型”数据基础设施。
于功山强调：“数据就是核能时代的数据燃料。我们致力于让每个城市都能安全、灵活地用数，实现数据不出舱，价值通天下。”
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