中国移动发布 AI 可信计算 AITC：面向训练、推理与数据使用提供机密算力方案
据 IT之家消息，9 月 12 日，在 2026 中国算力大会主论坛上，中国移动正式发布 AI 可信计算（AITC），并启动 AI 可信计算生态共建战略合作。来源显示，该方案基于移动云全栈国产化算力底座，融合机密计算、国产密码、信息流隐私防护等技术，面向云上 AI 训练、推理和数据使用全生命周期，提供多形态机密算力与机密 Token，试图解决数据敏感行业在上云用智过程中的安全与信任问题。
从定位看，AITC 并不是单一的 AI 模型产品，而是一套围绕“可信算力环境”的安全基础设施。中国移动提出的目标，是让客户在使用公有云 AI 能力时，获得接近私有云的安全感：数据能参与计算但不暴露明文，模型能在云上运行但不被直接获取，算力环境也能被证明没有被篡改。
从数据、模型到环境：AITC 试图补齐 AI 上云安全短板
随着大模型、智能体和行业 AI 应用进入金融、政务、工业、医疗与科研等场景，企业面临的不只是算力成本问题，更是“能不能把敏感数据和核心模型放到云上”的信任问题。中国移动此次强调的 AI 可信计算，正是围绕这类痛点展开。
在数据安全方面，AITC 主打端到端加密和密文计算思路，来源称其可实现数据“可用不可见”，即数据能够参与 AI 训练、推理或分析，但计算过程中不以传统明文方式暴露。对于金融风控、政务处理、医疗诊断等场景，这类能力有助于降低敏感数据外泄风险。
在模型安全方面，中国移动提出支持公有云机密部署 AI 模型，让模型全程以密文方式运行，目标是减少模型资产被窃取或被非法复制的风险。对于已经投入大量数据、算法和行业知识训练模型的企业而言，模型本身正在成为重要数字资产，其保护需求正在上升。
在环境安全方面，AITC 将传统依赖边界防御的安全模式，扩展到硬件级运行环境可证明。也就是说，用户不仅关心“云平台是否承诺安全”，还需要验证 AI 任务实际运行的软硬件环境是否可信、是否被篡改。这也是机密计算近年来受到云厂商和芯片厂商重视的重要原因。
“机密算力 + 机密 Token”面向 AI 全生命周期
来源摘要提到，中国移动 AITC 提供“通智多形态机密算力”和“机密 Token”。这里的关键，是将安全能力嵌入 AI 任务的不同阶段，而非只在数据存储或网络传输环节加密。对于大模型应用而言，训练数据、推理请求、提示词、模型权重、调用凭证和输出结果都可能包含敏感信息，单点防护难以覆盖完整风险链条。
可以概括为几个层面的能力方向：
- 数据可用不可见：通过加密和隐私防护技术，让数据在参与计算时降低明文暴露风险。
- 模型可算不可取：支持模型在公有云环境中机密部署和运行，减少模型资产泄露可能。
- 环境可证明可信：从硬件和运行环境层面验证任务执行环境，降低被篡改或被旁路攻击的风险。
- 端云协同安全：结合 AI-eSIM 与超级 SIM，把安全边界从云端延伸至终端设备。
尤其值得关注的是，中国移动称 AITC 深度融合 AI-eSIM 与超级 SIM，打造“物联网 + 人联网”端云协同 AI 安全解决方案，并从物理层面降低密钥泄露与数据篡改风险。这意味着其可信计算思路不只面向数据中心，也试图覆盖终端、连接、身份认证和云端计算的完整链路。
影响与解读：AI 基础设施竞争进入“可信”阶段
过去几年，云计算和 AI 基础设施竞争主要围绕算力规模、GPU/AI 芯片供给、模型服务能力和价格展开。但在行业大模型落地阶段，安全可信正在成为算力服务的新门槛。特别是央国企、金融、能源、政务、医疗等客户，在引入公有云 AI 能力时，往往会对数据主权、合规审计、模型保护和运行环境可信提出更高要求。
中国移动此次发布 AITC，并依托央国企 AI 机密计算联合体，携手中国电子、中国银行、中核集团、中国信通院、华为、中兴、阿里云、浪潮、海光、摩尔线程、兆芯等伙伴启动生态共建，显示其希望把 AI 可信计算从单个平台能力扩展为产业协作体系。对于国产算力、国产密码、机密计算芯片和云平台厂商来说，这可能带来新的联合落地场景。
从中文科技读者关心的角度看，AITC 的意义在于：AI 上云不再只是“有没有算力”和“模型够不够强”，还包括数据能否被安全使用、模型资产能否被保护、云端环境能否被验证。如果相关能力能够在实际行业项目中验证成熟，未来 AI 云服务的采购标准可能会更重视可信计算、加密运行和端云协同安全，而不仅仅比较算力规格与调用价格。