半年前投中网写了一家来自清华班底的AI密态计算企业“荆华密算”，详见《首发｜让“龙虾”保密，00后博士休学创业又融资了》。

那时候公司刚刚关上天使+轮，估值没破亿，产品还在内测。半年过去，这家公司迅速把产品推到了一个新坐标：C端产品“墨镜熊”，上线一个多月零推广，已经涨到约10万用户。它也是全球第一个全链路加密的AI对话产品。

与产品进展同步的还有融资节奏。投中网近日获悉，荆华密算已于近日完成Pre-A轮融资，由中关村科学城、北创投等机构投资。加上半年前披露的种子轮、天使轮，这是公司六个月内完成的第三轮融资。

荆华密算成立于2024年，底层技术是密态计算：用户使用产品时，数据在传输、存储、计算以及硬件环境的每一个环节，都是密文状态，以此真正实现数据安全。

今年3月“龙虾”安全事件爆发，更让它看到了这块一直缺位的市场需求。从某种角度看，大模型每一次陷入“数据隐私”风波，都在替荆华密算完成市场教育。

巧合的是，就在本轮融资前后，海外的Claude也深陷一系列隐私与安全风波。从用户共享的对话被搜索引擎直接抓取，到被指暗中回传用户信息，再到模型越权访问真实系统，几乎每隔几周就有新事件浮出水面。这与它一向标榜的“安全优先”形象形成剧烈反差。随着大模型深入日常生活，数据隐私始终是悬在头顶的达摩克利斯之剑。

半年融三轮

荆华密算的融资步伐在加快。也就是说，半年时间里，账面估值翻了一倍。林修醇透露，下一轮融资已经在接洽当中。

目前，股东结构已聚齐财务投资、产业集团和国资平台。老股东英诺在2025年种子轮就给出第一张支票的机构，本轮继续追加。

估值溢价的另一面是：产品要撑得住这个数。

墨镜熊加密AI平台，是公司面向C端付费用户推出的一款对话型AI产品。所谓全链路加密，指的是从客户端到模型推理到结果回传整条链路都在密态下完成。

这半年，产品最有声量的进展在C端。截至2026年9月，墨镜熊上线一个多月，在零推广累计已经涨到了约10万+用户。主要为高净值用户，用户基本靠裂变带来。

这些用户带来的是真金白银的消耗。目前墨镜熊峰值单周可消耗约100亿加密Token，加密Token的对外售价大约是明文Token的两倍。

B端则是另一个打法：不铺量，而是打行业标杆。把标杆打透了，再往同行复制。

央国企一侧，公司正在与某央企合作落地；律所和医院各签下了头部机构；互联网大厂这边，头部企业中近半数成为了公司的首批客户。目前，已有100多个生态合作伙伴在分发渠道里。

作为行业里第一个吃螃蟹的人，荆华密算要跨越的是从“理论安全”到“商业落地”的工程壁垒。为了系统的保护用户体验与全链路安全，团队选择了最难的“全栈重做”路线。

“安全从来就没有100%。没有系统地进行过大规模产品上线和红蓝对抗，很多时候连问题在哪里都不知道。”林修醇说。荆华密算的密态计算方案曾随某跨国企业落地17个国家和地区，服务近1亿用户——这个过程里，性能和安全性上的一系列问题都是第一次遇到，也都是第一次解决。

最能说明天花板的案例来自出海。按公司方披露，该方案已随某跨国企业海外业务落地17个国家和地区，服务近1亿用户，业务精度损耗控制在0.5%。分布在欧盟、南美、南亚的用户数据，以密态形式汇聚到新加坡完成计算，并符合GDPR及各国越来越细的跨境数据审查要求。对正在出海的中资互联网公司来说，这相当于一份合规基础设施。

加密AI=荆华密算？

林修醇把品牌摆到了和研发同等的位置，目的是为了占据用户心智。

他认为，宣传要做减法，理由是人的记忆力很弱，一家公司只能被记住几句话，你觉得什么好就一口气全说，等于什么都没说。研发这件事，别人能追到你六七成，但心智被谁占住了，是追不回来的。

但光靠宣传口号撑不住心智。

在技术侧，他把公司拆成五层，数据保障层、算力层、模型层、引擎层、应用层，从密态AIU盾、密态加密软件一路铺到密态推理芯片、密态算力中心、密态Agent、密态MaaS，再到密算AIoT。配套的是十二道防线，从CPU-TEE加GPU-TEE的复合信任链、Agent启动零权限，到KV-Cache三层混合防御、全场景数字水印、TEE原生可验证审计。

目前，平台涵盖明文传输、隐私模式、GPU机密计算及GPU-OTP模式等多重防护档位，企业可根据数据敏感度与业务场景实现按需匹配与自主选配，荆华密算基于“一次一密”技术，实现了在GPU内部完全以密文进行计算，系统性的解决了GPU与GPU-TEE本身的安全性问题，同时通过极致的INFRA，在确保数据安全的同时大幅提升算力协同效率。

在AI安全领域，公司通过自主研发的密态计算树立了行业标杆。通过引入一次性密码本（OTP）架构，构建起兼顾“速度与安全”的密码学底座，遵循“动态密钥、用完即销、用户独占”原则，从数学理论上极大降低了被破解可能。

“旧时王谢堂前燕，飞入寻常百姓家”，林修醇表示：“加密理论是20年前就有，加密情况下的INFRA才是关键，世界上几乎没有团队专门针对加密智算优化模型计算效率，但是效率才是加密技术从少数单位的专属迈向普世化的关键”

为了推动安全从“自证”迈向“第三方制度保障”，荆华密算主动接触了众多保险公司，并将核心机密场景向保险公司披露并进行调查，最终与中国人民保险合作首创全球首个AI数据保险，赔付上限达200万元。这不仅意味着技术层面的破局，更意味着给客户提供了“敢用、敢赔”的全链路信任保障。

如何面对大厂的竞争？林修醇认为这可能是一个结构性的机会。

对大厂来说，他们没有动力去做密态计算这件事。大厂获取用户与AI的对话记录本身就是一笔资产：更精确的用户画像、更精准的广告营销，这些数据还可以用来训练下一代模型，提升用户体验。目前这个阶段，哪家公司去主推密态计算，都有可能在主战场训练上掉队，同时丢掉大量高质量营销带来的商业利润。

“让从数据中获益的主体去保护数据，无异于让黄鼠狼看管养鸡场。”林修醇说，经济结构上的内驱力决定了，这个角色只会提供最基础的数据保障，不会真正把用户隐私放在第一位。“历史上看，无论哪个行业，这个角色一般都由纯粹的第三方来扮演。”

此外，大厂做安全方案还有一个隐性风险：安全不是他们的主业，工程积累也未必够。一旦加密方案出了漏洞，受损的不只是安全产品本身，还会烧到主品牌的声誉。

关于未来，林修醇不打算让公司停留在“安全软件供应商”的定位上，而是要去做一家去中心化加密云服务商。路径有两条：与合作伙伴改造服务器，以及自己采购服务器，搭建全栈加密云平台，直接对外提供密态AI服务。目前，荆华密算已与多家拥有算力的云厂商签订战略合作框架，并与某大型云厂商完成了部分产品上的接入。

“加密云服务的关键在于底层到应用的全链路安全协同。它比加密SaaS大得多，收入增量也会更明显。”林修醇说。

支撑这个云的，是芯片。密态专用芯片是荆华密算从“软硬件一体”重构安全算力生态的另一项布局。今天的方案都跑在通用硬件上，但密态计算的终极形态一定是芯片。目前该方向处于研发阶段，加密算法已在FPGA平台验证通过，下一步将面向国产GPU架构加速，并与海光、沐曦等国产芯片厂商展开深度合作。

市场空间也在打开。按华为《智能世界2035》报告预测，未来五年AI将创造超27万亿美元的经济价值。林修醇关心的是，其中有多少人需要加密智算——他希望这个数字是100%。

制度层面的信号同样明确。修改后的网络安全法今年1月1日正式施行，首次写入促进人工智能安全发展的条款。总书记在2026世界人工智能大会开幕式的主旨讲话中，把强化风险意识、确保安全可控单独列为一点，提出筑牢安全底线，推动构建法律法规、技术监测、风险预警、应急响应体系，并明确提出人工智能应当成为人类的可信工具。