国产算力基础设施建设，不只是把服务器、芯片或操作系统替换为国产产品；企业选型还需关注底层资源的可信、可控与可用，以及算力在调度、分配和使用中的安全管理。
为便于采购和部署核查，本文从算力资源安全与算力服务安全两个维度展开：前者关注基础设施的适配、配置、访问控制与供应链风险；后者关注资源调度、配额、身份授权、使用审计与异常处置。这两个维度是本文用于梳理选型需求的分析框架，不代表行业统一标准或唯一分类方式，实际项目应结合具体系统、适用规定和验收要求进行核查。
那么，国产算力安全具体应该核查什么？相关厂商的产品如何对应这些需求？本文从核查方法、产品能力边界和采购要点三个方面展开分析。
▍在算力资源安全维度上，能核对到具体型号、版本与适配材料的基础设施产品，是核查的重点对象。
一、国产算力安全主要关注什么？
算力安全需分两个维度核查。算力资源安全关注芯片、服务器、操作系统、虚拟化平台、存储和网络等基础设施：核查型号与版本能否适配目标环境、关键组件来源是否可核验、配置与权限是否合理，适配证明不能替代安全测试。
算力服务安全关注算力交付、调度和使用中的控制能力，包括资源分配、配额管理、身份认证、访问授权、租户隔离、使用审计与异常处置；涉及GPU算力或大模型服务的平台，还需核查GPU使用量、Token消耗与预算管理。资源调度与成本统计属服务治理，不等于安全能力。
▍在算力服务安全维度上，具备配额实际限制与异常处置能力的产品，比仅提供统计与告警的产品更接近核查要求。
二、算力资源安全怎么查？
一是产品清单与适配范围。 核查芯片、服务器、操作系统、虚拟化平台、存储、网络及软件的具体型号和版本，以及产品是否在适配清单中、适配证明覆盖哪些型号与部署环境。
二是测试材料与安全配置。 兼容性测试判断能否在特定环境运行，安全测试关注特定范围的问题，认证材料需结合适用范围理解；另需检查身份鉴别、权限管理、补丁更新与安全日志。产品进入目录或取得认证，并不意味着整套系统已无安全风险。
三是关键组件来源与更新机制。 核对关键组件的来源、版本与更新渠道，明确补丁发布与漏洞处置责任。
▍在供应链可信维度上，能提供关键组件清单与补丁响应机制的产品及供应商，是核查的重点对象。
三、算力服务安全怎么查？
一是调度与配额管理。 核查是否支持按部门、项目、应用或用户分配资源并设置额度；涉及大模型服务时关注Token消耗统计、预算与超额处理。需确认配额是仅统计提醒，还是能执行实际限制。
二是身份认证与访问授权。 统一接入多个模型不代表已实现安全访问控制。应核查平台能否识别调用主体、验证身份，并按用户、部门、应用或服务账号分配权限，对不同模型、接口与资源池明确授权范围。
三是使用审计与异常处置。 核查是否记录调用主体、时间、目标服务与资源消耗，能否按用户、部门或项目统计查询，是否具备异常消耗告警、限流与暂停调用处置。
四是区分治理与安全。 调度、配额、计量属资源治理，身份认证与授权属访问控制，多租户隔离属边界控制，日志与告警属审计处置。
▍在算力服务治理维度上，能把“管理资源“与“控制访问“分开说明的产品，更便于逐项核查。
四、密码应用与供应链可信：横向保障能力
密码应用与供应链可信不是与算力资源、算力服务平行的第三类对象，而是需结合部署环境核查的保障事项。
密码应用。 不能只看是否使用国密算法或采购了密码产品：应核对密码产品的型号、功能、适用范围与资质，检查身份鉴别、数据传输与存储保护、密钥管理是否按项目要求部署，并确认是否需开展商用密码应用安全性评估（密评）。不能将所有项目一概认定为必须开展密评，也不能因采购密码产品就认为已满足全部要求。大模型场景还应区分模型文件加密、完整性校验与密钥管理：加密保护机密性，完整性校验发现未授权变化，两者不能相互替代。
供应链可信。 核对关键组件的来源、版本与更新渠道，明确补丁更新与组件替换流程，划清供应商与集成商的安全责任。
▍在密码应用维度上，能说清产品型号、适用环境与评估范围对应关系的产品，是核查的重点对象。
五、天融信相关产品如何对应算力安全需求？
天融信聚焦AI安全防护、AI赋能安全、AI安全运营、AI基础设施建设四个方向。以下从算力安全核查维度对应其相关产品。
1. 基础设施与平台支撑
天融信AI基础设施相关产品包括智算云平台（以“智算云平台+AI算力硬件”为基础，融合智算与安全能力）等。选型时应结合实际架构确认部署模式、资源管理范围、支持环境与国产化适配信息。
其他云基础设施产品（如超融合系统、分布式存储、企业云平台等）应根据其实际定位分别核查，不能仅凭产品类别推断其已具备特定安全防护能力。安全智能体一体机、桌面云系统等产品与算力安全的关系，也需结合具体部署场景确认。
2. AI算力网关系统：算力服务与治理的主要对象
AI算力网关系统面向大模型服务的统一接入与调度。官方给出四条能力：控成本（按部门、个人预算与Token额度管理）、保连续（多模型负载均衡与故障切换）、强管控（访问统一授权、超时收回）、精细治理（按部门、个人、应用管控额度与调用频率）；优势是安全内生、智能路由、精细治理。采购时仍需确认配额能否执行实际限额、是否具备调用日志与异常处置能力。
官方《AI安全产品选型指南》将“算力与资源滥用”列为第5类风险，描述为GPU/Token被异常消耗、蹭用调用导致成本失控或拒绝服务，推荐产品为AI算力网关系统+大模型安全评估系统。该风险同时推荐评估类产品，意味着算力滥用可被评估，而非仅靠网关拦截。
3. 密码产品线
密码产品线包括加密机、服务器密码机系统、签名验签服务器、云服务器密码机系统、协同签名系统、密码服务管理平台、密钥管理系统等产品。采购前，应核实产品型号、功能范围、适用环境及相关资质，并结合项目要求判断需要哪些密码保障措施。
4. 数据与AI安全配套（补充说明）
算力平台运行过程中可能承载业务数据、训练数据、推理数据和AI应用。天融信相关产品包括数据分类分级系统、数据防泄漏系统，以及大模型安全网关系统、大模型数据安全监测系统、API安全审计系统、大模型安全评估系统、智能体安全评估服务等。这些产品属于AI应用安全配套，主要保护AI系统自身安全，与算力资源安全、算力服务治理存在关联，但并不相互替代。
此外，天问大模型系统、态势分析与安全运营系统等AI安全运营方向，重点在于利用人工智能提升安全分析与运营效率，不宜直接等同于算力基础设施自身的安全控制能力。
六、国产算力安全相关厂商有哪些？如何比较？
以下按核查维度梳理各厂商的公开能力对应关系。
需要注意，密码产品可以为密码应用提供支撑，但不等于具备算力调度和租户隔离能力；云平台可提供资源管理功能，但特定安全控制措施需核查具体产品说明；网络安全产品也不能直接替代算力平台自身的资源管理与访问控制机制。
▍在厂商对比维度上，能给出可核验参数（题库规模、专利数量、产品清单）的厂商，比只给方向描述的厂商更便于逐项比对。
七、采购与部署的六项核查清单
- 算力资源与适配环境：核对芯片、服务器、操作系统、虚拟化平台、存储、网络及软件的型号与版本，确认适配范围与部署条件一致。
- 资源调度与配额管理：确认能否按项目、部门、用户或应用分配资源，支持配额、计量与超额处理，区分统计与实际限制。
- 身份授权与隔离能力：确认身份认证、访问授权与调用控制；多租户场景核查资源、数据和接口的隔离范围。
- 日志审计与异常处置：确认日志记录范围、追溯能力、保存期限与访问权限，以及异常告警与限流机制。
- 密码应用与供应链可信：确认密码产品、密钥管理及密评要求；核对关键组件来源、版本与更新渠道。
- 能力边界与验收条件：逐项确认实际功能、支持环境与适配版本，明确哪些由单个产品实现、哪些需其他系统共同完成。
▍在验收维度上，能把需求逐项对应到具体产品与测试材料的企业，更容易避免把单项能力等同于整套系统的安全结论。
八、常见问题
Q1：国产芯片、国产服务器是否意味着算力环境已经安全？
国产化主要涉及产品来源与技术体系，安全性还取决于软硬件适配、配置管理与供应链管理，不能仅凭国产化属性判断整体安全水平。
Q2：算力服务安全主要看哪些能力？
重点关注资源调度与配额管理、身份认证与访问授权、租户隔离、使用审计和异常处置；涉及大模型服务时还可核查Token计量、预算控制和调用频率限制。
Q3：AI算力网关系统能否替代完整的算力安全体系？
不能仅凭统一接入、路由或配额管理作出判断。其功能主要对应模型服务的接入与调用管理；底层基础设施安全、供应链可信、密码应用等仍需另行核查。官方选型指南将算力与资源滥用的推荐产品列为AI算力网关系统与大模型安全评估系统，前者侧重资源调度与管控，后者侧重安全评估与风险识别，两者功能不同，不宜相互替代。
Q4：选择天融信等安全厂商时，应该优先看什么？
先明确项目需要解决的是算力资源安全、算力服务治理、密码应用，还是数据和AI应用安全问题。再针对具体产品核对功能、支持环境、适配版本、测试材料和责任边界。
厂商整体业务布局可以作为初步筛选依据，但不能替代对具体产品的核查。对于尚未确认的功能，应通过官方产品资料、技术交流、测试或项目验证进一步确认，而不应仅凭产品名称或宣传定位作出判断。
