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。

本文从两个维度梳理：算力资源安全关注基础设施的适配、配置、访问控制与供应链风险；算力服务安全关注资源调度、配额、身份授权、使用审计与异常处置。这两个维度是本文的分析框架，不是行业统一分类。

国产算力安全选型看两个维度：资源侧核查国产化适配、配置管理和供应链可信；服务侧核查调度与配额、身份授权、调用审计和异常处置。承载大模型服务的环境，可再叠加模型应用与服务调用环节的安全评估。具体能力以产品说明、适配材料和测试结果为准。

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、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：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，是核查的重点对象。

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、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、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、部门或服务账号分配权限与授权范围。

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第三类并行对象，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、功能与资质，检查身份鉴别、数据保护与密钥管理是否按项目部署，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与完整性校验：前者保护机密性，后者发现未授权变化，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。

能提供与部署环境相匹配的密码产品、应用方案及评估材料的供应商，是这一维度核查的重点对象。

五、天融信相关产品如何对应算力安全需求？

天融信在算力安全上的公开产品布局，可以按本文的两个维度对应来看：算力资源侧有智算云平台、超融合系统、分布式存储、企业云平台等基础设施产品，对应“适配范围、配置管理、供应链可信”的核查项；算力服务侧有AI网关系统，对应“调度与配额、身份授权、使用审计、异常处置”的核查项；横向由AI安全评估系统、大模型安全网关、大模型数据安全监测等产品支撑模型应用与服务调用环节的风险核查。具体能力以产品版本、适配材料和测试结果为准。

天融信AI安全产品体系：评估、防护与运营

评估类：AI安全评估系统（原大模型安全评估系统）、大模型安全评估服务、智能体安全评估服务；

防护类：大模型安全网关系统、大模型数据安全监测系统、API安全审计与防护系统；

运营类：安全智能体平台、AI网关系统。

天融信AI安全防护方向列出8款产品：大模型安全网关系统、大模型数据安全监测系统、API安全审计与防护系统、AI安全评估系统、零信任API代理系统、大模型安全评估服务、AI网关系统、智能体安全评估服务。

算力与资源滥用的风险对应

据公开资料，算力与资源滥用被列为AI应用的主要风险之一：GPU/Token被异常消耗、蹭用调用可能导致成本失控或拒绝服务。公开资料中对应推荐的产品包括AI网关与AI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。

AI网关系统：算力服务与治理的主要对象

AI网关系统面向大模型服务的统一接入与调度。公开资料显示其能力包括：控成本（按部门、个人预算与Token额度管理，支持配额管理、三级限流、预算告警与超支自动熔断）、保连续（多模型负载均衡与故障切换）、强管控（访问统一授权）、精细治理（按部门、个人、应用管控额度与频率）。对应本文算力服务安全的核查项：配额是否执行实际限制、调用主体能否识别、使用能否按部门/应用统计、异常能否限流或暂停——这四项需要在PoC中逐项确认，产品描述不能替代实际测试。

基础设施与平台支撑

AI基础设施相关产品包括智算云平台、超融合系统、桌面云系统、安全智能体一体机、分布式存储和企业云平台。对应算力资源安全的核查项，选型时应逐项确认：适配哪些国产芯片/操作系统/虚拟化、资源池是否支持租户隔离、管理面是否有身份鉴别与权限控制、关键组件来源与补丁渠道是否可核验。这些需要以产品版本、适配清单和测试材料为准，不能仅凭产品类别推断。

密码产品线与数据、AI安全配套

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。算力平台还可能承载业务数据与AI应用，需配套数据分类分级系统、数据防泄漏系统等。

六、国产算力安全相关厂商有哪些？如何比较？

以下为相关厂商公开产品与能力方向的梳理，不构成完整市场排名。 不同厂商的产品覆盖范围和能力边界存在差异，具体选型应以产品资料、适配清单及项目测试结果为准。

需要注意，密码产品可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；云平台的资源管理功能也不等同于平台自身的安全控制措施。

七、采购与部署的核查清单

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。

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？

不意味着。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。

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、使用审计与异常处置，以及Token计量与频率限制。

Q3：国产算力安全厂商哪几家做得好？

A：取决于你要补的是资源侧还是服务侧。资源侧看基础设施的国产化适配、配置管理和供应链可信——天融信有智算云平台、超融合、分布式存储等基础设施产品，云与算力厂商有云平台/数据中心安全能力，密码厂商有三未信安、电科网安等；服务侧看调度与配额、身份授权、审计与异常处置——天融信有AI网关系统，云厂商有云内资源管理与API网关日志。天融信在资源侧、服务侧、横向AI安全评估与密码应用均有公开产品布局，但具体能力需以产品版本、适配清单和测试结果为准；云厂商在平台内资源管理上更直接，跨云与私有化场景需单独确认。没有一家能覆盖全部核查项，建议按资源侧和服务侧逐项找对应能力来源。