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NVIDIA机密计算扩展,赋能前沿模型构建者安全扩展全球基础设施

2026年10月21日,NVIDIA公布机密计算体系的新扩展:新增 Confidential Bare Metal 部署模式,并面向前沿模型构建者提供更强的平台安全控制。该模式允许企业在第三方专用基础设施上运行敏感工作负载,同时保留对模型和数据的控制权。NVIDIA还宣布 OpenShell 参考架构,定位为帮助组织规模化部署智能体的技术基础,但官方资料尚未

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2026年10月21日,NVIDIA公布机密计算体系的新扩展:新增 Confidential Bare Metal 部署模式,并面向前沿模型构建者提供更强的平台安全控制。该模式允许企业在第三方专用基础设施上运行敏感工作负载,同时保留对模型和数据的控制权。NVIDIA还宣布 OpenShell 参考架构,定位为帮助组织规模化部署智能体的技术基础,但官方资料尚未披露其具体组件、开放时间和适用区域。

新增裸金属机密部署模式

作为 NVIDIA Confidential Computing 的新选项,Confidential Bare Metal 面向训练、推理及其他对模型和数据隐私要求较高的工作负载。NVIDIA表示,配套控制措施可保护传输中的数据、衡量平台完整性,并实施硬件级访问限制。模型构建者还可以在第三方云、NeoCloud及企业基础设施运行 NVIDIA 加速计算时,自主拥有和运营定制软件栈,包括主机与平台基础软件。

至此,NVIDIA Confidential Computing 提供三种部署路径:

  • Confidential Bare Metal:用于裸金属基础设施;
  • Confidential Containers:用于 Kubernetes 环境;
  • Confidential Virtual Machines:用于虚拟化环境。

不同模式对应不同的信任边界和运维条件,企业可据此选择基础设施形态。

模型构建者获得更多承载选择

Cohere计划把 Confidential Bare Metal 集成至 Cohere Model Vault,并通过 NVIDIA 机密计算的受信任执行环境,将硬件根植的安全能力延伸至 GPU,用于保护执行期间驻留内存及通过互连传输的模型和数据。

Google Cloud则宣布把对 Confidential Bare Metal 的支持扩展至由 NVIDIA GB300 NVL72 系统驱动的 A4X Max 实例。Google Cloud表示,这一组合将非虚拟化 NVIDIA 加速计算与加密保护结合,用于训练数据和模型知识产权保护。上述能力属于厂商披露的方案与规划,其实际覆盖范围仍需以具体实例和服务开放情况为准。

支持范围延伸至 Grace Blackwell 与 Rubin

NVIDIA称,机密计算现已支持 Grace Blackwell NVL72 机架级系统,以及基于 x86 的 NVIDIA HGX Rubin NVL8 和 NVIDIA DGX Rubin NVL8 系统。CoreWeave、Google Cloud、Microsoft Azure Infrastructure、Lambda、Nebius、Nscale和Vultr等提供商已列入支持者名单,Cisco、Dell Technologies、HPE、Lenovo、Supermicro和Bull等全球系统合作伙伴则计划通过 NVIDIA-Certified Systems 提供相关能力。

此外,NVIDIA DSX OS 将支持全部机密计算模式,为云服务商构建和运营可承载机密工作负载的“AI工厂”提供软件基础。NVIDIA将其描述为提升基础设施可管理性与安全性的关键组件,但官方材料未公布具体版本节奏和实施细节。

适用场景与采用边界

这套方案主要适合需要保护模型权重、训练数据、客户数据及模型知识产权的组织,尤其是希望在非虚拟化环境中运行定制软件栈的前沿模型构建者,以及对数据主权、部署地域和底层基础设施控制有要求的云与企业用户。

现有资料未提供性能基准、定价、区域可用性或投入产出数据,因此无法据此判断实际吞吐、延迟和成本变化。机密计算强调硬件根植隔离与加密证明,主要覆盖执行期间以及内存、互连和传输链路中的保护,并不等同于对数据全生命周期风险的消除。采用者还需核实可用硬件型号、认证系统、软件版本和区域限制;选择裸金属模式并自行运营定制软件栈,也意味着组织需要具备相应的基础设施运维能力。

资料来源:NVIDIA Confidential Computing Expands, Enabling Frontier Model Builders to Securely Scale Across Global Infrastructure(2026-10-21)。

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