一場成功的CPU發布會應該是怎樣的？大家可能會說，規格拉滿，性能至上，沒有比這個更關鍵的了。不過反觀英特爾過去數代至強處理器的發布會，就會發現一個特別之處，即：它是會談新產品增加了多少核心、頻率如何變化，內存或互連技術的帶寬與頻率如何演變，甚至又增添了哪些算力上的加速器或擴展指令集，但始終會留出足夠的時間，去詳解至強在機密計算或機密AI上的新進展，例如曾經的SGX、TDX，還有去年剛隨至強? 6性能核處理器一同亮相的TDX Connect技術。

是什么原因，讓英特爾如此執著于可信或機密計算技術在CPU中的演進與強化？這是因為，在大模型崛起的時代，喂給AI應用的海量數據，都是經過重重篩選、精煉，也容納了最寶貴信息的核心數據，無論它涉及的是企業的關鍵私有數據、還是個人用戶的隱私信息，它們與大模型開發者及應用者正在著手優化或部署的模型的重要參數一樣，都是這個智算時代的“核心資產”。

這種情形乃至刷新了AI的三要素理論，即在算力、模型和數據之外，新添了一個安全的要素，而且其邊界是把另外三要素完全囊括在內的。

AI對于安全的強需求，讓越來越多的客戶意識到：他們的AI需要可信、可控的端到端部署環境，一個無法被信任的計算環境，就像建立在流沙之上的大廈。只強調性能要素，如算力和存力，最終很可能是“給別人做了嫁衣裳”。

這就要回到英特爾不斷強調的基于硬件、集成在CPU里的可信計算或可信AI技術了。它的TDX（Trust Domain Extensions）技術，核心使命就一個：讓CPU擔起安全控場的角色，讓GPU專心做計算，兩者結合實現互補，成就既高效又更為可信的AI能力。

簡言之，就是“不能為AI模型與數據保駕護航的CPU，不是合格的機頭或主控CPU”。讓我們來看看這位“安全控場專家”TDX是如何工作的：

第一招：建“硬件隔離墻”，

打造應用與數據的“保險箱”

TDX技術在服務器運行環境里直接劃出一個個“專屬隔離區”：TD，即Trust Domain或可信域。你可以把整個虛擬機都放進去。無論是云服務商的管理員，還是想搞小動作的“鄰居”租戶，哪怕拿到最高系統權限，對這個“專屬隔離區”里的模型、應用代碼及數據也只能干瞪眼，從物理根源上更好地防止了窺探和篡改。

第二招：給“內存數據”

穿上防彈衣，運行全程加密

數據在計算時，總要在內存里走一遭，這是傳統的數據防護技術最薄弱，甚至可以說是“裸奔”的環節。TDX通過結合英特爾? TME-MK技術，實現了對可信域內存數據的實時、全程加密。

第三招：入門先

“驗明正身”，防止“無間道”

信任不能僅憑承諾，更需要可驗證的機制。TDX的“遠程證明”功能，允許用戶在將敏感數據或模型部署到云端環境之前，確認了云端環境是原裝正品、未經篡改才會繼續工作。想玩“無間道”，門兒都沒有。

第四招：為CPU與GPU建加密“專線”

CPU的安全控場功能，可不是自娛自樂，而是要拉GPU一起——當CPU要和GPU協同處理AI任務時，TDX Connect技術可在CPU可信域和GPU等異構加速器之間，建立一條硬件加密的數據通道，讓“CPU+GPU”這對黃金搭檔的協同既快，又更保險。

光說不練假把式，大廠早已用得飛起

這套“至強CPU + TDX護航”的組合拳，早已不是PPT上談兵，而是在各大云廠商的AI服務中落地開花。例如阿里云的機密RAG服務就利用TDX將向量數據庫和檢索服務整個“打包”進硬件保險箱，數據安全和運行效率兩者兼得。

又如火山引擎 Jeddak AICC 基于TDX，為各類智能應用量身打造的端云一體 AI 可信基座，能在筑牢數據與模型安全壁壘的同時兼顧運行性能，真正實現 “安全不打折、性能不縮水”。

而百度智能云也基于TDX，打造了彈性高可用的異構機密計算實例，為客戶在云上更高效安全地運行大模型工作負載，提供了更多選擇和靈活性。

可見，如今要評價AI服務器或集群的機頭或主控CPU是否優秀，不僅要看它算力和存力上能否與GPU配合默契，協作高效，還要考量它能否借助TDX這樣的安全技術，成為整個AI端到端工作流程中那個最值得信賴的“守護者”。而這，正是至強? 6處理器作為AI機頭CPU的一大核心價值，而且就其技術成熟度和用戶接受度而言，這種價值也算得上是“傲視群雄”了。

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審核編輯 黃宇