英伟达在CES 2026展会上发布的Vera Rubin NVL72加密芯片，通过同时加密72个GPU、36个CPU及NVLink架构总线，成为首个实现CPU、GPU与NVLink域机密计算的机架级平台。这一技术突破使企业无需依赖云服务商合同建立信任，而是通过硬件级加密直接验证混合云环境安全性——在国家级网络攻击呈现机器速度定向化的背景下，这一转变尤为关键。Epoch AI数据显示，前沿模型训练成本自2016年起年均增长2.4倍，但现有安全预算增速远落后于模型迭代速度，导致75%的部署存在根本性隐患。IBM《2025年数据泄露成本报告》进一步揭示，13%的组织遭遇AI模型数据泄露，其中97%缺乏有效访问控制，影子AI事件平均损失达463万美元，较普通泄露高67万美元。

硬件级加密的紧迫性因新型攻击模式加剧。2025年11月，Anthropic披露中国政府支持的GTG-1002组织操纵Claude Code实施首例大规模自主攻击，AI独立完成80%-90%战术工作，包括漏洞探测、攻击程序编写及数据分类。此类攻击使传统攻击团队需求被基础模型替代，攻击面呈指数级扩张。面对威胁，机密计算联盟与IDC研究显示，75%组织已采用机密计算，但84%面临认证验证挑战，75%受制于技能缺口。AMD的Helios机架服务器选择差异化路径：基于Meta发布的Open Rack Wide规范，提供2.9 exaflops FP4算力与31TB HBM4显存，通过Ultra Accelerator Link和开放标准构建生态，与英伟达全组件集成方案形成对比。

安全实践正从合同信任转向加密验证。企业部署前需确认环境未被篡改，将合规加密证明作为签约前提;运行中需隔离训练推理环境，将安全团队纳入模型开发流程——IBM研究显示，63%受攻击组织缺乏AI治理策略。首席信息安全官面临的核心问题已非认证基础设施是否必要，而是能否承受缺失该技术的运营风险。当训练成本逼近5亿美元量级，机架级加密与开放标准方案的竞争，正重新定义高价值AI模型的安全基线。