用隐私计算技术
打通中资AI企业
欧盟数据合规通道
中资AI公司在欧盟面临双重困境：AI Act要求训练数据完全透明，中国数据安全法限制数据出境。MPC、联邦学习、TEE——数据不出境，计算照常做。
距 2 Aug 2026 Art.50 透明度义务生效仅剩 — 天 · 高风险大限已延至 2 Dec 2027 — 现在锁定合规窗口 →三重数据死结
卡住中资AI出海
每一条都是法律义务，每两条之间都相互排斥。这不是「多请一个律师」能解开的结——它需要工程层的答案。
AI Act Art.10 数据治理
高风险AI训练数据集必须满足数据治理、质量标准和偏见检测要求，并保留完整文档。中资企业的训练数据往往无法直接满足——数据来源、标注过程、代表性均存在缺口。
中国 DSL/PIPL vs 欧盟 GDPR
数据安全法要求重要数据不得出境；GDPR禁止欧盟数据传到中国（无充分性决定）。两边都有法律义务，但执行方向相互排斥——许多公司被卡在中间，进退两难。
透明度要求 vs 商业机密
AI Act要求算法可解释、训练数据可审计；核心训练数据和模型架构是企业最重要的商业机密。如何同时满足两个看似矛盾的要求？传统合规路径给不出答案。
解这个结的人：密码学出身，在欧洲落过地
哈工大密码学硕士，在NEC欧洲实验室做过Intel SGX安全AI工具箱（欧盟SPATIAL项目），在蔚来带过EMEA安全运营（SIEM迁移成本降60%），在阿里做过两方安全计算产品化。密码学研究→企业安全落地→中德双语——这条主线，正是解开AI Act数据合规死结的底气。
先看清风险：两分钟，AI生成专属报告
合作从一份免费报告开始。不留电话、不用信用卡——填一张表，报告直达邮箱。
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从免费诊断到全面合规部署
免费体检看清风险 → 战略咨询锁定方向 → 合规冲刺或月度陪跑落地。对照的是另一边的代价：一次违规最高 €35M 或全球营业额 7%。
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- ✓ 替代 €70–120k/年 全职岗位
另有工程级交付：PET「数据不出境」部署 €20k+ · 中欧数据走廊 €15k+
数据不出境，计算照常做
隐私增强技术（PET）让中资AI企业在不违反中国数据出境法规的前提下，满足欧盟AI Act和GDPR的数据治理要求。这一层律所交付不了——这正是 Mayfly 的护城河，也是 PET「数据不出境」部署（€20k 起）的技术底座。
多方联合训练，数据各自保存
多方在不暴露原始数据的情况下共同完成AI模型训练。欧盟合作方数据留在欧盟，中国算法留在中国，双方都不需要信任对方就能协作。
模型来学数据，数据不动地方
模型在欧盟本地服务器或设备上训练，只有梯度更新传回。欧盟用户数据物理上永不离开欧盟，满足GDPR数据本地化要求，全球模型持续改进。
硬件隔离，连云服务商都看不到
在Intel SGX安全飞地中处理欧盟数据。即使云服务商管理员也无法访问，数据全程受硬件保护。可通过远程证明向监管机构证明合规代码在运行。
在密文上直接计算，解密即结果
对加密的欧盟用户数据直接进行AI推理，数据全程保持加密状态。满足最严格的数据保护要求，适合医疗、金融等高敏感场景。