投资界 AI 获悉，主权 AI（Sovereign AI）基础设施公司深度内核（DeepKernel）宣布完成数千万元人民币种子轮融资，由顺为资本领投， L2F 光源创业者基金跟投。
据悉，本轮资金将主要用于主权 AI 三层架构的工程化落地、核心技术攻坚与高层次技术团队建设。
这是一支由国内外顶 尖高校科研青年与产业界核心工程人才组成的团队，核心研发与清华大学 InspiringGroup 深度合作，聚焦 AI 时代最核心、却也最容易被忽视的问题——企业在使用最 好的智能与基础设施的同时，能否保留对自己的数据、智能体轨迹、学习闭环与已积累智能的控制权。
现在，答案呼之欲出。
硬核团队集结
他们重新定义主权 AI
为何要专注于主权 AI？
深度内核团队观察发现，当下 AI 存在一个 " 信息悖论 " ——企业一方面希望把自己核心的 Know-How 和 Alpha 都沉淀在 AI 中，但是 AI 背后的模型和算力却又不受企业控制，企业核心资产随时面临着丢失的风险；另一方面， AI 在真实的长程任务中的可验证性非常不足，过程中存在各种各样的问题。
围绕这一判断，深度内核迅速凝聚了一批国内外头部高校的科研青年。翻看履历，团队成员先后任职于 Google、VMware、Broadcom、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、美团等国内外顶 级科技公司。
此外，团队核心研发与清华大学 InspiringGroup 深度合作，累计在国际顶 级会议与期刊发表论文近百篇，并多次获得国际顶会杰出论文奖，在主权 AI 领域实现了涵盖算法、模型、系统、芯片与网络的体系化创新。
依托团队深厚的科研与工程积累，深度内核重构了主权 AI（Sovereign AI）的定义：在使用最 好的智能与基础设施的同时，保留对自己的数据、智能体轨迹、学习闭环与已积累智能的控制权，换言之，深度内核致力于让智能运行在企业可验证的边界之内，让真实业务中沉淀下来的智能只归企业所有。
为此，深度内核将主权 AI 的构建拆解为三层：
具体来看，在第 一层计算层，深度内核破解了企业 AI 部署的两难困境。团队基于密码学、可信芯片与分布式系统，为 AI 训练和推理基础设施建立明确且可强制执行的信任边界（Trusted Computing Boundary）——企业既不必为了控制权放弃弹性算力，也不必只能相信服务方的一纸声明。
在第二层学习层，深度内核解决了 "AI 越用、平台越懂自己，企业越被动 " 的行业死结。他们构建了覆盖执行、评估、学习与编排的 Agentic Learning Infrastructure，把真实世界的 AI 运行转化为企业可控的智能复利（Intelligence Compounding）。
在第三层交互层，深度内核则是前瞻性布局智能体互联网时代的底层规则。针对行业空白，深度内核正在构建智能体互联网的核心协议栈，覆盖身份、能力、授权、问责、结算五大关键能力。
在深度内核团队看来，" 我们希望能帮助企业构建真正属于自己的主权 AI，做到 ‘ Own Your Frontier Intelligence ’，并且让 AI 在真实世界完成闭环和自进化。"
大幕开启
主权 AI 迎来爆发
如此一幕并非偶然。
进入 2026 年，"Sovereign AI" 成为全球 AI 产业最主流的议题之一。Palantir 在白皮书《AI 时代的机构主权》中主张，机构必须守住自己的 alpha；微软 CEO 纳德拉提出 " 反向信息悖论 " ——企业可能要为智能付两次钱，一次是调用模型 API，另一次是为了让智能变得有用而不得不交出的专有知识。
站在产业周期视角来看，主权 AI 的爆发，是多重产业条件成熟下的必然结果。首先，模型迭代速度持续加快，企业全额自建私有算力、全链路自研模型的模式，从昂贵逐步变为不具备可持续性；AI 开始在真实业务中做出有后果的决定，而不只是给出建议，AI 需要在真实世界完成闭环和智能复利；同时，具有硬件信任根的可信算力的供应链逐步完善，可信 AI Infra 的底座正在成熟。
据了解，目前在工程进展方面，深度内核基于异构算力构建三条可信 AI Infra 技术路线：基于现有可信硬件，完成跨网络的大规模可信 AI 集群组网，并实现端到端可验证的远程证明；面向国产算力，围绕国产芯片体系补齐可信 AI Infra 能力；基于自研密态计算芯片，重新定义芯片级可信 AI 计算范式。
产业落地方面，深度内核已启动面向企业客户与平台伙伴的商业化交付：MaaS 方面，公司自建可信 AI Infra，并与国内头部智算云平台推进联合方案，对外提供可验证的模型推理与训练服务，让企业在使用弹性算力的同时，可独立验证 AI 计算环境的可信状态与所调用模型的真实性；PaaS 方面，与国内头部世界模型公司达成合作，打造可信 AI 基础设施，让智能在物理世界闭环。
谈及这笔出手，顺为资本程天表示：" 过去二十年，每一次计算范式的迁移，都是由基础设施层定义，AI 不会例外。当企业开始把核心数据、决策过程和真实业务交给 AI，可信与可验证就不再是少数高合规客户的附加需求，而会像加密传输之于互联网一样，成为未来 AI 计算的默认属性。这件事的门槛很高，它要求一支团队同时具备密码学、可信硬件、分布式系统与大规模 AI Infra 的能力。深度内核在这几个方向上都有长期积累和成功经验，并且正在把它们收敛成可交付的 Sovereign AI 产品与服务。"
L2F 光源创业者基金吉星也判断，下一步 AI 竞争的关键，不再只是谁能训出更强的模型，而是谁能让企业在用上最强智能的同时，依然拥有自己的数据、学习闭环与智能复利——这决定了未来十年的智能红利最终沉淀在谁手里。" 深度内核没有把主权停留在‘把机器搬回来’，而是从计算、学习到交互三层同时构建主权 AI 系统，这正是主权 AI 从概念走向落地的关键路径。"
展望下一个十年，或许每一家企业都需要回答：我们的智能在哪里沉淀，又归谁拥有？这正是深度内核要解决的问题，也是对主权 AI 的回答—— Control the Compute. Compound the Intelligence. Connect the Agents.
文章来源：投资界原创 ｜ 作者：刘博
原文地址：https://news.pedaily.cn/202609/568997.shtml
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