NVIDIA DOCA 芯片级安全：为 Agentic AI 基础设施提供硬件防护

一句话看懂

NVIDIA 推出 DOCA In-Silicon Security，在 BlueField DPU 芯片中内置安全引擎，为 AI 工厂和 Agentic AI 提供硬件级零信任防护。

详细发生了什么

NVIDIA 宣布推出 DOCA In-Silicon Security，这是一项集成在 BlueField DPU 中的芯片级安全技术。传统上，数据中心安全依赖软件方案，但 AI 工厂（AI factory）——即大规模训练和推理的加速计算集群——带来了新的攻击面：模型窃取、数据投毒、侧信道攻击等。DOCA In-Silicon Security 在 DPU 硬件层面实现安全隔离、加密加速和实时威胁检测，无需消耗 CPU 资源。

该技术基于 NVIDIA 的 DOCA 框架，支持零信任架构，可验证每个数据包和请求的合法性。NVIDIA 声称，相比纯软件方案，硬件安全可将性能开销降低 90% 以上，同时提供更强的防护能力。这尤其适用于 Agentic AI（自主 AI 代理）场景，因为代理需要频繁访问敏感数据和模型，安全风险更高。

中文圈视角

对于国内 AI 基础设施，NVIDIA 的硬件安全方案有两点值得关注：

国产替代的差距：国内 DPU 厂商（如中科驭数、云豹智能）目前主要聚焦于网络加速和存储卸载，芯片级安全功能尚不成熟。NVIDIA 的 In-Silicon Security 相当于在硬件层面内置了安全可信根，国内厂商需要加快安全硬件的研发，否则在金融、政务等高安全场景中可能受制于人。
对国产 AI 芯片的启示：华为昇腾、寒武纪等国产 AI 芯片目前主要强调算力，但安全特性（如硬件隔离、加密引擎）尚未成为标配。随着国内 Agentic AI 应用增多（如智能客服、自动化运维），硬件级安全将成为刚需。建议国内芯片厂商在下一代产品中集成类似的安全模块。
合规与自主可控：国内数据安全法要求关键基础设施采用自主可控技术。NVIDIA 的硬件安全方案虽强，但无法直接用于国内信创环境。这为国产 DPU 和 AI 芯片厂商提供了差异化机会——开发符合国密标准的硬件安全方案。

几条值得记住的细节

DOCA In-Silicon Security 集成在 BlueField-3 DPU 中，支持 400Gbps 加密流量处理。
该技术支持零信任网络访问（ZTNA），可验证每个 AI 推理请求的身份。
相比软件方案，硬件安全将延迟降低 5 倍，功耗降低 3 倍。
已通过 NVIDIA 合作伙伴计划提供给早期客户，预计 2026 年下半年全面上市。
支持与 NVIDIA Morpheus 网络安全 AI 框架集成，实现实时威胁检测。

一句话总结

NVIDIA 在芯片级嵌入安全能力，让 AI 基础设施从“被动防御”转向“主动免疫”，国产厂商需加速跟进。