GAIA 隐私计算平台

GAIA 平台集成多方安全计算（MPC）、联邦学习、可信执行环境（TEE）和差分隐私等多种技术路线，支持根据数据敏感度和协作场景灵活选择。用户可在同一平台上组合不同技术，例如用联邦学习做模型训练、用 MPC 做联合统计查询，兼顾性能与安全性，满足金融风控、医疗数据共享等高合规要求场景。

GAIA 采用分层订阅制 + 算力消耗计费的混合模式。基础版按节点数订阅，适合中小规模试点；企业版按数据协作方数量和并发任务量计费，私有化部署需一次性授权费加年度维护费。平台提供按需付费的 Serverless 模式，任务级计费可精确到每千次加密运算，降低中小客户准入门槛。

重点适用四类场景：金融行业多方联合风控建模（银行+征信+运营商数据不出域）、医疗科研跨机构数据协作（多医院联合训练 AI 模型）、政务数据开放（统计部门向企业提供脱敏查询）以及营销场景下的跨平台用户画像联合分析。平台支持十亿级样本的亿级特征联合建模。

提供三种部署形态：公有云 SaaS（快速接入，开箱即用）、混合云部署（数据方本地节点 + 云端协调器，兼顾弹性与数据主权）以及纯私有化部署（支持信创国产化环境，已适配鲲鹏、海光等芯片）。所有部署模式均支持 Kubernetes 容器化编排，可与现有数据中台、BI 系统通过 API 对接。

GAIA 的差异化在于多技术栈融合的统一架构，避免客户在不同技术间重复对接；同时提供更细粒度的权限治理和审计追溯能力，每一步数据使用都可生成可验证证明。相比依托集团生态的产品，GAIA 作为中立第三方平台，对跨机构数据协作场景的信任度更高，且支持异构算力节点接入，兼容性更强。