可信 AI

隐私执行。可验证结果。

在硬件保障的 TEE 中运行智能体、隐私 LLM 模型和 GPU 任务。让密钥保持隐私,并证明实际运行内容。

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CPU machine

GPU machine

可信虚拟机

机密 AI 云

将现有 Docker Compose 工作负载迁移到 CPU 或 GPU 机密机器中。保持熟悉的部署路径,让运行时可验证。

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hardware quote
runtime measurement
verifier report
terminal · attestation.json

 

{

 

 

 

 

}

 

证明

每个结果都可携带证明

Phala 不要求用户相信云端声明,而是输出软件可验证的运行时度量。

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值得信赖 5,000+ 用户

深受全球行业领袖与开发者信赖。

Nvidia logoOpenRouter logoZ.AI logoLinux Foundation logoVenice AI logoIntel logoNear logoUniswap logoFlashbots logoCrossmint logo

产品

面向 AI 隐私的一站式服务:Agent 沙箱、LLM 和 GPU。

 

证明路径
cloud
Runtime sandbox

代理沙箱

在 TEE 支持的运行时沙箱中运行智能体工具、应用服务器和 Docker 服务。

部署 Sandbox

H200

US · 24 vCPU

141GB VRAM

Intel TDX + NVIDIA CC

from $4.40/GPU/hr

B300

US · 16 vCPU

288GB VRAM

Intel TDX + NVIDIA CC

from $8.20/GPU/hr

证明路径
gpu
Confidential GPU

GPU 市场

为隐私 AI 训练和推理预留 H200 和 B300 机密 GPU 容量。

开放 GPU 市场

隐私模型

具备真实模型选择的隐私 LLM 模型。

兼容 OpenAI 的 LLM 端点、隐私提示词和可验证的运行时状态。

查看全部
DeepSeek
Jared Palmer
Phala
Z.ai
Z.ai
Qwen
DeepSeek
MoonshotAI
Z.ai
Qwen
Qwen
Google
DeepSeek
Jared Palmer
Phala
Z.ai
Z.ai
Qwen
DeepSeek
MoonshotAI
Z.ai
Qwen
Qwen
Google
加密的

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

Beta

1.0M 上下文

$0.75/M input

$1.60/M output

$0.15/M cache read

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加密的

Jared Palmer: Kev 4B

Beta

8K 上下文

$0.042/M input

Free/M output

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加密的

Phala: Qwen3.8 27B Uncensored (Aggressive)

262K 上下文

$0.30/M input

$1.50/M output

$0.05/M cache read

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加密的

Z.ai: GLM 5.3

1.0M 上下文

$1.40/M input

$4.40/M output

$0.26/M cache read

查看详情
加密的

Z.ai: GLM 5.3 Flash

Beta

1.0M 上下文

$0.15/M input

$0.50/M output

$0.03/M cache read

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加密的

Qwen: Qwen3.8 27B

Beta

1M 上下文

$0.20/M input

$2.50/M output

$0.05/M cache read

查看详情
加密的

DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731

1.0M 上下文

$0.44/M input

$1.32/M output

$0.028/M cache read

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加密的

MoonshotAI: Kimi K3

1.0M 上下文

$3.00/M input

$15.00/M output

$0.30/M cache read

查看详情
加密的

Z.ai: GLM 5.2

1.0M 上下文

$1.26/M input

$3.00/M output

$0.22/M cache read

查看详情
加密的

Qwen: Qwen3.6 27B

262K 上下文

$0.32/M input

$3.25/M output

$0.03/M cache read

查看详情
加密的

Qwen: Qwen3 32B

41K 上下文

$0.12/M input

$0.50/M output

$0.052/M cache read

查看详情
加密的

Google: Gemma 4 31B

262K 上下文

$0.15/M input

$0.46/M output

$0.075/M cache read

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面向 AI 工作负载的一体化隐私计算平台。

Platform

Built for private AI work

Write code, dockerize, and deploy it as trustless TEE apps.

marvin@Mac ~/ai-agent % claude code

Claude Code

bun ‹ claude

 

 

 

 

 

 

 

经规模验证

为企业安全与合规需求而打造。

构建隐私 AI

0+

用户

运行时证明已生成并已检查

0+

每日证明

接近原生的隐私 GPU 执行

0%

TEE 性能

VM 总数

来自 Dune 的实时网络数据源

开源

隐私模型 tokens/天

2026-10-26

41.2B

在服务器渲染期间,从 Phala 的 OpenRouter 提供方图表抓取。

每日 tokens10 active models
查看 token 来源

企业级合规与安全

自信部署隐私 AI。Phala 已通过 SOC 2 Type I 认证并符合 HIPAA,ISO 27001 认证正在进行中,且隐私优先设计控制与 GDPR 对齐。

访问信任中心
SOC 2 Type I Certified
HIPAA Compliant
ISO 27001 In Progress
99.9% Uptime SLA
GDPR Compliant Processing
24/7 Enterprise Support

常见问题

常见问题与解答

了解我们平台的所有关键细节,以及它如何满足你的需求。

1

什么是可信执行环境(TEE)?

TEE is a secure area inside a processor that protects code and data from the operating system, hypervisor, and other applications.

2

机密 AI 如何保护敏感数据?

Sensitive data and AI models remain private during processing by running inside hardware-backed secure environments.

3

Phala 是否兼容现有 AI 框架?

Yes. Phala supports existing Docker services and popular AI frameworks including TensorFlow, PyTorch, and Hugging Face.

4

性能影响是什么?

Confidential GPU workloads typically target near-native performance, with roughly 5-10% overhead depending on workload and hardware.

5

如何验证我的 AI 工作负载的安全性?

Phala exposes cryptographic attestations so users and systems can verify the workload and runtime state.

6

我该如何开始?

Install the Phala CLI, deploy a Docker workload, then inspect status, logs, and attestation from the command line.

开始构建

构建你可证明的 AI。

部署隐私工作负载,验证执行,并从模型扩展到 GPU 任务。