从“N公司”芯片事件，看AI算力供应链的安全与合规博弈

今日快讯 2025年08月13日 16:56 0 aa

一、事件背景：从积极信号到被约谈

2025年7月31日，国家网信办发布通告，对知名芯片制造商“N公司”进行约谈，理由是其对华销售的H20算力芯片被曝存在潜在安全风险。H20是该公司专为中国市场推出的AI推理芯片，虽然性能受到出口管制限制，但仍配备了高带宽内存，是不少AI大模型的核心算力引擎。

令人意外的是，就在半个月前（7月16日），这家公司的创始人兼CEO还在第三届中国供应链博览会上高调表态，释放了加码中国市场的积极信号。然而，短短几周内风向急转，这背后并非单一市场因素，而是供应链安全、国际法规与地缘政治多重博弈的缩影。

二、风险信号早已释放

其实，风声并非突然袭来。7月21日，国家安全部曾公开提示，部分进口芯片、智能设备及软件可能在设计阶段就被埋入“后门”，这些隐蔽功能可在远程信号触发下自动收集、回传数据，甚至开启设备的摄像头或麦克风。

几乎同时，美国方面也在加紧推动《芯片安全法案》（Chip Security Act，H.R. 3447），草案要求出口的特定芯片必须配备位置验证等安全机制。7月23日，白宫更是在《赢得人工智能竞赛：美国AI行动计划》中明确提出，要结合AI算力芯片的定位功能监控其全球流向，并防止落入所谓“受关注国家”（中国被列入其中）。

结合这一背景，“N公司”被约谈几乎是意料之中。约谈要求该公司提供证明材料，说明其芯片不存在后门或远程控制风险。

三、三类典型隐患

1、定位追踪风险

多通道定位：除了传统GPS，芯片可利用基站信号、Wi-Fi探针、电磁辐射特征等实现隐蔽定位；

隐形上报：定位数据可能通过加密通道或低频信标回传，难以被常规流量监控发现；

潜在影响：一旦定位信息被泄露，可能暴露数据中心、AI训练集群、能源控制枢纽等敏感设施的位置，为精准打击或定向攻击提供条件。

2、远程关闭/降级风险

固件指令触发：芯片固件可预置特殊指令集，一旦接收到特定信号，执行关机、锁频或自毁操作；

电源管理攻击：通过功耗控制模块瞬间拉高或降低电压，使芯片物理损坏或性能大幅下降；

潜在影响：对金融、能源、交通等行业来说，这意味着大规模业务中断，甚至引发系统性风险。

3、数据窃取与模型劫持

推理数据外泄：在推理阶段窃取输入、输出数据，可能泄露用户隐私或商业机密；

模型参数泄露：通过侧信道攻击读取AI模型参数，使多年训练成果被窃取或篡改。

这些风险一旦落地，往往是“不可逆”的，不仅造成直接经济损失，还可能引发跨国供应链信任危机。

四、法律与合规视角

根据《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》，监管部门有权在发现重大安全风险时约谈企业负责人。若经查实存在违法行为，可能面临的后果包括：

责令改正与罚款：最高可达50万元，并对责任人处以个人罚款。

市场准入限制：对于境外机构，若行为严重危害关键信息基础设施安全，可能被禁止进入中国市场，甚至面临资产冻结。

此外，如果“N公司”的产品被认定为网络产品且存在漏洞，其还需履行漏洞上报与整改义务，并可能触发网络安全审查程序。

五、可能的后续监管走向

网络安全审查：参考2023年美光（Micron）事件，若芯片存在供应链风险，网信办可依职权启动审查，并可能要求关键信息基础设施运营者停止采购相关产品。

漏洞管理要求：按照国家标准，算力芯片属于网络产品，需要在发现漏洞后两日内向工信部平台报送信息，并向用户提供补丁或技术支持。

认证检测：虽然当前算力芯片未被列入“网络关键设备”认证目录，但一旦监管升级，这一要求不排除被纳入。

六、算力芯片供应链安全方法论：从认知到落地的五步闭环

1、明确安全目标

企业首先要对自身算力业务的安全边界有清晰认知：

哪些系统和数据属于核心资产，绝不允许停机或泄露

哪些算力环节依赖外部芯片和固件供应

对可用性、保密性、完整性分别设定量化指标（如RTO、RPO）

关键点：目标不只是“安全”，而是业务连续性和可信度。

2.、建立风险识别机制

硬件层面：对引入的芯片进行结构分析和侧信道检测，识别隐藏模块或非授权功能

固件层面：进行静态与动态分析，识别潜在后门或可疑指令集

通信层面：封闭网络环境下测试芯片外联行为，记录异常访问模式

供应链层面：对芯片供应商的研发、生产、物流环节进行合规与可信评估

关键点：风险识别要形成可复用的检测标准，避免一次性检查后长期失效。

3、风险量化与优先级排序

将发现的风险按影响范围与发生概率进行量化评分：

高风险：可能导致业务中断、数据泄露、设施暴露的位置追踪

中风险：影响性能、造成阶段性不可用

低风险：影响有限或可通过简单修复规避

关键点：优先处理高风险，确保有限资源集中在可能造成重大损害的环节。

4、构建多层防护体系

预防层：源头检测 + 供应商审查

监控层：实时流量分析、功耗与性能波动监测

隔离层：关键算力节点与外网物理隔离

应急层：多供应商异构部署、自动切换备份算力平台

关键点：防护不是单一技术，而是硬件、软件、管理流程的协同。

5、持续验证与改进

定期进行安全演练，模拟远程关闭、定位追踪等攻击场景

对检测工具和规则库进行持续更新，覆盖新型攻击手段

建立安全事件复盘机制，将经验沉淀为改进方案

关键点：安全体系必须是动态的，与威胁演化速度匹配。

海云安的安全实践经验

在多个行业落地过程中，海云安将上述方法论固化为“检测-监控-防护-应急”四位一体的算力安全闭环：

检测：进行多模态检测引擎，识别隐蔽功能与外联行为

监控：7×24实时通信监测与异常功耗识别

防护：信号屏蔽、访问控制、固件加固，降低远程操控风险

应急：自动切换算力节点，建立分钟级恢复业务连续性

这种体系化方法既符合行业标准，也能快速在客户现有IT环境中快速落地。

结语

从“N公司”事件可以看到，未来AI供应链的安全审查只会更加严格。提前布局检测与防护，不仅是合规要求，更是保障业务连续性的必修课。对于企业而言，能否与有能力做全链路安全防护的合作方携手，将决定其能否在AI竞争中走得更稳、更远。

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