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.