首发|深度内核（DeepKernel）完成数千万元种子轮融资，定义AI时代的主权智能

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.