2025 年，AI 数据标注与模型训练平台 Scale AI 以 290 亿美元估值完成新一轮融资，同时获得美国国防部 1 亿美元的五年前合同，为其提供支持最高机密级别（Top Secret 和 Sensitive Compartmented Information）的 AI 工具。这一案例揭示了 AI 初创公司在国家安全审查背景下的独特发展路径：如何在追求商业估值的同时，构建符合国防安全要求的技术架构。随着国防部 2026 年 AI 预算达到创纪录的 134 亿美元，更多 AI 初创公司将面临类似的技术合规挑战。
国家安全审查对 AI 初创公司的技术影响
Scale AI 的成功并非偶然。该公司从 2016 年 Y Combinator 孵化的小型创业公司，成长为服务 OpenAI、Google、微软及美国军方的 AI 基础设施提供商，其技术路径经历了从商业 AI 到国防 AI 的转型。这一转型的核心挑战在于：如何在保持商业灵活性的同时，满足国防部门对数据安全、系统可靠性和人员审查的严苛要求。
国防 AI 应用的特殊性在于，其数据往往涉及国家安全机密，模型决策可能直接影响军事行动。Scale AI 的公共部门页面显示，该公司为国防部、情报界和联邦文职机构提供计算机视觉和生成式 AI 解决方案，支持从任务规划、情报分析到网络安全的多个关键领域。这种深度参与意味着 Scale AI 必须建立远超商业标准的技术合规体系。
技术合规架构设计要点
1. 多级安全环境隔离
对于处理国防数据的 AI 公司，首要技术挑战是构建支持多级安全环境的数据处理架构。Scale AI 需要支持从 CUI（受控非密信息）到 TS/SCI（最高机密 / 敏感隔离信息）的不同安全级别。这要求：
- 物理隔离：在不同安全级别的数据中心之间建立物理隔离，确保数据不会跨级别泄露
- 逻辑隔离：通过虚拟化技术和网络分段，在同一物理基础设施内实现逻辑隔离
- 访问控制：基于角色的细粒度访问控制，结合多因素认证和行为监控
2. 端到端加密与密钥管理
国防 AI 系统对数据加密的要求远超商业标准。技术架构必须实现：
- 传输层加密：所有数据传输必须使用 TLS 1.3 或更高版本，支持前向保密
- 静态数据加密：使用 AES-256 或同等强度的加密算法，密钥由硬件安全模块（HSM）管理
- 密钥轮换策略：定期轮换加密密钥，确保即使密钥泄露也不会导致历史数据解密
3. 审计与监控体系
国家安全审查要求完整的审计追溯能力。技术架构应包含：
- 完整日志记录：所有数据访问、模型训练、推理请求都必须记录，日志不可篡改
- 实时监控：异常检测系统监控数据泄露、未授权访问等安全事件
- 合规报告：自动生成符合 NIST SP 800-53、FedRAMP 等标准的合规报告
数据治理与安全控制实践
1. 数据分类与标记
Scale AI 处理的数据类型多样，从公开的商业数据到高度机密的军事数据。有效的数据治理需要：
- 自动分类系统：基于内容分析自动识别数据敏感度级别
- 元数据标记：为每个数据资产添加安全级别、来源、处理历史等元数据
- 数据血缘追踪：记录数据从采集到模型训练的全生命周期轨迹
2. 模型安全验证
AI 模型本身可能成为安全漏洞。国防 AI 系统需要：
- 对抗性测试：对模型进行对抗性攻击测试，评估其鲁棒性
- 可解释性要求：关键决策模型必须提供可解释的输出，便于人工验证
- 版本控制与回滚：严格的模型版本管理，支持快速回滚到已验证的安全版本
3. 人员安全与访问控制
技术合规不仅涉及系统，还包括人员管理：
- 安全审查流程：接触敏感数据的员工必须通过背景调查和安全审查
- 最小权限原则：员工只能访问完成工作所必需的数据和系统
- 持续监控：对特权账户进行持续行为分析，检测异常活动
投资者尽职调查工程化方法
对于投资国防 AI 初创公司的投资者，传统的财务尽职调查已不足够。需要建立工程化的技术尽职调查框架：
1. 技术合规成熟度评估
投资者应评估初创公司的技术合规成熟度，包括：
- 安全架构文档：审查系统架构图、数据流图、安全控制设计文档
- 合规认证进度：了解公司获得 FedRAMP、ISO 27001、CMMC 等认证的计划和进展
- 第三方审计报告：审查独立安全审计的结果和整改计划
2. 数据治理能力验证
数据是 AI 公司的核心资产，也是主要风险点：
- 数据来源合法性：验证训练数据的合法来源和授权证明
- 数据质量控制：评估数据标注质量保证流程和错误率监控
- 数据泄露防护：测试数据泄露检测和响应机制的有效性
3. 技术团队安全能力
技术团队的安全意识和能力至关重要：
- 安全培训记录：审查员工安全培训的覆盖率和频率
- 安全事件响应：评估团队对安全事件的响应流程和演练记录
- 外部专家支持：了解公司与外部安全顾问、合规专家的合作情况
可落地的技术参数与监控要点
基于 Scale AI 的实践，为其他 AI 初创公司提供以下可操作的技术参数：
1. 基础设施安全参数
- 网络隔离：至少实现 VLAN 级别的网络分段，关键系统部署在独立子网
- 访问控制：所有 API 端点必须实施基于令牌的认证，令牌有效期不超过 24 小时
- 加密标准：静态数据使用 AES-256 加密，传输使用 TLS 1.3，密钥长度≥2048 位
2. 数据治理监控指标
- 数据分类准确率：自动分类系统的准确率应≥95%，误报率≤2%
- 数据访问异常：监控异常数据访问模式，设置阈值告警（如单用户单日访问量超过平均值的 3 倍）
- 模型安全测试：每月至少进行一次对抗性测试，模型鲁棒性评分应≥85%
3. 合规运营关键绩效指标
- 安全事件响应时间：从检测到响应的平均时间应≤30 分钟
- 员工安全培训完成率：季度培训完成率应≥95%
- 合规审计通过率：内部审计发现的关键问题整改率应≥90%
风险与限制
尽管国防 AI 市场潜力巨大，但 AI 初创公司面临显著风险：
- 审查延迟风险：国家安全审查流程可能长达 6-12 个月，严重影响产品上市时间
- 技术合规成本：构建符合国防要求的技术架构，初期投入可能达到数百万美元
- 人才获取挑战：需要同时具备 AI 技术和安全审查资格的人才稀缺
- 地缘政治风险：国际业务可能受到出口管制和地缘政治紧张局势的影响
结论与建议
Scale AI 的案例表明，AI 初创公司成功进入国防市场需要系统性的技术合规建设。建议采取以下策略：
- 分阶段合规建设：不要试图一次性满足所有国防要求，而是制定分阶段合规路线图，优先解决最关键的安全控制
- 早期引入安全专家：在技术架构设计阶段就引入安全合规专家，避免后期重构成本
- 建立合规即代码文化：将安全控制编码化，通过基础设施即代码（IaC）确保一致性
- 透明化投资者沟通：向投资者清晰展示技术合规进展和风险控制措施
随着国防部 AI 预算的持续增长，更多 AI 初创公司将面临国家安全审查的挑战。那些能够系统化构建技术合规架构、实施严格数据治理、并通过工程化方法管理风险的公司，将在这一高门槛、高回报的市场中获得竞争优势。Scale AI 的实践为行业提供了宝贵的技术合规蓝本，但其成功也提醒我们：在追求商业价值的同时，必须将国家安全要求内化为技术架构的核心设计原则。
资料来源：
- Scale AI 公共部门页面：https://scale.com/public-sector
- 国防部 2026 年 AI 预算信息：相关行业分析报告