01中心課題とニーズ
企业客户调用闭源大模型API时，无法验证服务商服务器上实际运行的模型权重与推理过程，无法确认模型是否被暗中量化、降级或替换；现有可证明推理（零知识证明、TEE等）方案计算开销高达90-100倍，且难以在证明过程中隐藏预提示（pre-prompt）中的敏感商业信息，导致合规审计与采购谈判缺乏可信依据。
02プロダクト解決策
构建一套轻量级AI推理可验证审计平台：1）基于采样抽检与模型指纹（fingerprinting）技术，对API返回结果进行统计一致性校验，识别量化、降级或模型替换；2）集成TEE可信执行环境与轻量级证明聚合，将验证开销从90-100倍降至可接受范围；3）提供预提示脱敏与选择性披露机制，仅证明模型版本与推理完整性而不泄露敏感提示内容；4）输出可审计的合规报告，对接企业采购与监管流程。
03収益化と事業モデル
采用B2B SaaS订阅制：按API调用量或验证次数分级收费；面向模型提供商收取“可信认证”年费与联合品牌授权费；为企业客户提供定制化合规审计报告与私有化部署服务；后续可拓展至模型保险与第三方认证生态。
04アクション
- 1Step 1：访谈10-15家使用闭源大模型API的金融、医疗企业合规负责人，验证付费意愿与审计痛点优先级。
- 2Step 2：构建MVP，实现基于采样抽检与模型指纹的API一致性校验原型，量化检测准确率与开销。
- 3Step 3：集成TEE与选择性披露机制，完成预提示脱敏验证的技术可行性验证。
- 4Step 4：与1-2家中小模型提供商合作试点，产出首份可审计合规报告并收集反馈。
- 5Step 5：打磨产品并申请SOC 2等合规认证，建立第三方独立审计的品牌定位。
- 6Step 6：通过AI合规社区、行业会议与内容营销获客，推出订阅制定价并验证转化率。
- 7Step 7：拓展生态，推出模型提供商“可信认证”计划与合作伙伴网络。
05リスク
技术风险：模型指纹与采样校验可能被对抗性手段规避，TEE侧信道漏洞影响可信度；商业风险：头部模型提供商可能自建类似能力或拒绝配合验证，导致平台价值被削弱；合规风险：各国AI监管政策尚在演变，审计标准不统一；此外验证开销若无法显著降低，客户可能因成本放弃采用。