产品介绍
OLLM 是一款隐私优先的 AI 网关，提供一系列精选的主流大语言模型，这些模型部署在英特尔 SGX 和英伟达等机密计算芯片上。其零知识架构意味着数据零可见、零保留或零训练使用。数据不仅在传输和存储时加密，如今在处理过程中也保持加密状态。为了提供一层额外的可验证隐私，OLLM 为用户提供密码学证明，证实其请求是在可信执行环境中安全处理的。
适合谁关注
- 开发者和技术团队
- 教育产品团队和学习工具用户
- 正在评估 AI 工具或智能体落地的团队
可借鉴场景
- 快速理解 OLLM.COM 的定位、核心能力和 Product Hunt 热度
- 判断“机密AI网关”这类需求是否值得做竞品调研
- 沿着 隐私、开发者工具 继续发现同类产品和替代方案
10
投票数
6
评论数
12月20日
发布日期
作者自荐
总结
OLLM.COM 精准地切入了当前 AI 应用浪潮中最核心的痛点之一：数据隐私与安全。随着企业将敏感代码、金融数据和医疗记录等投入 AI 模型，传统的"信任模式"已不足以满足合规与安全需求。该产品的核心创新在于将"机密计算"与"零知识证明"相结合，不仅承诺数据安全，更提供可验证的密码学证据，将隐私保护从政策层面提升至技术可验证层面。其目标用户明确，包括金融、医疗、公共部门及 Web3 等对数据主权和合规性要求极高的行业。通过提供标准与机密两种基础设施选项，OLLM 在性能与安全之间实现了灵活平衡。潜在挑战在于，机密计算硬件（如 Intel SGX）的普及度、性能开销以及开发者的采用门槛。然而，在数据泄露事件频发、监管日益严格的背景下，OLLM 所代表的"可验证隐私"很可能成为下一代企业级 AI 基础设施的标配。
GitMemo免费开源
把 AI 对话保存到你的 Git 知识库
本地优先，支持 macOS 与 Android。剪贴板、截图、笔记和文件都能集中保存、搜索、同步。
获取安装包
大家好，Product Hunt！ 坦率地说，构建 OLLM 是因为我感到恐惧。 我是 Cursor 的重度用户，总是提心吊胆，不知道我的代码究竟去了哪里。按下回车键后，它会经历什么？不久后，Cursor 推出了基于用户代码库训练的新编码模型"composer"，随后 Windsurf 的 SWE 1.5 也出现了，生成的代码与我们写的如此相似。 我们永远无法验证数据是否真的被加密了。没有证据，只有盲目的信任。这不仅仅是企业的问题，也是每个工程师、每个创始人的问题。如果正在使用 AI，基本上就是把最敏感的工作托付给了别人，而且没有任何证据能证明它是安全的。 我们构建 OLLM 就是为了改变这一点，为注重隐私的工程师、研究人员和团队提供一个选择，让他们能够知道并验证自己的数据是加密且安全的。 理念很简单：给人们选择。可以使用标准基础设施以获得速度，也可以选择机密基础设施，让数据在加密的可信执行环境内处理，并获得密码学证明，证实处理过程是安全的。这不仅仅是隐私政策，而是实际的数学证明。 OLLM 能实现什么： 银行的合规团队可以在敏感交易数据上运行内部 Copilot，并证明云服务提供商或模型托管方都无法看到原始输入。 医疗机构可以在不使数据离开机密计算环境的情况下，为临床医生总结患者记录。 公共部门和 Web3 团队可以分析用户行为或链上活动，将身份、提示词和输出结果都密封在 TEE 内，同时仍能向监管机构和合作伙伴证明其合规性。 我们目前的进展：正处于 MVP 阶段。目前，我们支持一系列精选的开源大语言模型，它们部署在机密计算芯片上。 请试用它。找出它的不足。告诉我们缺少哪些开源模型。哪些功能不完善。您真正会使用什么。什么能让您放心地用最敏感的数据来使用 AI。我们只想要诚实的反馈。