近兩年來，隱私計算逐漸從小眾領域為大眾熟知。2021年，隱私計算開始在真實商業場景中全面落地。

據畢馬威發布的《2021隱私計算行業研究報告》顯示，受到大數據融合應用和隱私保護的雙重需求驅動，國內隱私計算市場將快速發展，三年后技術服務營收有望觸達100億至200億元空間，甚至將撬動千億級數據平臺運營收入空間。

如此大的市場空間，吸引了眾多廠商紛紛入局。如螞蟻、騰訊、百度等國內互聯網巨頭均已布局相關賽道，同時市場上也涌現出大批初創企業。

如今，隱私計算發展到了哪個階段？國內隱私計算市場究竟發生了哪些變化？還有哪些挑戰阻礙著隱私計算的大規模應用？

01 大小巨頭涌入賽道，隱私計算需求井噴

在敏銳的資本看來，衍生于大數據、區塊鏈技術的隱私計算市場，在即將過去的2021年成為了一個新的賽道。

得益于全球范圍內對數據安全和隱私保護法律體系的逐步完善，以及隱私計算相關的思維創新和技術的突破，隱私計算正在成為數字經濟的標配，因而成為數據應用領域中一個非常好的投資賽道。

從投融資情況看，整個隱私計算領域的融資活躍度非常高。據零壹研究院不完全統計，截至2021年9月底，隱私計算初創公司累計獲得63筆股權融資，全年融資總額突破60億。

據零壹財經10月的《開啟新紀元》報告，從入局玩家看，市場上涉及的隱私計算公司數量眾多，大致可以分為10類，其中隱私計算領域的初創公司可能是最活躍的，公司數量也很多。

第一類，互聯網巨頭。

阿里巴巴、螞蟻集團、微眾銀行、騰訊集團、百度集團、華為集團、京東集團、字節跳動等都互聯網巨頭都已經開始在隱私計算方向發力，旗下多個業務板塊都推出了隱私計算產品。

第二類，云服務商。

阿里云、騰訊云、百度云、京東云、金山云、華為云、UCloud等云服務商都推出了隱私計算服務。

第三類，人工智能背景的公司。

比如：瑞萊智慧、醫渡云、三眼精靈、淵亭科技。

第四類，區塊鏈背景的公司。

比如：矩陣元、Oasis、ARPA、趣鏈科技、零幺宇宙、宇鏈科技、翼帆數科、熠智科技、算數力、同濟區塊鏈等。

第五類，有大數據背景的公司。

比如星環科技。

第六類，有安全背景的公司。

比如：阿里安全、騰訊安全、百度安全、安恒信息、神州融安、瓶缽科技、沙海科技等。

第七類，軟件服務商。

比如：普元信息、神州泰岳。

第八類，有金融科技背景的公司。

比如：同盾科技、百融云創、富數科技、天冕科技、金智塔科技、冰鑒科技、甜橙金融等。

第九類，供應鏈金融背景的公司。

比如：聯易融、紙貴科技等。

第十類，從隱私計算出發的初創公司。

比如：華控清交、星云Clustar、數牘科技、藍象智聯、洞見科技、锘崴科技、翼方健數、沖量在線、光之樹、融數聯智、摩聯科技、隔鏡科技、神譜科技、同態科技、凱馨科技、煋辰數智等。

隱私計算市場的繁榮，除了表現在賽道里的廠商數量呈爆發式增長，其應用情況也在逐步深入。現階段，隱私計算已達到了可以商用的程度。

僅就中國信通院參與隱私計算產品評估測試的企業數量來看，目前已有88家企業陸續發布了隱私計算技術相關產品；而從產品數量來看，相較于2019年的15款，2020年的54款，今年產品數量達到105款，每年都在以一倍以上的速度遞增。

除了產品數量的倍增，進入實施部署階段的隱私計算產品比例也呈逐年上升的趨勢。

據中國信通院的統計顯示，2018年、2019年基本都沒有實際部署的隱私計算應用，但2020年有38%，2021年達到了48%，這意味著如今很多產品都能夠支持較大規模的應用部署。

在應用場景方面，金融行業成為隱私計算應用領域最重點的行業，銀行、保險等大型機構都在不斷加大隱私計算技術研究和應用等方面的投入，在風控、營銷等場景內使用隱私計算進行業務創新。

此外，隱私計算的政務類應用有所增加，越來越多的地方政府在建設自己的數據能力開放平臺，希望通過自己的數據開放賦能當地實體經濟的發展，對于開放過程中如何保護數據安全和隱私產生了比較強烈的需求，開始引入隱私計算技術。

例如，江浙的部分城市目前已經通過隱私計算技術，實現了政務數據和銀行金融數據之間的共享，并把這些數據積極應用于反詐工作中。

還有一些政府機構希望在招投標時采購隱私計算模塊。

02 三大技術挑戰，隱私計算面臨大規模推廣難題

盡管隱私計算已成為大小巨頭爭相布局的黃金賽道，但隱私計算領域發展仍處于早期階段，技術并未完全成熟，商業上也尚處于探索階段。

據隱私計算聯盟、中國信通院云大所發布的《隱私計算白皮書（2021年）》指出，隱私計算技術正處于快速迭代和發展的階段，在隱私計算安全、性能和數據的互聯互通等方面仍存在挑戰。

在安全性方面，算法協議安全、開發應用安全、安全共識，成為當前隱私計算推廣應用面臨的挑戰。

由于隱私計算產品與其他的數據處理產品不同，本身就肩負著保護隱私數據安全的重要功能，技術服務商和企業客戶都應當謹慎對待安全挑戰。

以算法協議為例，目前尚無法實現絕對安全，一方面隱私計算產品的算法協議差異化較大，難以形成統一的算法安全基礎；另一方面，隱私計算產品安全協議依賴安全假設，存在安全風險。

在性能方面，性能瓶頸阻礙著隱私計算規模化應用。

在隱私計算的落地過程中，要付出巨大的算力代價。這是因為密文計算需要更大的計算和通信負載，而隱私計算的同步性和可用性對隱私計算參與方的資源也要求較高，從而導致隱私計算會遇到性能瓶頸。

如何通過算力加速技術賦能隱私計算，這是必須要思考的。

在數據互聯互通方面，不同的隱私計算平臺之間很難完成信息的交互，可能會使得“數據孤島”變成“數據群島”。

由于隱私計算涵蓋多種算法原理，在協議連接上存在互聯互通的挑戰；同時，系統設計過程中的功能組件多樣性也增加了互聯互通的成本。

最終，各種隱私計算平臺能否形成一個統一的工具，還要看不同的場景、不同的細分領域和賽道。

從商業模式看，大多數企業尚未形成成熟的商業模式。在今年涉及到隱私計算的國內企業融資輪次中，早期階段（B輪及其以前）的融資數量占81%，這也意味著隱私計算商業化仍屬于探索階段。

在未來，隨著隱私計算技術與區塊鏈技術進一步結合、開源的發展以及應用場景的不斷豐富，或將出現更多的商業模式。

03 結語

隱私計算技術作為促進企業和企業之間數據互聯互通的唯一技術解，具有巨大的商業價值，從行業發展成熟度來看，國內隱私計算市場才剛啟動，一切應用都正在嘗試和探索當中。

如果說去年是隱私計算技術元年，那么今年無疑是商業落地的元年。隱私計算的長跑才剛剛開始。

本文來自微信公眾號“科技云報道”（ID:ITCloud-BD），作者：科技云報道，36氪經授權發布。