信息的傳遞是人類文明的基礎。從古人的結繩記事開始，到以文字作為載體，如今的數字時代，數據與我們的生產、生活深度交融。對數據的充分挖掘與分析，也讓科技與產業走向了應用的深處，改變了我們的生產、生活與消費。

數據的流通價值有目共睹，拿大部分人都使用過的健康碼來說，其融合了大數據行程、防疫與接種的信息，是我們疫情出行的保障。而這些數據的共享對抗疫作用顯著。“健康碼”、“行程碼”的背后是全國范圍內的大數據支撐。公共健康數據的互聯互通，不僅僅只是局限在疫情中發揮效用，在未來公共衛生緊急情況下，數據可以幫助政府更好的分析預測，讓政府作出更加科學的決策以保障民眾的健康與安全。
在醫療領域，數據安全的共享是 “兩難又兩全”問題，隱私數據備受關注，容易引起多方對隱私數據的監視。不過這也恰恰給了隱私計算施展的舞臺與天地。在隱私信息泄露嚴重，但數據處理與分析的勢頭漸猛的矛盾中，數據的推動使用，價值與貢獻，亟需隱私計算來化解流通中的難題。

指數增長的生產力

在數據激增的背景下，海量的數據背后屹立著千行百業，行業間的數據確權、競爭等情形，數據孤島成為數據資產使用過程的最大障礙。不僅阻隔和閉塞了系統與場景的一些發展可能，對于信息的交流、整合、應用等都產生不同程度的影響。

而隱私計算成為數據價值流動過程中的唯一技術解，隱私計算能夠在不暴露原始數據的情況下，實現數據的融合使用。并且隱私計算技術可以實現，精準控制數據融合使用的目的和方式，即控制數據算什么、怎么算，讓數據使用監管成為可能。

隱私計算成為架起數據共享與安全的橋梁，可以讓多個數據持有方的數據不僅能夠正常連通協作，也可以保障數據不可見的隱秘性，完成數據的分析、計算、應用。

舉例來說，我們知道在醫療領域，沉淀了許多規模化、高質量的數據，AI技術在落地的過程中，可以依賴這些優質的數據訓練出效果更好的模型。但在實際的落地應用中，因為數據的隱私、確權、孤島等問題，數據間的打通和協作阻礙重重。AI在醫療領域中理論的優勢并不能完全發揮。隱私計算可以很好地解決醫療領域的數據困境問題，讓數據在不可見的情形下仍能相互連通共享創造價值。

隱私計算數據價值特性使其在數據密集的行業如金融、醫療、通信運營商、政府等領域開始落地。這些領域本身就是數據價值的高地，數據的生產與運用處于各類產業的前端。同時，這些行業對于數據的規范要求較高，對于這些領域來說，數據有效利用可以放大其背后的潛能，價值巨大。

拿金融領域來說，隱私計算主要應用于金融中的風控和營銷方面。隨著區塊鏈技術的發展，隱私計算與區塊鏈技術的結合，也可以賦能更多的金融場景，比如跨境支付、供應鏈金融等。在反洗錢業務中，此前由于對中小企業的經營數據掌握得不夠完備，銀行對中小企業的貸款非常謹慎，中小企業貸款難成為阻礙市場化發展一大惡疾，在隱私計算與區塊鏈等技術的結合下，銀行可以更好地收集到相關信息與同業機構交換參數、聯合計算建模，解決了中小企業數據背調的問題。

隱私計算即能實現數據對于金融、醫療等領域科技創新的“倍增作用”，又能充分保護數據隱私，使數據在流通和融合過程中可用不可見，數據的生產力得以被充分放大，價值也隨之水漲船高。

技術流派的融合

據國家互聯網信息辦公室，中國數字經濟規模已達31萬億元，約占GDP三分之一。IDC數據表明，2025年全球數據量將達到175ZB，并保持指數級增長趨勢。數據海量增長的背景下，數據的規范合規政策也在不斷跟進。

《數據安全法》與《個人信息保護法》在去年十月左右開始陸續實施，隱私計算也成為數據安全合規應用的技術保障，成為備受期待的最優解，被資本與企業追捧。據畢馬威發布的隱私計算報告預測，未來三年，隱私計算的營收服務費用可達200億左右，而數據平臺可以撬動的運營收入可達千億級別。

在政策和市場驅動的背景下，互聯網巨頭、網絡安全、大數據公司等初創科技企業紛紛入局，在數據價值應用的藍海中搶占先機。大部分企業的入場時間在2018年前后，技術流派也以多方安全計算、聯邦學習、可信執行環境這三種流派為主。在實際落地商用的過程中，單一路徑技術的模式逐漸無法滿足市場需求，三種技術路徑的融合成為現下的主要趨勢。目前在隱私計算賽道中，搶占賽道先位的有螞蟻金服、華控清交、翼方健數、數牘科技、沖量在線等。

這些企業也多以金融、醫療為主要應用場景領域，金融與醫療領域是數據密集型產業，且數據蘊含的價值高，行業數據敏感，隱私計算的特性與其天生契合。金融與醫療的應用場景也不斷有隱私計算落地開花結果的案例。

例如金融領域中隱私計算在銀行的應用方面，可適用于聯合營銷、聯合風控、統一授信、業務合規等，如在不暴露客戶資產的情況下銀行可以進行聯合統計，開展客戶綜合管理、查詢數據或提升精準營銷能力等。政府方面的落地，在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。

隱私安全計算的產品與解決方案在市場與資本中獲得了強烈的反響，2021年更是被稱之為“隱私計算元年”。這其中有政策利好，如數據資源正成為與人力資源、自然資源同樣重要的第三類資源。數據也跟土地、勞動力、技術、資本等一樣被當作生產要素寫進了國家文件中。數據的應用在行業和社會層面都意義重大。

不過，在隱私計算不斷落地的過程中，市場中也有另外的聲音質疑：隱私計算可以保證數據的安全，那么誰來界定隱私計算系統的安全？

數據安全保護涉及的技術種類多、門檻高，各種專業術語讓人暈頭轉向，而且因為數據不可感，只能單方面通過企業介紹來了解。這個最核心的疑慮答案，數據服務方們的共同選擇是交給市場來共建行業的標準。制定隱私計算的安全標準考慮的點包含算法安全、密碼安全、產品安全等多重安全風險點，互聯互通的系列標準、行業場景標準及測試體系等都開始逐漸討論與展開，隱私計算的各產業聯盟共同推進技術規范與應用的落地，使其健康有序發展。

有限的天花板or廣闊的天地？

數據價值在分析與計算后折射的勢能是不可估量的，對大數據應用或人工智能企業來說，合理邊界和方式使用用戶數據，已成為從企業與產業的核心驅動力之一。隱私計算市場在這個態勢下的起步中，有流暢的市場、政策快車道加速，也有一些路障需要跨越。

1.市場需求的表達不充分。對于金融、通信、政府等領域因為近些年互聯網行業的數字化技術洗禮，接受與教育的成本低，而在工業、交通、能源等傳統數據大戶領域中，數字化的程度有限，推進隱私計算市場教育的成本與時間較久，市場的需求反饋準確表達有限。

2.一些行業數據的管理標準混亂，數據的開放存在障礙。例如在醫療領域中，數字化的水平參差不齊，數據的管理缺乏統一的標準，而數據的打通需要多方的協作，閉源的數據平臺較多，數據方的打通協同執行程度有限。

3.隱私計算產品的標準化程度低，通用性差。隱私計算中的產品與解決方案多以定制化為主，這也意味著周期與成本的高企，規模的發展難以鋪開。

在隱私計算的基建階段，一切都在探索和嘗試，需要解決的問題不少，距離設想的未來按數據交易量抽成的分潤時代還較遠，隱私計算和許多技術含量高的to b平臺一樣，是一個需要常耕深入的技術，需要玩家們做好長跑的準備，行業較為統一的共識是完全的規模化應用還得十年的時間，元年的基建時代，安心打磨技藝即可。

對于隱私計算的未來，市場上也有另外的聲音，因為隱私計算賽道涉及敏感數據的交易、流通等，這類數據平臺的建立未來會被監管列為重點關注的對象，政府或者國有企業會作為合規方來搭建，市場的隱私計算只能作為技術的供應商存在，作為生產要素的數據基礎設施平臺的建設，最終的控制權會被政府管制，預想的發展空間會不及理論設想，市場的天花板有限。

無論是有限的天花板理論還是無限的天地，我們可以確認的是隱私計算的獨特優勢都會讓數據的價值發生質變。而這也意味著數據時代，促進數據生態良性發展的隱私計算會是數據發展最佳的助推器，只要錨定數據的價值，護航其躍升的隱私計算就有廣闊的發展天地。至于走得多遠，行的多深，市場與時間會給出答案。