作者 | 張倩茹 來源 | 零壹財經
作為數字經濟時代的新型生產要素，數據帶來的巨大價值已不言而喻。
而隱私計算技術作為數據流通安全的「最優技術解」，已經在金融、政務、通信等行業得到深入應用，並吸引包括網際網路廠商、初創公司、雲服務商、區塊鏈公司等在內的多方角逐。
隨著人工智慧賽道爆發和數據要素市場建設加速推進，數據安全及隱私計算的需求不斷釋放，其應用趨勢和市場格局正在迎來更大變化。
IDC最新數據顯示，2022年，中國隱私計算平台市場以92.9%的市場增速實現1.2億美元的市場規模。其中，螞蟻商用隱私計算平台摩斯（MORSE），以36.9%的市場份額排名第一。華控清交、藍象智聯以6.5%、5.2%分列第二、三位。
01
市場：加速前進，規模將達百億元
隱私計算的應運而生，伴隨著網際網路和數字經濟的發展史。
計算機和網際網路的發展，是過去五十年社會經濟發展的主要引擎之一。它帶來了前所未有的效率，產生了新的生產要素——數據，同時也有它的另一面——數據安全問題。
面對愈演愈烈的數據安全問題，全球主要國家都在加強立法和監管。無論是為了滿足法律和監管的要求，還是市場的需求，圍繞數據安全，發展出一個越來越龐大的技術產業鏈。隱私計算即是其一。
從爆發階段來看，2021年被稱為隱私計算商用元年，它從實驗型創新轉變商業上可用的技術。2022年醞釀著變化和新的勢能，從少數機構的「可用」，邁向更多機構的「實用」。2023年，隨著數據要素市場建設加速，政策法規對數據安全和數據治理要求的進一步落地，廣闊的市場、豐富的場景正在向隱私計算打開。
中國信息通信研究院發布的《隱私計算白皮書(2022年)》顯示，根據兩類商業模式（平台建設與數據運營）的相關數據進行測算，預計到2025年中國隱私計算市場規模將達到百億元。
不過，白皮書發布時間為2022年底，未充分考慮到數據要素市場建設的加速以及大模型等新技術的爆發，對於市場規模的估算或許保守了。
從招標情況來看，隱私計算應用仍處於產業快速增長期階段，隱私計算相關的招標數量逐年遞增。
中國信通院雲計算與大數據研究所、隱私計算聯盟發布的數據顯示，2022—2023年是隱私計算招標爆發的兩年。2023年上半年招標總數已經達到2022年招標總數的93%。
從行業來看，金融行業招標占比最高，達到24%；政務行業招標占比21.5%，已成為第二大應用場景；高校、能源、交易所等新場景開始不斷擴展。
02
變化：競爭加劇，產業洗牌
零壹智庫在《隱私計算：數字經濟新基建》一書中，將隱私計算定位為「新基建」。一是隱私計算是未來數字經濟發展的重要基礎設施；二是目前隱私計算仍處於初級階段，需要「大興基建」，將隱私計算能力打造成為數字經濟的基礎設施。
隱私計算已經形成了氣候，從概念到落地應用，成為當前治理數據安全的主要工具。作為一個快速成長的產業，隱私計算領域形成了幾股勢力，比如：
幾大流派的學術和技術團隊都分別培育出了自己的創新企業團隊，其中相當一部分企業獲得了風險資本的投資，目前成長速度較快，如鍩崴科技、富數科技、洞見科技、星環科技、星雲Clustar、數牘科技、融數聯智等。
螞蟻集團、百度等網際網路廠商憑藉自己的技術、資金和場景優勢，開展隱私計算的研發和業務，有的公司同時開展不同流派的隱私計算技術探索。螞蟻摩斯是業內最早探索隱私計算技術的力量之一。
集成商」，將隱私技術與現有的軟體、硬體、數據服務等嫁接或集成，植入到服務中，如瑞萊智慧、雲從科技、神州泰岳等。
區塊鏈公司、金融科技公司、數據服務商、安全技術商等公司，基於原有業務的客戶需求與相關技術來發展隱私計算模塊，如趣鏈科技、聯易融、微眾銀行、衝量在線、信安世紀等。
上述企業共同構成了隱私計算市場的競爭格局。在技術競爭格局方面，隱私計算市場仍處於多方參與、競爭加劇的階段。
IDC在報告中表示，當前，網際網路廠商、隱私計算垂類廠商具有較多先發優勢，已經占領較多市場份額。但與此同時，大型集成公司依託於數據處理類項目、安全公司挖掘用戶在網絡安全之外的數據安全產品等策略，也開始向隱私計算市場滲透。
這也意味著，未來競爭將進一步加劇。
在IDC最新公布的市場份額數據中，螞蟻集團、華控清交、藍象智聯分別以36.9%、6.5%、5.2%的市場份額位列中國隱私計算平台市場的前三位。
來源：IDC《場景為王，產業洗牌進行時——中國隱私計算平台市場份額發布》
從專利數據的角度來看，經過30多年的演化，隱私計算已經形成了龐大的技術體系。
中國在隱私計算專利上布局較晚，但發力很猛。2011年之前，中國每年申請的隱私計算專利不超過100件，參與專利申請的公司不超過60家。2015年之後，中國每年隱私計算專利申請數量呈現爆髮式增長，在2019—2020年每年專利申請數量保持在1000件以上，參與公司也均在400家左右。
根據《全球隱私計算技術發明專利排行榜(TOP100)》，截至2022年3月8日，全球有8家企業隱私計算專利數量在200件以上，其中螞蟻集團以1152件專利數排名第一，這也是螞蟻集團連續兩年位列排行榜第一。
從2021年3月至2022年3月，螞蟻集團隱私計算專利數從740件，增加到了1152件，一年時間漲幅超55%。
在隱私計算賽道，螞蟻集團的各項第一，其實很大程度上意味著摩斯（MORSE）的第一。
原因在於，摩斯是依託於螞蟻自身業務孵化成長出來的商用隱私計算平台。
從性能上講，摩斯可支持10億級數據穩定運行，千萬級請求毫秒級時延。從兼容性來看，摩斯提供互聯互通標準化解決方案，可兼容fate、隱語等多家隱私計算產品。此外，摩斯已兼容金融、政府主流的伺服器、作業系統、資料庫等IT基礎設施，形成自主可控的「數據流轉安全閉環」。
從場景來講，摩斯基於其生態優勢聯合了電商平台、本地生活平台、內容社區、LBS等多方數據源，建立了覆蓋「人、貨、場」的分布式數據共建區。比如，某頭部水飲品牌在使用摩斯的數據智能決策服務後，營銷點擊率提升3.7倍、營銷成本降低8成。
目前，摩斯已廣泛應用於聯合營銷、政務數據安全開放、聯合風控、多方聯合科研等業務場景。至今已服務300+機構，在銀行、保險、電信、汽車、零售、網際網路等10多個行業落地。
事實上，摩斯早已是隱私計算賽道不可忽視的玩家。它的優勢用IDC的話來說，就是「摩斯深度融合多種隱私計算技術，結合在營銷、風控場景以及網際網路行業的生態資源優勢，成功轉化隱私計算技術並完成大量商業落地。」
03
契機：技術大變革+數據要素星火燎原
1、數據要素全力加速之下的隱私計算
我國數據要素市場建設正在加速，從基礎制度體系的建設，到交易市場的活躍，全方位推進。
「提速」首先表現在政策上。
近年來無論是從發展數字經濟，還是從數據安全和隱私保護的角度，各級部門都出台了一系列政策法規，如《關於構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》、《數據安全法》、《個人信息保護法》等，這些法規建立了中國數據要素市場初步的制度框架。
在政策信號日漸清晰的背景下，國家數據局的組建呼應了數字經濟發展的需要。根據今年3月公布的《黨和國家機構改革方案》，國家數據局負責協調推進數據基礎制度建設，統籌數據資源整合共享和開發利用，統籌推進數字中國、數字經濟、數字社會規劃和建設等，由國家發展和改革委員會管理。
目前，國家數據局首任局長、副局長均已明確。7月，劉烈宏被任命為國家數據局局長，10月，沈竹林被任命為國家數據局副局長。隨著關鍵性人事任命落地，國家數據局掛牌在即，更細化的數據資產入表、定價、流通等環節的政策或指導意見有望出台發布。
在這樣的制度框架中，「數據可用不可見」已經成為通用性要求。隱私計算參與數據要素市場的必要性和重要性已被錨定。這些法律、政策和行業性、區域性規章紛紛出台並落地實施，將帶著隱私計算落地到各行各業和各種數據場景中。
在市場方面，數據要素髮展空間極為廣闊。據國家發改委專家初步測算，全國企業數據要素支出規模約為3.3萬億元，如果考慮數據資產評估、質押、融資等衍生市場，整體規模可能超過30萬億元。
在數據要素市場建設和價值釋放的過程中，數據交易所是不可或缺的一環。據零壹智庫不完全統計，截至2023年6月底，全國各地由政府發起、主導或批覆的數據交易所達到44家，頭部數據交易所交易規模已達到億元至十億元級別，且呈現出爆髮式增長趨勢。
據了解，頭部數據交易所已經開始運用區塊鏈+隱私計算等關鍵技術，建設新型數據交易信息化平台，比如北京國際大數據交易所、杭州國際數字交易中心、貴陽大數據交易所等，紛紛採用了區塊鏈+隱私計算的技術架構。
數據要素市場發展過程中，不僅僅是交易市場本身需要應用隱私計算，參與交易和服務的相關主體也需要應用隱私計算。
作為基礎型的要素市場，其輻射面之廣，涉及主體之多，非當前所能估計，這也意味著隱私計算將隨著數據要素市場的發展而融入各種場景並逐步普及，廣闊的市場、豐富的場景正在向隱私計算打開。
隱私計算，魚躍入海。
2、大模型時代的隱私計算
從「分析式」向「生成式」轉變，可以視為人工智慧這一領域創立66年來的第四次浪潮。
這次浪潮有三個主要的特點：一是模型參數量巨大，模型預訓練所需算力巨大；二是採用預訓練和微調方法；三是複雜的關係表達能力和優異的泛化能力。
也就是說，以大模型為代表的技術進化需要依賴大量數據的訓練，其中涉及採集數據、信息存儲、加工、計算、輸出等系列環節，這帶來了愈加複雜的隱私安全問題。
如何在技術上平衡數據隱私保護與數據開放共享，是業內需要考慮的首要問題，而隱私計算正是這樣一種「恰到好處」的數據安全和數據治理工具。
當然，在大模型時代，隱私計算技術本身的研究、發展和關注的重點也發生著改變。
在算法層面，上海市數據科學重點實驗室主任肖仰華表示，海量化、參數化的大模型，給傳統的基於可控、可解釋、清晰的技術路線的隱私計算帶來了全新的挑戰和機遇。在架構層面，對於一些需要進行分層分級保護的私密數據，可以建立起大模型自主學習能力和敏感數據相隔離的架構，由大模型繼續提供其智能，而需要保護的數據依然被保存在密態資料庫中，兩者的相互協同也給隱私計算帶來了新機遇。
中國信通院雲大所大數據與區塊鏈部門副主任閆樹表示，隱私計算的各類技術路線都有與大模型應用場景適配的方式。比如在雲端部署一些TEE做訓練，或在模型推理階段用多方安全計算來提升隱私保護能力。
04
展望
隨著技術的發展，「隱」與「私」之間永遠是一場博弈。既要流通，又要安全，這正是隱私計算的「分內之事」。
在政策和市場的雙重驅動下，隱私計算的產業應用、市場規模在加速擴大，對數字經濟發展產生的效應也將越來越強。近一年以來，隨著數據要素新形勢及大模型等新技術的出現，隱私計算領域出現了新常態和新變化。隱私計算需要在各行業的數據流通場景上加速探索。
未來，無論是隱私計算各種技術流派之間的「內部融合」，還是與其他數位技術的「外部融合」，速度都將加快。比如，隱私計算與人工智慧、區塊鏈、工業網際網路等技術的融合，與硬體的結合（已產生多款一體機等軟硬體結合產品，如摩斯隱私計算一體機等）。這種融合，不是簡單的加法，而是乘法，促生新的解決方案，乃至新的商業模式。