数据是数字经济时代的核心生产要素，但数据在自由流通或共享中才能产生更大价值。然而，隐私泄露事件层出不穷，出于数据归属、安全、隐私保护的顾虑，数据价值链不同环节之间流动受阻，分工协作脆弱，很难形成有效闭环。

为使得数据交换具有安全保障，各方都在加大对数据在隐私保护下的挖掘和开发力度。在此背景下，隐私计算的提出以及快速发展，使其在消除“数据孤岛”、合规避险、弥合“信任鸿沟”方面具有重大意义。

2020年被称为"隐私计算元年"。根据国际调研机构Gartner战略科技趋势预测，隐私计算将成为2021年最具潜力的9项技术之一。

那么，隐私计算究竟指什么，有哪些应用场景，现阶段竞争格局如何，未来发展前景是怎样呢？

何为隐私计算？为数据价值而生，使数据可用但不可见

隐私计算是一类技术统称，旨在保护数据本身不对外泄露的前提下，实现数据分析计算。

隐私计算针对不同的应用场景、信任环境和需求，将不同技术、算法、接口集成在一个平台上，并结合人工智能、机器学习、区块链等跨学科技术，为用户提供综合的解决方案，使得“不分享数据、但分享数据的价值”成为可能。

隐私计算可区分数据承载的具体信息和计算价值，厘清数据使用的“权、责、利”，使得数据可以作为资产流通与变现。

• 关键技术

隐私计算的关键技术包括联邦学习、安全多方计算、机密计算、差分隐私、同态加密。其中，联邦学习、多方安全计算和机密计算目前应用最广。

隐私计算将贯穿整个IaaS基础算力层、BaaS、SaaS服务层。

在算力层，隐私计算与云计算作为重要的IaaS基础设施，同时和AI存在融合空间，可以为数据交换、存储和计算协作的可信环境提供算法支撑。

在BaaS/SaaS层，隐私计算在数据价值挖掘环节可以发挥巨大作用，在金融、医疗、科学研究、社会征信、供应链金融、防伪溯源、社会治理等领域提供基于数据分析的应用服务。

• 驱动因素

随着数字要素时代来临，隐私计算潜在市场规模巨大。

大数据市场规模大小一定程度决定隐私计算的行业天花板。根据IDC Global DataSphere统计数据显示，2020年，全球创造了59.0ZB的数据，其中50.4%的数据需要保护；根据Statista报告显示，2020年全球大数据市场收入规模接近600亿美元，未来大数据市场仍将稳步发展，预期增速将达到14%。

由微众银行和毕马威联合发布的《隐私计算行业研究报告2021》显示：“国内市场规模将快速发展，三年后技术服务营收有望触达100-200亿人民币的空间，甚至将撬动千亿级的数据平台运营收入空间。”

随着全球数字化进程加快，在隐私计算推动下，数据孤岛将被打破，从而挖掘数据要素巨大的市场价值，创造新的市场空间。

隐私保护与开放共建，Web3.0面临监管挑战

在Web3.0保护隐私和开放共建的背景下，并不意味着Web3.0应用不需要监管。由于Web3.0应用业务模式的巨大革新，监管方式势必会产生大的变化以适应新事物的发展业态。

事实上，合规性尚不明确正是阻碍隐私计算大规模商用的主要因素之一。

虽然与传统明文传输、数据包的流通方式比，隐私计算更利于满足数据合规要求，通过控制原始数据不出域、只传递梯度信息，对输入模型的数据进行脱敏、加密处理等，有效解决数据在二次扩散过程中的安全风险。但仍然存在原始数据被复原、模型泄漏、参与方违背公约，由此导致数据泄漏等合规瑕疵。

尤其是现有监管未对数据提供和处理给出明确依据，数据授权、数据分级等操作如何适配监管尚缺乏落地参考，这在应用隐私计算的过程中将导致合规风险进一步加大。

因此一些机构在接受采访时表示，在数据安全法、个人信息保护法等新规出台后，各机构主要持谨慎观望状态，行业期望有更多的落地案例提供参考。

据业内人士观点，围绕隐私计算合规路径，用户匿名和数据保护可能存在这样一种监管方案：

在区块链网络底层实现KYC监管，而在中间协议层和应用层实现适度匿名。所谓KYC认证，其实是—种实名认证机制，主要用于预防反洗钱、身份盗窃、金融诈骗等犯罪行为。当然，监管的手段可以是灵活的，用户KYC等信息可以存储在由监管参与的多签网络中。

但除此之外，隐私计算在数据使用、流转过程中还存在多种问题，比如联合建模的数据使用目的很难被涵盖到授权协议中，如何二次获取用户授权成为难题。

结语

过去几年，市场多次传出Web3.0隐私赛道将迎来爆发，但目前来看隐私赛道仍然是个小众市场，用户量与使用量都不高，甚至很多人认为隐私是伪命题。

隐私赛道之所以还没有爆发，很大原因在于技术、安全、监管等方面的一些难题还未得到解决，同时市场对于这块领域的需求还未明显展露出来。

但长期来看，数据监管政策的出台始终利好于隐私计算市场，这也将进一步推动Web3.0基础设施的发展，让用户享有真正的数据自主权。

届时，互联网的面貌必定焕然一新。

文章来源： 科技云报道，钛媒体