隐私计算行业研究报告怎么写:免费分享市场规模发展前景分析报告

隐私计算丨研究报告

导语:

报告主要从行业发展现状及趋势洞察、技术发展、产业落地及商用实践等方面对隐私计算行业进行了全面深入的洞察与分析。

对市场从业者来说:隐私计算行业研究报告怎么写:免费分享市场规模发展前景分析报告

•该报告中关于行业现状分析、长期趋势判断等方面的研究,将对各类市场参与者的战略发展提供有效的研究支撑。例如:在趋势研究部分,研究团队结合大量案例实证、数理实证、市场调研信息、顶砖家观点、技术领导者意见,围绕「核心基建期」、「隐私计算+”时代」的两大行业阶段,对“市场参与者格局、基础设施建设发展、基于数据运营的应用层场景实践发展、跨平台互联互通发展、算力加速需求增长点”五个方面展开了深度洞察,并针对部分问题提出了相应发展建议。

•此外,报告针对“产品与技术选型、安全性问题、性能问题、软硬件结合”等问题,面向大量行业用户展开了市场调研,这些数理实证可以让厂商从行业整体层面上,进一步了解客户需求。

对行业用户来说:

•艾瑞可信科技研究团队结合大量实证研究,针对目前行业用户所重点关注的“产品与技术选型、安全性实践、性能测试”等方面的问题给出了相关策略及建议,帮助行业用户更高效地展开技术实践,减少不必要或者错误的技术投入。

•为技术合作伙伴选择的参考实证:艾瑞可信科技研究团队通过对39家不同类型隐私计算技术服务商的调研,并征询了59位产业领导者的意见,综合评定了「隐私计算挺好者」,入围者在综合能力或者某一项重要能力方面具备挺好优势,「隐私计算挺好者」是经过校验而被认为可以作为技术合作伙伴参考对象的企业。

2022年中国隐私计算行业研究报告

中外隐私计算发展对比

国外隐私计算在技术研究方面持续耕耘,商业实践有限;中国隐私计算在“产学研”的协同推动下获得高速发展

1.整体差异对比

国外:企业布局早,更加专注于技术的研究,商业化实践有限。

技术研究的持续耕耘:国外的隐私计算企业布局早于中国,并在不同技术层面取得了相应成果。如IntelSGX、TrustZone、AMDSEV等国外TEE技术方案经过多年的积累沉淀,目前相对成熟;微软、谷歌、Facebook(现改名为Meta)等大型科技企业分别在多方安全计算、联邦学习等领域持续探索多年。

有限的商业实践:国外隐私计算企业虽然布局较早,但是整体的商用实践较为局限。在面向企业的服务中,医疗行业是较为活跃的领域之一。此外,谷歌、Facebook(现改名为Meta)等大型科技企业在探索面向C端的隐私计算应用,还有部分企业将隐私计算应用于数字货币相关场景。

国内:企业布局晚,技术发展和商业实践协同并行,整体发展迅速。

起步虽晚,但市场格局千帆竞发:国内在2016年开始出现垂直的隐私计算厂商,相对国外起步较晚。近年来,中国隐私计算行业的投融资事件数持续增加,2020年和2021年分别有14起和17起融资事件。此外,综合科技企业、区块链企业、人工智能企业等多种类型的技术公司也在纷纷入局。

产学研协同的高效发展:中国的隐私计算在数据要素安全流通的市场需求和政策需求的推动下迎来发展契机,金融、政务、运营商等领域均在积展开隐私计算基础平台建设,并逐渐开始在应用层展开场景实践。在产业需求的推动下,隐私计算跨平台互联互通建设、国产芯片厂商对可信硬件的研发、软硬一体机产品创新等均在如火如荼地开展。基于此,技术服务商还在探索基于数据运营商业模式下的更大市场机会。整体上,中国隐私计算在产、学、研的协同促进下取得了高效的发展。

2.中外隐私计算发展模式对比分析

2022年中国隐私计算行业研究报告

市场参与者类型

中国隐私计算行业呈现百舸争流、千帆竞发的市场格局

多方协同是隐私计算商用实践的一大特点,不同于其他类型技术,隐私计算在商用实践中,技术服务商除了提供平台建设外,还会为客户提供数据调用(寻找数据源)服务,且隐私计算也经常需要两方以上的参与者展开联合计算,因此多方协同特性十分明显。目前,中国隐私计算市场的参与者越来越多,除了垂直的隐私计算厂商外,各类技术企业纷纷入局,目前行业处于基础设施建设期,随着行业客户在应用层实践的逐步加深,数据运营、算力加速等需求也将不断涌现。对于中国隐私计算市场的发展,可谓是:百舸争流,奋楫者先;千帆竞发,勇进者胜。

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产业图谱

多数厂商布局了“MPC、FL、TEE”中的多项技术方案,且各具优势。艾瑞研究团队和产业砖家团认为,应该鼓励企业进行多元化技术方案创新探索,因此产业图谱不对企业进行苛刻的“先进性定位(每个企业仅展示自身「优」的技术方案)”,而是采取了“大兼容性”原则。但是行业用户在进行厂商选择时,需要考查并明确各厂商的具体技术优势所在。

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商业模式及市场规模

目前隐私计算正值行业基建期,市场需求集中在基础产品服务,数据运营服务将开启“隐私计算+”的蓝海市场

2022年中国隐私计算行业研究报告

2021年中国隐私计算市场规模为4.9亿元,预计至2025年将达到145.1亿元,数据运营占比持续升高

基础产品服务:2021年中国隐私计算基础产品服务的技术采购中,金融、政务、运营商占据75%~80%的市场份额,医疗领域占比约为10%。结合对各领域行业用户的技术投入规划调研,我们发现金融、政务、运营商的核心投入期集中在2022~2024年,预计2025年将取得收官成果。以银行为例,预计至2025年,国有商业银行、股份制银行、40%~50%的城市商业银行均将完成隐私计算的平台建设。医疗领域将在卫健委政策和行业用户需求的推动下,预计在2023~2025年,在基础产品服务的投入上也会产生一定增速。

数据运营的市场空间将来自于两个方面:一是传统数据流通模式(数据包传输、API调用等)将被隐私计算的可信数据流通方案所重构;另一方面,传统模式下难以共享的数据(如政务数据等)将在隐私计算的加持下实现安全合规开放。

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投融资分析

中国隐私计算行业共计发生55起投融资事件,累计融资金额超30亿元人民币

2016年–2022年Q1(截至3月9日),中国隐私计算企业的累计融资额超30亿元人民币,其中2021年占比超过60%。整体上来看,近年来的资本热度持续提升,大量初创型隐私计算企业纷纷入局。2020年和2021年是近年来资本热度高的两个年份,2020年参与融资的隐私计算企业主要集中于种子轮~A+轮,2021年参与融资的隐私计算企业集中于Pre-B轮~C轮,在2022年,资本热度将持续保持。目前的投资机构呈现出多元化的状态,创投机构、产业基金、国有企业、各类科技公司等纷纷入局,分别从财务投资、战略投资等多个方面助力隐私计算企业发展。

2022年中国隐私计算行业研究报告

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产品与技术选型

行业用户视角下的隐私计算产品与服务能力关注点

面对隐私计算的多样化技术路线以及多维度的技术指标,行业用户如何展开产品与技术选型是一个关键的问题。目前正值隐私计算的基础设施建设期,对如何能结合企业自身需求展开优产品与技术方案选型,是后续高效开展数据应用实践的关键。基于此,我们首先要明确,在隐私计算的选型中,含有哪些关键指标,以结合目前技术应用者的实践经验来看,各项指标的重要性。对此,研究团队展开了如下调研。

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隐私计算应用者应结合实际需求,设置动态敏捷的需求模型,进而展开产品与技术选型。MPC、FL、TEE等各类技术方案均具优劣势,融合应用可以形成优势互补。

隐私计算技术方案选型的考量

1.明确产品支持MPC、FL、TEE等解决方案中的哪几类

2.明确各类技术方案的优劣势&选型要点

多方安全计算(MPC):高安全性是其显著特点。理论上的通用性较高,但由于加解密过程复杂导致性能较差,局限了场景实践。因此多方安全计算通常会与其他技术方案融合,或是通过算力加速突破性能局限。产品选型应关注其支持的计算种类(<加、乘、比较>/<除法、逻辑运算>/<机器学习>)、所支持的安全假设模型等相关内容。

联邦学习(FL):以多方联合建模场景为主,相比于安全多方计算拥有更好的性能,但存在通过梯度数据反推出原始数据的风险,通常会与隐私保护技术展开融合实践。产品选型应关注其所融入的隐私保护技术能力(MPC、HE等)、(工程)算法支持程度等相关内容。

可信执行环境(TEE):可以用于性能要求高、数据量大、计算逻辑复杂的业务场景,但需要实现对硬件厂商的信任。TEE通过与MPC、FL以及HE等密码学算法的联合实践可以各取所长,发挥更好的实践成效。产品选型应关注可信硬件国产化情况、OS和可信硬件的兼容性、是否支持一体机交付、方案标准化程度等相关内容。

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安全性问题

技术应用者对隐私计算安全性问题的关注度大幅提升

1.隐私计算安全性问题向技术应用者提出信任挑战,技术应用者对安全性问题持更加谨慎的态度

两次调研数据中可以看出,随着隐私计算安全性问题的出现,技术应用者对安全性的关注度实现大幅度提升。技术应用者在技术选型和产品抉择上也出现了更加谨慎的态度,部分技术应用者更加倾向于参考同业的成功实践案例。同时,接受调研的技术应用者反馈:谨慎的实践态度并不会影响整体的隐私计算投入规划,但将对厂商的安全性能力展开更深入的考察。

2.技术应用者目前缺乏对隐私计算安全性的有效判断力,技术认知有待加强

隐私计算产品内核涉及较多隐私保护技术和加密算法。在基于数学、密码学和硬件技术等综合形成的保障机制内的交互与计算呈现多样性和复杂性的特点,基于安全仿真用例的POC测试也难以完全检验产品安全性问题。此外,用户目前也需要具备行业共识的隐私计算安全评价体系和安全等标准,来实现对各类隐私计算技术方案的安全能力等界定。

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隐私计算的安全性问题分析

隐私计算的行业用户应该正视安全性问题

各类技术算法、系统均存在被攻击的风险,隐私计算同样如此。诸如信道攻击、系统攻击等隐私计算所面临的安全性问题同样也常见于其他技术应用中。从另一个角度来看,技术安全性问题的发现与修复也是技术综合能力迭代的过程,而未被发现安全性问题的产品或者技术方案,并不代表一定具备更高的安全性。往往在技术实践初期对安全性问题的提早发现,也可避免技术规模化应用后再发现安全性问题而带来更大的业务损失。

对于隐私计算的安全性挑战,应该从“优化技术方案、增加产品安全自证能力、融入安全监测及安全防御能力”等方式,来综合提升技术实践中的安全性。

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挺好安全隐私计算实践:优安全设计+ 有效安全证明

优安全设计:隐私计算面临来自安全假设、算法可解释性、平台系统以及可信硬件的多方面安全挑战。行业用户可以通过“优安全设计”原则展开技术实践。所谓“优安全设计”并非单纯追求安全大化,而是结合具体业务需求,平衡性能、安全性、通用性等多维因素,从技术方案设计和产品选型层面,寻找安全优解。

有效安全证明:厂商如何证明所提供产品的安全性,是目前行业用户所关心,以及厂商迫切需要解决的问题。有效安全证明是指在产品使用前、中、后通过各类方式对产品安全性、业务实践安全性进行证明。此外,在有效安全证明的基础上,还需要在产品使用中融合安全防御能力,并可以在发现安全问题后,即时中止计算执行,做到风险隔离。

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性能问题

隐私计算的性能问题分析

2022年中国隐私计算行业研究报告

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隐私计算可以从硬件、算法、通信、计算方式等多个维度来提升性能,不能以牺牲安全性的方式来提升性能

基于GPU、FPGA、或是将算力加速能力固化至ASIC中的硬件加速方式是隐私计算应用者选择度较高的性能解决方案。此外,将特定隐私敏感处理环节通过TEE进行保护,可以有效弥补密文计算的性能损失,也为性能提升提供了新思路。比如通过TEE与联邦学习结合,将联邦学习各参与方之间的互相认证与模型训练跨组织传输逻辑移植进TEE,大地提升了联合建模性能。

除了硬件加速的方式外,强化并行计算能力、算法优化(降低模块耦合度、算法流程优化等)、通信优化(节点通信优化、通信环境优化等)等也是目前行业中常见的性能优化方式,各类方式均有特点。

不建议采用“减少加密环节/轮次”的方式,这种安全换性能的策略将为数据安全带来隐患。

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软硬件结合

行业用户正在加深对隐私计算软硬件结合技术方案的关注

隐私计算软硬件结合的技术方案可以兼顾性能和安全性的保障:在我们近期所展开的一项市场调研中发现,越来越多的行业用户开始关注软硬件结合的解决方案。从市场客户的隐私计算历史采购经验来看,大部分客户主要偏向于软件层面的技术方案,但是随着密文计算所带来的性能瓶颈越来越明显,软件层面所面临的各类安全性风险也逐渐被用户所关注。软硬件结合的技术方案可以通过加速卡、可信硬件等多维技术方式,兼顾性能和安全性的保障。

越来越多的市场玩家在软硬结合技术方案上展开布局:除了多年技术能力沉淀的蚂蚁链摩斯、以信创国产化战略为基底打造软硬件一体机的冲量在线、面向数据密态计算场景提供高性能软硬件算力加速服务的星云Clustar外,还有提供面向政务金融的高性能软硬结合信创产品的洞见科技、以国产化为核心而推出软硬协同隐私计算产品的数牍科技等厂商也在积加强软硬件结合的技术能力。越来越多参与者的入局也说明了隐私计算软硬结合技术方案的正向发展趋势。

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国产化

基于数据安全和技术自主可控的需求,行业用户更加青睐基于国产化可信硬件的隐私计算产品

在研究团队近期所展开的调研中,在国产化与非国产化产品之间,93.6%的技术领导者会优先采购国产化隐私计算产品。报告以TEE为例展开分析:TEE需要基于预置集成了可信执行控制单元的CPU计算芯片来实现,这便需要确保芯片厂商的安全可信。虽然国外的芯片厂商相比中国厂商拥有更为成熟的产品和技术方案,但是国产芯片厂商拥有更强的自主可控性。在国产化自主可控的需求驱动下,国内芯片厂商将通过持续的研发投入来不断提升国产化可信硬件技术能力。目前国内的兆芯、海光、飞腾等芯片厂商相继推出了TEE技术方案,并与冲量在线等技术服务商联合推出软硬件一体的隐私计算产品。同时冲量在线等技术服务商也持续通过超算、金融等大规模应用场景实践,反推国产化TEE技术性能与可靠性的升。

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隐私计算跨平台互联互通

行业用户需求、厂商实践探索、行业标准制定与实施将在不同层面上推动隐私计算跨平台互联互通的发展

1.发展现状:隐私计算跨平台互联互通处于初期探索阶段

标准方面:目前行业标准正在持续完善中,如中国通信标准化协会《隐私计算 跨平台互联互通》系列标准目前已发布“第1部分:总体框架”,整体内容还在持续制定。

实践方面:一类是厂商自发的跨平台互联互通实践,目前互相合作的实践者主要实现了“管理系统层、算法协议层”的互联互通,但是较多还未基于算法插件展开具体业务的应用实践,目前原语层的互联互通均在探索阶段。此外,也有部分厂商仅签订了合作协议而尚未展开具体实践。另一类是来自行业客户的跨平台互联互通建设需求,现阶段此类项目需求有限(如招商银行发起了跨平台互联互通建设项目),随着行业客户对多样化数据源接入需求的不断提出,互联互通建设的项目需求也会随之涌现,进而推动互联互通的产业生态发展。

2.隐私计算跨平台互联互通生态将如何发展?

横向:隐私计算平台之间的主动实践;

纵向:行业用户需求推动的互联互通实践。

除了厂商之间自主的跨平台互联互通实践外,随着行业客户在场景实践中对多样化数据源接入需求的不断涌现,基于客户发起的跨平台互联互通建设项目,将成为互联互通发展的有效催化剂。在两类不同方式推动的下,隐私计算跨平台互联互通将形成横纵交织的生态网路。

同时,在隐私计算实践中,通过构建兼容性强、开放度高的互联互通技术底座,可以支持算法组件以即插即用的方式接入,让跨平台的应用实践更加敏捷高效。

2022年中国隐私计算行业研究报告

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隐私计算效能发展象限

隐私计算目前处于落地初期阶段,金融、政务、通信运营商领域的商用实践相对领先;医疗领域拥有较高的技术实践契合度,部分厂商对此寄予良好的市场发展愿景

目前行业处于“基建期”,隐私计算在企业与机构中的商业实践也主要处于POC或者通过POC的初步应用阶段。根据对行业用户技术实践规划的调研,金融、政务、通信运营商、医疗等领域在1~3年内将展开加速投入,率先推进“行业基建”的同时展开相应场景实践,逐步由初步探索期迈向敏捷实践期。

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象限整体解读

隐私计算的商用实践分析

1.整体商用实践

实践领跑行业:金融、政务、通信运营商是招投标次数和企业采购金额较多的领域。医疗行业市场份额虽然相对少于上述三个领域,但拥有较高的技术实践契合度,市场发展空间被看好。

实践后发行业:如航旅、能源、电力、汽车等领域,现阶段的招投标次数和企业采购金额相对较少。

2.细分领域商用实践

实践领跑行业(金融):金融领域客户数量庞大、数字化程度领先,成为兵家必争之地。目前银行的商用实践领先,保险、证券也在逐步跟进实践进程,这也是一项技术在金融领域落地的一贯规律。对于厂商来说:头部金融机构数量较少,与其合作更重要的意义在于树立典型实践案例。中尾部金融机构的数量庞大,对这部分目标客户的渗透率将成为决定厂商在金融领域市场占有率的关键影响因素之一。

实践领跑行业(政务):相比于金融领域,政务领域的客户数量有限,但是客单价相对较高(结合2021年客单价来看)。政务领域的数据开放将为数据运营市场带来巨大的发展机会。

实践领跑行业(医疗):医疗行业是隐私计算实践认可度较高的领域,但同时也对厂商提出了更高的专业能力要求(能力要求见后文对“医疗”用例的解读)。虽然医疗领域目前的厂商集中度不高,但部分厂商正在将医疗列为市场边界拓展的核心方向。

实践领跑行业(通信运营商):作为数据提供者的角色,运营商将基于隐私计算平台能力的建设,让数据开放走向合规化,同时也将加深数据开放的广度与深度。

实践后发行业:能源、电力、航旅等领域虽然在现阶段不是隐私计算商用实践的主阵地。但是因为各领域间存在不同程度的数据流通需求,因此“实践领跑者”将在一定程度上带动“实践后发者”的隐私计算应用实践。

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象限关键用例解读:金融

发展现状分析

基础设施建设的发展现状: 2021年金融机构用户主要以技术基础设置建设为主。国有大行、股份制银行是展开隐私计算平台建设的主力XXX,部分保险公司、证券公司、少部分城商行等也有参与实践。市场调研发现,2021年第四季度的POC数量出现大幅增加,这也为2022年的金融机构隐私计算平台建设的高速增长打下基础。

应用层场景实践和数据调用需求:部分客户会在平台建设的同时提出数据源接入需求,进而为后续的应用层场景实践做准备。对于应用层的场景实践来说,风控类、营销类的场景实践案例较多,定价、评、ABS、监管等场景也在逐步落地,部分厂商基于场景模型的定制化方案中,在逐步探索标准化数据智能产品。此外,基于银行等机构对跨平台数据调用的需求,还有行业客户(如招商银行)还发起了互联互通建设的项目需求,进而为多方数据调用和应用层场景实践做好技术铺垫。

未来发展预估

1)调研显示,预计2022年展开隐私计算投入的金融机构数量约是2021年的2倍或2倍以上(增量部分包括了在2021年处于POC进而在2022年正式投入应用的金融机构)。参与隐私计算实践的金融机构数量的增加,将在一定程度上让技术实践深度、技术实践效能实现同频提升。

2)随着平台建设的完善,应用层的场景实践将陆续展开,拥有优秀数据运营能力的厂商将具备竞争优势。

3)分析师认为风控、营销大类场景中至少分别会有1~3个细分场景用例进入“实践扩展”象限,这些细分场景将在技术性能允许的范围内,扩大业务实践范围。

4)隐私计算将进一步与区块链技术融合,推进金融可信基础设施建设,强化数字监管能力,并逐渐融入监管沙盒体系。

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象限关键用例解读:政务

发展现状分析

政务机构的隐私计算整体实践分析:2021年,随着《数据安全法》《个人信息保护法》的相继出台与实行,以及相关政策的支持与鼓励下,政务机构开始逐步进行隐私计算平台建设的投入。地方大数据局、数据资源管理局等相关单位是现阶段的主要技术采购方。因目前隐私计算在政务领域的实践主要处于基础设施建设阶段,应用层的场景实践主要以探索为主,所以雷达图暂不进行细化场景的用例展示。

政务机构的隐私计算应用,可以从“横向”和“纵向”两个维度来分析。从“横向”角度来看,政务机构在数据跨境、民生服务等方面展开了积探索,在数据隐私保护的前提下,一定程度上降低了不同组织间数据协作的审核成本;从“纵向”角度来看,政务机构需要践行数据开放战略。XXX部门汇集了交通、教育、税务等多维度、高量、高价值的数据,隐私计算的应用让传统模式下无法开放的政务数据可以实现安全可控的流通,因此除了隐私计算平台的建设外,政务机构还需要具备数据运营能力的服务商,让数据以“产品化”的形式对外开放。

未来发展预估

1)结合市场调研,预计2022年展开隐私计算投入的政务机构数量约是2021年的1.5~2倍(增量部分包括了在2021年处于POC进而在2022年正式投入应用的用户)。

2)基础设施建设将依然是政务机构在2022年的主要投入,部分应用层场景实践也会随着基础设施建设的实现而同频展开。

3)在促进数据要素流通的背景下,政务机构将逐渐开放自身数据能力赋能各行各业。政务机构将与技术服务商有望以BOT的模式展开合作。

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象限关键用例解读:医疗

隐私计算+医疗的应用实践特点

医疗领域的数据类型更为多元化、且复杂度高:医疗领域中,除HIS系统中的结构化数据外,还拥有如病例、医嘱等大量非结构化数据,以及CT医学影像信息、基因等多类型的数据信息。相比其他领域的数据类型更多,复杂度更高。

数据处理与分析方法更为多元化:非医疗领域通常以逻辑回归、树模型等方法可以实现征信、风控、营销等多数场景的应用需求。医疗领域除了常用的数据分析模型外,还需要基因数据对齐、全基因关联组分析、影像勾划、病灶识别、非结构化数据的关键信息提取等关于统计学分析、生成率分析等数据处理与分析的方法。

医疗领域的联合计算参与方数量更多:例如科研合作、新药研发等应用场景通常需要十几家甚至几十家医院的联合参与,因此对多节点并发计算的能力要求更高。

安全性要求更高:医疗领域多数场景的联合计算数据结果与患者生命安全相关。在隐私计算的实践中需要更为安全的恶意模型假设,在计算过程中发生恶意篡改时,可以实现即时阻止。

计算结果精度要求更高:医学领域的数据计算结果需要实现零误差或者将误差控制在低的范围内,否则将会在新药获批、临床辅助诊断结果等方面产生影响,因此需要可以保证精准计算结果的隐私计算解决方案。

未来发展预估

1)医院之间存在医疗信息互联互通的考核,卫健委正在加速制定医疗领域的数据安全指南及相关标准方案,在《数据安全法》等相关法律出台后,医学砖家需要通过数据不出院的方式展开联合科研,这些因素都将加速医疗机构的隐私计算投入。

2)结合医疗机构调研及卫健委相关政策的实施,预计在2022年底或者2023年初,医疗领域的隐私计算采购将实现一定程度的增长。并在2023~2025年,医疗领域进入隐私计算投入的增速期。

2022年中国隐私计算行业研究报告

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隐私计算发展周期洞察矩阵

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矩阵解读

市场参与者发展格局:在目前“千帆竞发”的市场格局下,中国隐私计算市场将经历多次的“大浪淘沙”

目前隐私计算的市场参与者类型众多,不同厂商的能力优势、发展策略也存在差异。在行业的早期阶段,市场营收和融资能力将同时影响公司的生存发展。但是随着技术由期望膨胀期走向泡沫破裂低谷期,资本热度将逐渐退去,没有“造血能力”的市场玩家将逐渐退出市场或者被收并购。在“核心基建期”,具备挺好产品力(技术优势)、市场力(市场开拓能力和资源优势)的厂商通常会获得更多的行业用户,这些厂商通过行业用户的积累将在“隐私计算+”时代占据一定的基础优势。而在“隐私计算+”时代,能够打造挺好数据智能产品、拥有差异化优质数据源、能提供精益敏捷服务的厂商将更具发展优势。

2022年中国隐私计算行业研究报告

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关于“基础设施建设”的发展:2022年~2025年是中国隐私计算基础设施建设的关键时期

“矩阵”所定义的「核心基建期」是指到2025年,关键领域的头部企业和具备领先数字实践力的中尾部企业将会完成核心的技术基础设施建设,将2025年作为隐私计算基础设施建设的一个节点,主要源于如下实证判断:

1)基于行业用户的调研:在金融(针对数字实践力领先的机构)、政务、运营商领域的技术领导者调研中,80%+的技术领导者计划在2022~2025年期间陆续展开并完成隐私计算的基础平台建设,随之进行应用层的场景实践。

2)相关发展政策的推动:2025年是《“十四五”大数据产业发展规划》、《金融科技发展规划(2022-2025年)》等相关发展规划的收官之年,其发展规划中均有提及利好隐私计算基础设施建设的相关内容。

关于“应用层场景实践”的发展:中国隐私计算行业终将进入“隐私计算+”时代,打造“精益敏捷”的挺好数据智能产品将成为核心竞争力

「“隐私计算+”时代」是在完善隐私计算基础设施建设的前提下,行业用户展开应用层差异化场景实践的时期。商用实践的聚焦点由“基础产品服务”转向“数据运营服务”。数据运营方需要通过数据运营能力来持续创造价值,如数据字段变更、数据分布密度变化、算法模型变化等都可能需要对数据产品进行敏捷调整,面对数据「使用者」的差异化需求,还需要提供多元化的数据接入能力。因此,打造挺好数据智能产品,以及丰富高质量数据源生态的建设变得尤为重要。然而,数据提供者往往也更愿意与用户认可度高的数据智能产品合作,因此打造挺好数据智能产品将成为核心竞争力。

2022年中国隐私计算行业研究报告

关于“跨平台互联互通”的发展:行业客户需求将成为隐私计算跨平台互联互通发展的强力催化剂

相比于厂商自主的隐私计算跨平台互联互通实践,基于行业用户所发起的互联互通建设项目更加具备业务实践的针对性。这也会有效打破厂商之间因为竞争隔阂而引起的互联互通阻碍。“矩阵”预测了跨平台互联互通的两个关键节点:

在「核心基建期」内的互联互通项目需求增长点:主要是由隐私计算实践力领先的企业发起,在「核心基建期」中后期阶段,实际上已经进入了「前“隐私计算+”时代」,这个时间节点中,实践力领先的企业在应用层的场景实践方面已经展开了相应的投入,对跨平台数据调用的需求也在不断增多。

在「前“隐私计算+”时代」的中期阶段:跨平台互联互通建设是深入展开应用层场景实践的基础,在企业应用层场景实践对多方数据调研需求的驱动下,将推动高效挺好“横纵交织”的互联互通网络的建成,这将为差异化应用场景实践的顺利开展提供基础保障,同时也为进入「中“隐私计算+”时代」打下基础。

算力加速需求增长点:随着隐私计算场景实践的逐渐深入和计算量的增加,算力加速需求也将不断涌现

隐私计算场景实践的加深将会在不同程度上同频带动算力加速需求的增加。从“矩阵”的洞察结论也可以发现:在隐私计算跨平台互联互通推动下的场景应用实践的加深,以及差异化场景实践“百花齐放”时期的到来,算力加速需求都迎来了同频增长。结合“矩阵”研究过程中,对具备领先实践力的技术领导者调研,艾瑞研究团队与其终的共识为:

未来3~5年,30%+开展隐私计算应用场景实践的企业将为算力加速展开投入或者已经在应用具备算力加速能力的产品。

未来5~10年,70%+开展隐私计算应用场景实践的企业将为算力加速展开投入或者已经在应用具备算力加速能力的产品。

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