本文经人工智能新媒体量子比特（公众号ID：QbitAI）授权转载，转载请联系出处。拥挤的赛道比比皆是，但像《隐私计算》这样拥挤、混乱的赛道实属凤毛麟角。挤压意味着目前至少有88家公司和105款产品在争夺这个市场规模刚刚超过8.6亿元的市场。乱，据说除了专门的创业公司，那些搞AI、互联网、区块链、网络安全……的都想挤进去分一杯羹。业界公认的“隐私计算元年”是在2020年，技术刚走出探索期，开始商业化尝试，就吸引了大批跨界玩家，供给绝对不缺。需求端仅限于金融、电信运营商、政务三大领域，外加少量医疗需求。而据业内人士介绍，客户主要集中在各个行业的前几名。造成如此混乱局面的原因，在我们之前的文章中已经归结为几方面的原因，包括行业门槛相对较低、同质化现象明显、技术优势难以证明、政策依赖度高等。值得注意的是，尽管当前困难重重，但资本市场对隐私计算仍寄予厚望。据量子比特智库测算，基于隐私计算的广义市场规模有望达到千亿级别。那么，隐私计算市场的前景为何如此乐观？现在处于什么阶段？之后会去哪里？为了回答这些问题，量子位智库对国内隐私计算行业进行了广泛的分析和调研，并在广泛采访从业者的基础上写出了《隐私计算产业展望报告》。以下是我们区别于市场的七大结论：1.隐私计算的真正含义是什么？降低数据流通限制，实现数据挖掘价值最大化我们认为，隐私计算的价值不仅仅局限于数据安全合规。既然强调数据元素的经济价值，那么商业价值驱动应该是这个行业的长期定位和战略价值。我们将隐私计算的价值场景分为以下三类。本质上，隐私计算可以满足第一种场景对应的合规要求（数据跨境传输、个人数据利用等）。但我们认为，隐私计算的真正价值在于，相对于以往的API调用、第三方沙箱、数据脱敏等数据保护方式，隐私计算可以提供大规模、跨机构的数据，同时确保合规性和安全性。循环创造条件。也就是第二类和第三类场景。基于此，我们将隐私计算的价值分为以下三个层次。其中，第二层是指隐私计算技术将大面积嵌入大数据平台/AI计算平台，由开发自研隐私计算的软件集成商或各大技术厂商打包提供。技术。第三个层面，我们认为能够合理解决数据流通问题的隐私计算将成为数据智能时代唯一可行的技术基础设施。未来甚至还会有开发者、服务商、基础硬件提供商、数据交易中介等配套产业，与各个产业紧密相连。该层强调隐私计算在促进数据元素安全流通、提升社会生产力方面的重要作用。由于多层次的因素，基于这种对生产要素的认知，隐私计算将会有更大的延伸，甚至会出现开发者、服务提供商、基础设施硬件提供商、数据交易中介等配套产业，它们将与各个行业。密切相关。2、隐私计算的市场规模有多大？2030年广义市值将达到1134亿。基于以上对隐私计算价值的认识，我们对隐私计算未来市场规模得出以下结论：预计到2030年，隐私计算市场总规模我国隐私计算产业规模将达到1134亿元，年均增速超过20%。其中，不同行业的价值水平存在明显差异。以提供辅助数据价值服务为代表的第三层价值将占据主要市场价值，这在一定程度上预示着隐私计算企业未来需要的可扩展发展方向。2025年将成为关键产业节点，产业发展将出现多个价值增长点。具体的价值分布如下图所示：3、隐私计算现在走向何方？依旧是点式落地，重点是抢夺头部客户和高价值数据源。从需求来看，隐私计算行业已经进入特定行业的通用招标、多点POC和头部项目落地阶段。但短期内能有效落地的场景和可靠客户数量相对有限。我们将国内隐私计算产业的发展分为三个阶段和五个特定周期。预计从今年年初开始，实际落地项目数量将大幅增加，一大批项目将正式投入使用。隐私计算技术在工程落地和实际应用中得到进一步验证。头部落地标杆出现后，有望迎来一波应用热潮。4、隐私计算产业的产业链是怎样的？需要从数据要素的角度出发，将现有产业链进一步向周边延伸，形成简单的三段（数据源-隐私计算企业-需求方），难以形成产业链优势.我们认为，未来数据元素市场将出现以下基本角色。其中一些角色将由隐私计算公司、大数据公司等基于市场化发展，而数据交换、生态链接提供者等角色仍然离不开高层的指导甚至个人参与。下面是我们从生产要素角度看的产业链，绿色部分是延伸。5.赛道上有哪些参赛者？大中小玩家齐聚，同质化竞争严重。隐私计算行业进入“竞争过热”状态，产品供给远超意向客户和所需项目数量。不仅第三方初创企业数量激增，大型互联网公司、AI等软件开发商、转型公司、自研方也纷纷参与角逐。截至目前，我国已有100余款隐私计算产品，行业内企业超过100家，相关专利3000余件。虽然在战略规划上存在明显区分，但受限于资源和发展年限，在具体实施上，公司的竞争战略和现有定位仍较为同质化。我们预计未来3-5年，差异化竞争路线会更加明显。以下是我们的主要竞争战略和商业模式。6.内卷的潜在动机是什么？进入门槛低、核心竞争力不足的表面原因是客户资源和落地项目有限。目前，有明确需求的客户绝大多数是金融、政务和运营商，大部分招标项目还处于前期试验阶段。但我们认为潜在的驱动因素如下。该行业的进入门槛很低。隐私计算中的密码学等技术早年已被大数据、互联网、AI等公司广泛应用，开源框架进一步降低了门槛。缺乏核心竞争优势的初创公司的数量、竞争者的多元化以及创始人相对广泛的背景都充分证明了这一点。同时，目前大部分客户难以有效测试每一个方案的实际应用效果，初创企业也很难通过技术优势对客户产生决定性影响，甚至有大量的“浑水摸鱼”的初创企业。虽然我们前面提到，每个初创公司都已经在规划不同的竞争战略和商业模式，但由于自身发展年限和可利用资源的限制，尚未有效实施成为竞争壁垒。与此同时，基于数据运营的产品标准化、平台化和商业价值也成为共同热点。7、什么样的隐私计算会让玩家笑得更久？商业运作的重要性可能高于技术突破本身。虽然长期的自研技术壁垒，比如更广泛的技术覆盖面和自研深度，是非常重要的。但我们认为，与其他科技行业相比，隐私计算对竞争对手的综合能力有着更高的要求。具体包括对后续竞争力提升有较大影响的标杆案例和龙头客户、数据和业务量的外部链接能力、价值创造能力、产品工程能力、正确的商业模式、外部市场拓展能力。以及遵守监管控制的能力。
