“隐私计算”市场规模究竟有多大？

在大数据时代，海量数据能够为各行各业发展提供更好支持，但部分数据包含用户隐私数据或企业/机构内部数据，不能够对外公布或开发，因此导致数据孤岛等问题的出现，使得数据价值无法体现。2020年是数据要素和隐私计算的元年，隐私计算即为保护数据隐私安全，解决数据共享过程中敏感信息易泄露等问题而诞生。本文主要从政策导向、市场规模和竞争格局三方面出发，浅析隐私计算这个数字经济的核心新基建。

一、政策红利

2016年《中华人民共和国网络安全法》规定，网络运营者未经被收集者同意，不得向他人提供个人信息。 但是，经过处理无法识别特定个人且不能复原的除外。

2018年欧盟GDPR与美国加州CCPA等陆续出台的各国隐私保护法条的限制，需要在实现数据隐私保护的前提下进行数据的开放共享。

2020年公布的《中 共 中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确将数据纳入新型生产要素，要加快培育数据要素市场，加速各种智能场景的应用，表达了对数据价值的高度重视以及对数据安全的严格要求。

2020年，《数据安全法（草案）》全文公布，被普遍认为是隐私安全计算行业迎来的重大利好，表明数据安全问题已在国家层面得到研究，将为政府和产业在处理数据时设立边界。数据安全法草案的公布也标志着大数据与隐私安全计算行业的元年，在有法可依的前提下安全地进行数据价值转化。

2020年，全国人大发布的《个人信息保护法（草案）》，规定违者最高处罚 5000 万或年营业额 5%，堪称中国版“GDPR”。

2020年，全国人大发布的《民法典》，明确规定自然后的个人信息受法律保护。

2021年，国家十四五规划五次提到“数据安全”。在公共数据开放层面确保公共数据安全；扩大基础公共信息数据安全有序开放。 在数据市场规则层面要加快推进数据安全、个人信息保护等领域基础性立法；加强数据安全评估，推动数据跨境安全有序流动。 在技术标准制定层面要积极参与数据安全等国际规则和数字技术标准制定。

由此可见，数据安全共享和转化是政策导向，也是大数据和数字经济发展的关键，而隐私计算结合其他如区块链等技术是目前技术的最优解。

二、 国内隐私计算市场规模有望超千亿

隐私计算业务场景的参与方一般会包含三类，即数据的提供方（如移动运营商）、数据的使用方（如金融机构）和隐私计算技术服务提供商（或包含于集成商）。除此之外，根据不同的应用场景还会引入监管方（如行业监管单位）。隐私计算的营业收入主要分为两大类：（1）早中期：系统/软件销售与服务收入；和（2）中远期：通过隐私计算平台上产生的业务运营分润收入。

（1）系统/软件销售与服务收入在2025年规模可达700亿元

从IT建设角度计算：

随着隐私保护等相关法律法规的颁布实施，以及个人保护意识的增强，预计相关金融机构/政府/医疗机构/企事业单位等将会部署增强的系统，基于“数据可用不可见”和“数据不出门模型多跑路”的方式来达到合规目的。隐私计算作为下一代IT系统的数据合规的刚需，这部分功能升级会占有不同类型IT系统投资的5%-10%左右，将会随着新一轮的IT系统更新周期而启动。今年公布的“十四五”规划对于大数据的发展作出了重要部署，其中多次提及数据安全，如何保障数据安全流通，隐私计算技术正是最优解决方案。此外，“十四五”规划第五篇中，关于加快数字化发展，建设数字中国中重点强调了数字经济发展的重要性，在下面几个领域隐私计算都可以起到核心基础关键作用。

云计算：采用隐私计算的云计算将会逐步普及；

大数据：采用隐私计算的大数据将会替换原有的模式；

物联网：采用隐私计算的具有更高安全等级的物联网将会被更大范围的采用；

工业互联网：工业互联网采用隐私计算将会具有更高的安全等级，更强的处理能力；

区块链：区块链功能主要在于存证溯源，隐私计算适合大规模安全计算，两者结合将会形成互补效用，提升应用效果。

在具体的公共服务、智慧城市、数字乡村、数字生活、数字政府、智慧医疗、智慧交通等方面也会起到非常重要的作用。据赛迪顾问的分析报告，2018年IT服务市场规模大约为6685.7亿元，2021年将会突破1万亿元。随着隐私计算的逐步应用，到2025年，按着10%的年复合增长率并去掉50%的IT硬件投入的基础上，以5%-10%的隐私计算占比情况下，这部分市场中对应的隐私计算系统/软件销售和服务的市场每年在350亿到700亿之间。

从大数据建设角度计算：

隐私计算技术使得大数据行业可以克服原有瓶颈，为行业带来新的发展，再加上数据资产化的趋势，整个大数据产业将会焕然一新。通过隐私计算技术的加持，充分实现数据价值挖掘，极大的增强社会生产力。以隐私计算为核心的大数据解决方案，将会逐步淘汰原有大数据应用方式，而对隐私计算的投资也将会持续加强。根据赛迪报告大数据软件和服务的市场在2021年达到将近5000亿市场规模，并保持30%的增速，而Gartner认为到2025年，将有一半的大型企业机构使用隐私计算在不受信任的环境和多方数据分析用例中处理数据。因此，到2025年，按隐私计算5%～10%的占比率，这部分市场中对应的隐私计算系统/软件销售和服务的市场每年在350亿～700亿。

（2）通过隐私计算平台上产生的业务运营分润收入可以达到5600亿元

隐私计算平台上产生的业务运营分润收入主要包括（1）不同行业内的低频（如按月/季度调用）的数据建模分析服务；（2）不同行业的高频（近实时调用）的数据模型应用服务；（3）赋能区块链业务服务；

隐私计算在数据分析/模型构建方面的运营分润：

目前AI技术发展迅猛，但是在落地时遇到不小阻力，AI技术落地也存在合规、监管、利益问题，而隐私计算可以在其中发挥核心基础作用。特别是存量市场和增量市场，存量市场中视频、音频、文本数据为基础的识别要求集成隐私保护功能。在具体应用场景，比如医药研发，自动驾驶，人脸识别，金融反欺诈。增量市场中，如IoT，交通，网络安全等，隐私计算更是基础和核心。2023年中国人工智能市场规模将达到979亿美元[1]，我们估计隐私计算服务的应用在数据分析和建模应用中约占10%。这部分中对应的隐私计算市场约为每年在600亿人民币。

隐私计算在业务相关的模型应用中的运营分润：

金融领域：根据国家商务部发布的报告显示，2018年我国消费金融市场（不含房贷）规模为8.45万亿元，并且保持12%的增长率，按此预计2025年该市场将达到30万亿，其中隐私计算可服务于联合征信、联合风控、风险预警等方面。

营销领域：根据《2020中国互联网广告数据报告》，在互联网广告营销领域，2020年中国互联网营销市场总规模突破万亿大关，达到10457亿元。增长度在10%以上。按此预测，2025年该市场规模达到16.8万亿，其中隐私计算可服务于精准营销、客户画像等方面。

智慧医疗/健康保险/医保领域：《2020智慧医疗发展研究报告》中国智慧医疗行业规模已突破千亿元大关，2021年规模将达1259亿元，进入智能化、高效化、规模化发展的高速增长期，按20%的增长率，2025年将达到2600亿。预计2025年市场规模将突破2万亿元。此外，2020年基本医疗保险基金（含生育保险）总支出为20949.26亿元。其中基于大数据的DRG和DIP医保控费在全国近100个地区开展，医保的控费效果明显。其中隐私计算服务于医疗健康领域：智慧医疗、智能问诊、临床辅助诊断、医保风控、核保、医保控费等；

对于上述的高频次交易，我们按1%的隐私计算技术服务费的运营分润，整个市场规模将在5000亿。

隐私计算在区块链业务的运营分润：

此外，有了隐私计算技术的加持，使得区块链更好落地成为可能。单独的区块链虽然受到广泛的重视，但是在具体落地时候举步维艰，这其中一根本原因就是区块链的功能从技术角度局限在存证或溯源，但是完成具体业务不仅仅链上存储，还需要“计算”，链上计算，或链下计算。这个“计算”如果不是可信的，则链上存储很难体现其应有的价值。因此，区块链只有结合隐私计算才能更好落地，或者说隐私计算可以采用区块链作为辅助技术手段，更好完成具体业务。据IDC预测，2024年中国区块链市场整体支出规模将达到22.8亿美元，年复合增长率高达51%。我们预计真正和大规模数据计算相关的区块链项目必须和隐私计算结合。这其中隐私计算约占30%-60%的投资总额，约40亿到80亿元人民币的市场总额。

综上所述，隐私计算对于促进硬件基础IT设施建设/大数据建设和行业应用分润的角度都有相当大的发展空间。隐私计算是革命性的技术更新，将会带动新一代IT技术生命周期替换。并且会和公有云，私有云模式紧密捆绑。整个体系会为隐私计算而优化。对于行业来说有以下促进：

医疗健康领域：新药研发、临床辅助诊断、医保风控、科研、医疗AI等

金融/营销：联合征信、精准营销、联合风控、客户画像等

政务行业：数据能力开放、一网通管、联合安防、政企互联、智慧医疗、智慧城市、应急管理和应急响应等

2C行业：精准获客、品牌营销、跨域营销、联名品牌策划等

基于以上的评估，整个隐私计算市场的规模在数千亿人民币规模，并且在高速的增长中。

另外，隐私计算的增量数据市场也颇具想象空间。据ZenStar和Gartner报道，受限于分析能力、隐私安全性等原因，大约有97%的数据尚未被利用起来。Gartner认为到2025年，将有一半的大型企业机构使用隐私计算在不受信任的环境和多方数据分析用例中处理数据。据第一财经报道，55%调研银行数据孤岛问题较严重，同时有近6成欠缺数据价值挖掘能力。如果所有数据通过合规的方式能进行共享，实现数据互联互通，将大规模地促进各行各业的快速发展。而隐私计算作为实现这一目标的核心基础设施，其全球市场规模有望突破数万亿。

三、 隐私计算主要玩家

隐私计算作为新基建的核心，被2020年《麻省理工商业评论》评为全球十大突破性技术。隐私计算从2019年前基本无人知晓，至今，整个国内（真实/挂钩/蹭热度/声称）做隐私计算的企业鱼龙混杂，不少PR已经脱离了实际。隐私计算应用尚处于早期，其实还不存在什么“四小龙”、“独角兽”，试问有多少隐私计算企业能够真正落地帮助到 业带来切实的变化，而不是挂着“隐私计算”却销售的是传统的“沙箱”等模式呢？同时隐私计算领域的人才极度匮乏，技术壁垒极高，应用场景多元化，难以想象非隐私计算基因的团队短期能够创造出靠谱的隐私计算平台。有的可能技术底蕴真的很浅，甚 集成了别 的内核（ 如集成Fate、TF等），然后包装包装，要知道真正能赋能数据大规模流通的隐私计算产品是 个极其复杂的理论创新和 程实践过程，考虑的因素包括了实时性、并发性、精准性、稳定性、安全性等等，而不是 个简单的两方安全逻辑回归、NN、或者spring服务。如果核 代码是集成了第三 ，当场景数据达到一定复杂程度时会很受挑战和被动。赋能的业务落地场景也很关键，目前看来，隐私计算企业落地案例往往集中的金融、医疗、政务、交通等领域。有相关业务积累的公司会具有一定的优势，不同业务的业务逻辑千差万别，对于业务逻辑熟悉也是能否扎实落地的关键。

竞争格局方面，互联网大厂体系玩家的主要优势在于其已有的生态体系、流量入口、以及其相对稳定性； 创业企业的主要优势为中立性、亲和的服务力和快速的决策能力。互联网大厂吸引人才优势在于其品牌效应和工作稳定性，而创业企业优势在于员工个人价值体现和极大的股权增值空间。总结隐私计算代表企业如下表所示，另可参考36氪“BAT都不放过的淘金机会，隐私计算能长出平台吗？”。

四、 结束语

谁在裸泳？ 静待潮退时。。。

参考文献：

1、36氪研究｜BAT都不放过的淘金机会，隐私计算能长出平台吗？，2020

2、微众银行KPMG 深潜数据蓝海隐私计算行业研究报告，2021

3、Key enablers in the journey of a Data-driven organization，2020

4、55%调研银行数据孤岛问题较严重，近6成欠缺数据价值挖掘能力，2020

5. 2021-2026年隐私计算市场调研及发展前景预测 政策利好因素助推，2021

6. 赛迪顾问《2018年IT服务市场数据》，对全球IT服务市场和我国的IT服务市场做了数据解析

7. 赛迪顾问《2019-2021年 中国大数据市场预测与展望数据》

8. 隐私计算S2赛季-谁是真正的王者， 2020

9. IDC FutureScape 全球人工智能市场2020预测 中国启示