出品｜虎嗅科技組

作者｜張雪

封面｜CFP

2021年下半年《數據安全法》和《個人信息保護法》兩部法律的相繼實施，為沉寂已久的隱私計算行業帶來了一陣東風。

國內資本市場在隱私計算技術的熱度空前，尤其是最近幾個月中，產生了多起融資金額近億的交易，比如剛剛公布的數牘科技完成超3億元A輪融資，再比如10月份，華控清交完成5億元人民幣B輪融資。

而這只是今年數十起隱私計算融資中的一個縮影。

公開資料顯示，“隱私計算”一詞最早出現在2016年發表的論文《隱私計算研究范疇及發展趨勢》中，被定義為面向隱私信息全生命周期保護的計算理論和方法，是隱私信息的所有權、管理權和使用權分離時隱私度量、隱私泄漏代價、隱私保護與隱私分析復雜性的可計算模型與公理化系統。

雖然官方定義晦澀拗口，但理解起來并不難，簡單來講，就是在不獲取數據信息的同時，讓數據可以“計算”、流通。

需要指出的是，我們認為隱私計算與其他技術相同，不能操之過急，資本和市場熱度與隱私計算當前的技術能力和落地能力還不匹配，所以我們希望從創業公司、投資機構和互聯網大廠多角度還原真實的行業現狀。

風起：數據價值保衛戰

有人認為“隱私計算”是一個缺德的說法，起碼應該叫做隱私保護技術，或者安全計算，因為只有人才有隱私，而人們所說的“隱私計算”是可以用在工業數據、物聯網數據的。

而這其實都是在保護數據具體信息的前提下，使用它的計算價值，屬于數據安全的范疇。

更有甚者直接提出，隱私計算是創業公司和投資者制造的一個偽概念，持這樣意見的人則認為加密計算才是正途。

當然，任何新鮮事物的產生都會伴有質疑和爭論。

很多業內人士也一再跟虎嗅強調，目前隱私計算行業仍然處于早期。

華控清交CEO張旭東談到：“安全與合規是一個成本問題。怎樣去提高產品的通用性、易用性、安全性，這些是需要不斷的去研發和攻克的，更重要的是，技術落地還要跟商業去結合，所以它是需要一個過程的，不是一蹴而就的”。

而關于隱私計算今年為何受到如此高的關注，主要還是數據保護意識和法律要求的推動，在張旭東看來：“倒不是因為市場上關于隱私計算已經有多少成熟的應用，產生了多少價值，現在還沒到這個地步，所以政策推動是很重要的一部分。”

此外，洞見科技創始人、總裁毛賽也談到了對于今年隱私計算突然走紅的看法。他認為，背后主要有三大推動力：

其一，隨著數據被越來越廣泛的使用，其價值也越來越被認可，也就是說數據越來越值錢，因此各個機構往往會把數據當做資產一樣保護起來，但同時也導致了大量“數據孤島”或“數據煙囪”的形成。

其二，是法律法規的監管變得規范化和嚴格化，比如《網絡安全法》、《數據安全法》和《個人信息保護法》的相繼出臺。

其三，隱私計算技術能夠實現數據“可用不可見”下的安全流通，換言之，數據作為國家重要生產要素，隱私計算就是重要生產工具。

不過，畢竟還是一個to B技術，從業者發現投資人也好，甲方的金融機構也好，在付錢之前，還是會把技術的細節或者使用場景，做一個充分了解和溝通，所以整體上是理性驅動的，但由于需求明顯且旺盛，導致隱私計算會比較熱。

毛賽也認為隱私計算的熱度是由于真實的市場需求所帶動，但他也坦言，這兩年有大量的廠商涌入市場，使得行業顯露出過熱的趨勢，但實際上隱私計算本身還是有比較高的技術壁壘，并不能簡單依靠開源來實現。

也有一位不愿具名的行業人士談到，現在的隱私計算行業多少有點像新能源汽車，大家都清楚這個市場需求巨大，所以忽然涌進很多新能源制造商，而這里邊確實會有一些魚龍混雜的機構。

做事的來了，跟風的也來了

正如我們所知道的，有熱度的地方必有資本，而有資本的地方就少不了那些以融資為目的進場的玩家。

有人告訴我們說，在隱私計算行業劃分的方法有很多，如果按照背景劃分，大致可以分為四類。

一種是從純理論到產品化的，也就是從高校走出來的。一種是之前從事數據買賣行業的，伴隨著法律對數據的保護，原來數據買賣行業備受打擊，為了使其生意合規合法，因此他們開始進入隱私計算領域。

還有一種是擁有區塊鏈背景的，區塊鏈跟隱私保護計算它有很強的協同性，具有先天優勢。最后一種是AI安全保護的，AI企業融資陷入困境，需要新的故事和概念去融資，那么做AI的公司就做所謂的安全AI隱私保護。

對于這一點，有投資人吐槽稱：“我覺得很多的項目是掛著隱私計算的這種方法，用這個名字，然后用人工去做一些工作，并不是通過技術的手段去解決這個問題。我們也談過很多項目，它其實不是一個真正的意思，他是一個偽的。”

那么投資者該如何鑒別真偽？

聯想集團副總裁、聯想創投高級合伙人宋春雨談到：“對于隱私計算賽道，我們重點考慮的是技術能力。因為隱私計算它是一個系統級的設計，它和密碼學的加密是不一樣的，加密算法就是通過計算，追求加密的極致程度，但是隱私計算要追求一個整體系統，需要考慮性能、投入以及可用性多方面，所以更適合于做系統設計的人去設計這個計算，技術能力就很重要了。第二點是商業化的能力，隱私計算如何在金融、政府、醫療等領域落地，對于行業的Knowhow是不是足夠深，也是我們關注的重點。”

如果按照團隊背景分，又可以分為科學成果轉化團隊、海歸派，多是從國外互聯網大廠回歸創業以及產業背景團隊。

此外，我們還發現了一個有趣的現象，其實在整個隱私計算的技術選擇中，存在著這樣一條鄙視鏈：做密碼學的看不上聯邦學習，聯邦學習又看不上可信環境。

不過，在具體的商業化上，這種偏見似乎也在被打破。

首先，毛賽告訴我們，客戶在選擇上，更傾向于采用多種技術融合的引擎，這樣的解決方案可以覆蓋多方面的需求。

如此一來，可以推測，專攻某一條路徑的廠商，可能會被廣泛應用，但客戶買單的幾率很小。

其次，星云ClustarCTO張駿雪認為聯邦學習的誕生讓大家再一次聚焦到了隱私計算這一技術。原因在于相比于早就存在的多方安全計算和可信環境，聯邦學習解決的問題更加實際，能夠直接解決建模問題，天然擁有落地應用的優勢。

雖然星云Clustar的技術棧上已經能覆蓋所有這些技術，但從商業角度來說，還是比較看好聯邦學習。因為聯邦學習能創造一些新的增量收益，最明顯的是接通兩個數據孤島，形成新的應用。

比如一個銀行跟一個互聯網企業來進行聯邦學習，以前因為沒有技術，這些數據無法流通，所以也很難想象能產生多大價值，那么有了聯邦學習，這些模式就成為了可能。而多方安全計算，更多是去做存量市場的改造，比如以前的數據查詢可能是不安全的不合規的，那么通過多方式計算就可以去重做它。

也有從業者指出隱私計算行業是一個百花齊放的狀態，根據使用場景的不同，客戶會選擇不同的技術，并沒有存在技術優劣的問題，只是適合跟不適合的問題。

張駿雪也坦言，在做一些商業落地時，也會跟別的廠商合作，以期做到技術上的互補，比如星云Clustar比較擅長的是底層算力和聯邦學習，那么當銀行有特殊需求時，就可能跟多方計算的公司進行合作。

值得一提的是，當前，在商業化早期廠商提供的產品并不能完全滿足銀行或者大型企業，尤其是頭部機構的需求，因為大家可能想法也不太一樣，需求沒有趨于一致，所以不可避免地會存在一些定制性的項目。但是隨著這個過程不斷的推進，之后會變成一個相對標準的產品。

大廠的隱痛

當然，除了創業公司以外，互聯網廠商在隱私計算領域的布局同樣值得關注。不過，相比于創業公司執著于商業化、產品化和融資，互聯網廠商在隱私計算上的動作似乎更加佛系。

而這一點，從他們的立場出發，會更容易理解。

我們知道，作為數據使用的受益者，他們本質上就是做數據生意的。所以有人告訴我們，他們做隱私計算的初衷是保護自身數據的安全，是必須要做的事情，不管是生態體系數據之間的互聯互通還是生態體系數據的對外應用，都需要這樣一套技術。

但這種其實很難獲得商業上的訂單。這是跟他們身份和理想有關的，跟技術好不好沒有關系，甚至他們的一些技術是很厲害的。所以創業公司給互聯網廠商的定位，是潛在客戶，而非競爭對手。

不過，在這些互聯網廠商中，螞蟻金服算是一個異類。螞蟻金服相關負責人告訴我們：“小規模數據和海量數據場景下的技術能力要求是有巨大的gap的。螞蟻是市面上少有的大規模隱私計算應用的場景，從螞蟻本身的業務出發，結合上螞蟻團隊的技術商業化能力，是這個賽道里面大部分創業型廠商最缺乏的點。”

此外，該負責人還談到，目前市場上的落地應用主要是以營銷或者風控為主，多為應用試點，很少是大規模應用。落地的難點也將是從小規模數據量合作到大規模數據量合作中的一個過渡過程，這是真實檢驗一個技術成熟度與可行性的過程。

我們看到，一方面互聯網廠商出于防御和可控的心態，在開發自用的隱私計算技術，一方面以螞蟻金服為代表的互聯網金融背景的企業又以差異化的優勢和打法正期望分得隱私計算市場的一杯羹。

誰能留到下一站

一位在企服行業從事近十年工作的從業者告訴我們，從他的經驗來看，其實隱私計算這個行業的發展速度確實比他們之前經歷的其他企服領域更快。

張駿雪則認為：“從市場表現上來看，包括投資人的關注，市場上的訂單，各個廠商在市場上的競爭探尋以及客戶的認知，你會明顯發現隱私計算是處于一個非常高速發展的一個市場，甚至各行各業都值得用隱私這樣重新去做一遍。”

所以即便普遍認為今年國內隱私計算市場的規模只有小幾個億，但大家對行業明年發展仍持堅定的樂觀態度。

他進一步舉例稱：“比如以前我們跟銀行的人聊隱私計算，大家還處于一個相對懵懂的狀態，但是今年情況大有不同，很多銀行客戶來交流，他們直接能把需求、業務結合點講清楚，是可以明顯感受到銀行在隱私計算上的人力、精力的投入。”

毛賽也談到：“去年，我們還在給客戶科普什么叫做隱私計算，但今年我們發現很多客戶其實是自己有了主動需求，而不是銷售驅動客戶被動產生的需求。此外，在商業化訂單的門檻上，客戶都知道這是一個新興技術，并不會只看公司規模，對于初創的專精型隱私計算廠商還是有很高容忍度的。”

對此，張旭東也感受明顯：“三年前，我們跟外界介紹隱私計算，大家都認為不太可行。但現在，我們跟應用方的溝通，變得更務實了，理論少談了，問題是什么？怎么解決這個問題？方案是什么？需要投資多少，需要多長時間，這就是很具體的。”

不過，我們需要承認，當前整體的應用場景還只是限于金融、政府、生物、信息、醫療等領域。隱私計算的初創企業也同樣面臨挑戰：其一，如何開足馬力做商業化，其二，怎樣要盡快實現產品化。

與此同時，現在的隱私計算市場玩家還是魚龍混雜，未來還需要大浪淘沙。

基于此，張旭東和毛賽也給出了他們的判斷。

張旭東認為：“現在絕大部分廠商都是針對具體場景做應用的，但是我覺得兩三年后，這個行業會形成一個更加清晰的格局。”

與其觀點不同，毛賽稱：“我大膽猜測，在未來兩年，可能會有一大波隱私計算公司的并購收購現象。”

在宋春雨看來，未來的機會將會是數據交易平臺，由政府牽頭搭建平臺，企業數據進行交易，比如北京國際大數據交易所就是一個案例，隱私計算廠商在其中作為支持方，甚至是股東方。

也有創業者告訴虎嗅：“與其他行業一樣，資本對這個行業的過度青睞，其實是有副作用，因為資本多了，進入行業的門檻就低了，甚至也不排除以后會出現to VC的模式，即做出來以后就是為了融資。”

對此，有從業者對隱私計算行業發出了警告：如果持續這種高熱度或者過熱的情況，隱私技術行業很可能會出現一些壞現象，比如劣幣驅逐良幣，價格戰等等。

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