赛道虽好，桎梏仍存 信息安全需求带动隐私计算市场发展

数字经济时代，数据要素成为经济发展的新引擎，被纳入与劳动、资本、土地、知识、技术、管理并列的生产要素。但与此同时，非法倒卖个人信息、强制同意、大数据杀熟等数据安全问题层出不穷。

不过，这种数据使用的“野蛮时代”即将过去。近期，包括《中华人民共和国数据安全法》(下简称《数据安全法》)《中华人民共和国个人信息保护法》(下简称《个人信息保护法》)在内的一系列关乎网络安全的法律陆续施行或出台，从政策层面为互联网时代数据流通与个人信息使用收紧了口子。

《个人信息保护法》《数据安全法》等相关法律建立起了与中国数字实力相匹配的法律制度，使中国个人信息保护和数据安全利用“有法可循”；同时，法律对数据交易管理、安全评估、安全审查等具体的制度，都给出了比较完整的规定，倒逼企业在数据安全合规方面发力，从而带动数据安全产业发展；法律也对人工智能行业带来重大影响，以往的精准画像、大数据杀熟已行不通，需要重新找到适宜的商用模式。

隐私计算(PrivacyComputing)是一种由两个或多个参与方联合计算的技术和系统，参与方在不泄露各自数据的前提下通过协作对他们的数据进行联合机器学习和联合分析，其技术体系包括多方安全计算、联邦学习、同态加密、零知识证明、区块链等。其应用场景涉及联合风控、联合营销、智能医疗、智能政务等热点应用，也包括智慧能源、智慧城市、工业互联网等探索性应用。

由于隐私计算使数据“可用不可见”，因此被认为是平衡大数据开发应用与个人信息保护两者关系的解决思路之一。

在《个人信息保护法》等法律下，隐私计算技术可以提供丰富的隐私保护解决方案，这会是未来的一个技术趋势。

实际上，资本市场的嗅觉向来灵敏。微软、谷歌、英特尔、IBM等国外科技巨头早已先行试水隐私计算，国内腾讯、阿里、百度、字节以及欧科云链、翼方健数、富数科技等大小玩家都已经相继挤入该赛道。

虽已有“先吃螃蟹的人”，但隐私计算的赛道还大有可为。国际研究机构高德纳(Gartner)预测，到2025年，50%的大型企业机构将采用隐私计算来处理不可信环境或多方数据分析用例中的数据。

受到大数据融合应用和隐私保护的双重需求驱动，隐私计算2024年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。

不过，赛道虽好，桎梏仍存。中国信通院、KPMG毕马威以及腾讯研究院各自最新发布的隐私计算报告均指出，当前隐私计算还存在合规红线仍不明确、应用过程仍需关注数据安全风险、市场需求尚未充分展现、产业合作模式有待突破等问题。

内容转自中新经纬网：原标题--数据安全成新命题，隐私计算会是下一个黄金赛道吗？